شات بوت لاستخراج (Named Entity Recognition - NER)

تم تطوير شات بوت ذكي يقوم بتحليل النصوص المكتوبة بلغة طبيعية، واستخراج الكيانات المسماة منها مثل **الأشخاص، الأماكن، المؤسسات، التواريخ، الأرقام، العملات** وغيرها. يعتمد النظام على تقنيات متقدمة في **معالجة اللغة الطبيعية (NLP)** للتعرف على المعلومات الجوهرية داخل الجمل وتقديمها للمستخدم بشكل منظم وسهل الاستخدام.

الخصائص الأساسية:

- دعم متعدد للكيانات: Person, Location, Organization, Date, Time, Money، وغيرها.

- استخراج دقيق حتى من النصوص الطويلة والمعقدة.

- واجهة تفاعلية تسمح للمستخدم بإرسال أي نوع من النصوص بلغة طبيعية.

- إمكانية تخصيص الكيانات المستخرجة حسب نطاق العمل (مثل أسماء المنتجات أو الشركات في مجال معين).

- دعم لغات متعددة حسب الحاجة (مثل العربية والإنجليزية).

التقنيات المستخدمة:

- نماذج NER مدربة مسبقًا (مثل spaCy, Hugging Face Transformers أو Flair).

- خوارزميات NLP لمعالجة وفهم النصوص.

- تقنيات ما بعد المعالجة (post-processing) لتنظيم النتائج وتحسين الدقة.

- واجهة تفاعل تسهّل التواصل مع المستخدم.

النتائج:

ساهم الشات بوت في تسريع عملية تحليل المحتوى النصي واستخراج المعلومات المهمة منه بشكل تلقائي، مما يقلل الوقت والجهد المبذول في المعالجة اليدوية للنصوص، ويعزز دقة البيانات المستخدمة في القرارات أو التقارير.