Løsningsarkitektur: Registrering af oplysninger med deep learning og behandling af naturligt sprog

Sociale websteder, forummer og andre spørgsmål- og svar-tjenester er meget afhængige af tagging, der muliggør indeksering og brugersøgning. Uden den relevante tagging, er disse websteder ikke nær så effektive. Tagging overlades dog ofte til brugerens eget skøn. Og da brugerne ikke har en liste over ord, der ofte søges efter, eller en dybere forståelse af et websteds kategoriserings- eller oplysningsstruktur, navngives indlæg ofte forkert. Det gør det svært eller umuligt at finde det pågældende indhold senere, når der er brug for det.

Ved at kombinere deep learning og NLP (natural language processing) med data i webstedsspecifikke søgeord hjælper denne løsning i høj grad med at forbedre nøjagtigheden af tagging på dit websted. Når brugerne skriver et indlæg, bruges der ofte anvendte ord som tag-forslag, hvilket gør det nemmere for andre at finde de nødvendige oplysninger.

Information discovery with deep learning and natural language processingSee how deep learning and natural language processing can be used effectively with the Microsoft AI platform.

Implementeringsvejledning

Produkter/beskrivelse Dokumentation

Microsoft SQL Server

Data gemmes, struktureres og indekseres ved hjælp af Microsoft SQL Server.

GPU-baseret Azure Data Science Virtual Machine

Kerneudviklingsmiljøet er Microsoft Windows Server 2016 GPU DSVM NC24.

Azure Machine Learning Workbench

Workbench er et arbejdsredskab, der bruges til datarensning og -transformation, og det fungerer som den primære grænseflade for tjenesterne Eksperimenteren og Modeladministration.

Azure Machine Learning-tjenesten Eksperimenteren

Tjenesten Eksperimenteren bruges til modeloplæring, herunder indstilling af hyperparametre.

Azure Machine Learning-tjenesten Modeladministration

Tjenesten Modeladministration bruges til installation af den endelige model, herunder skalering ud til en Kubernetes-administreret Azure-klynge.

Jupyter Notebooks på Azure Data Science Virtual Machine

Jupyter Notebooks bruges som basis-IDE for den model, der blev udviklet i Python.

Azure Container Registry

Tjenesten Modeladministration opretter og pakker webtjenester som Docker-objektbeholdere i realtid. Disse objektbeholdere uploades og registreres via Azure Container Registry.

Azure Kubernetes Service (AKS)

I udrulningen af denne løsning bruges Azure Kubernetes Service, der kører en Kubernetes-administreret klynge. Containerne installeres fra afbildninger, der er gemt i Azure Container Registry.