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English(EN) Building bilingual NER for cargo logistics with Amazon Bedrock

IBS Software 使用 Amazon Bedrock 为货运物流构建双语命名实体识别

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

IBS Software 使用 Amazon Bedrock 开发了一个用于货运物流的双语命名实体识别（NER）系统。该系统处理英文和日文邮件，提取 23 种信息，如空运提单号和交货指示。通过使用 Amazon Bedrock 将知识从 Amazon Nova Pro 蒸馏到 Amazon Nova Lite，IBS Software 实现了 95.085% 的 F1 分数准确率，同时将运营成本降低了 14 倍。 AI

影响 展示了如何利用基于云的人工智能服务来完成特定的行业任务，从而可能降低成本并提高效率。

排序理由 这是一个公司使用云提供商的人工智能服务解决特定业务问题的案例研究，而不是来自前沿人工智能实验室的发布。

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IBS Software 使用 Amazon Bedrock 为货运物流构建双语命名实体识别

报道来源 [1]

  1. AWS Machine Learning Blog TIER_1 English(EN) · Manu Raj L S ·

    使用 Amazon Bedrock 构建双语货运物流命名实体识别

    In this post, we share the technical approach using token-based distillation, lessons learned, and deployment architecture. If you face similar bilingual NER challenges, you can benefit from IBS Software’s experience with the Amazon Bedrock knowledge distillation capabilities.

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