
DeepTagger
DeepTagger là một nền tảng AI không cần mã cho phép xử lý tài liệu tự động và trích xuất thông tin thông qua đào tạo đánh dấu và gắn nhãn trực quan, được hỗ trợ bởi công nghệ học sâu và LLM.
https://deeptagger.com/?ref=producthunt&utm_source=aipure

Thông tin Sản phẩm
Đã cập nhật:Sep 19, 2025
DeepTagger là gì
DeepTagger là một giải pháp xử lý tài liệu dựa trên đám mây sáng tạo, kết hợp trí tuệ nhân tạo với giao diện thân thiện với người dùng để tự động hóa việc trích xuất thông tin từ nhiều loại tài liệu khác nhau. Nó nổi bật so với các công cụ xử lý tài liệu truyền thống bằng cách loại bỏ nhu cầu về các mẫu phức tạp hoặc kiến thức về mã hóa, giúp người dùng không chuyên về kỹ thuật có thể truy cập được trong khi vẫn duy trì các khả năng mạnh mẽ để xử lý các cấu trúc tài liệu phức tạp.
Các Tính năng Chính của DeepTagger
DeepTagger là một nền tảng AI không cần code, kết hợp xử lý tài liệu với khả năng trích xuất thông tin thông minh. Nó cho phép người dùng đào tạo các mô hình AI tùy chỉnh thông qua giao diện highlight-and-label đơn giản, xử lý nhiều định dạng tài liệu khác nhau và tận dụng deep learning và các mô hình ngôn ngữ lớn để hiểu ngữ cảnh và trích xuất thông tin liên quan từ tài liệu với độ chính xác cao.
Giao diện không cần code: Có giao diện người dùng \'Highlight-and-Label\' trực quan, cho phép người dùng đào tạo các mô hình AI mà không cần kiến thức kỹ thuật hoặc kiến thức về code
Xử lý không cần template: Hỗ trợ xây dựng mô hình AI tùy chỉnh cho bất kỳ loại tài liệu nào mà không yêu cầu các template được xác định trước
Công cụ suy luận chủ quan: Sử dụng công nghệ LLM tiên tiến để hiểu ngữ cảnh và giải thích ý định vượt ra ngoài việc trích xuất dữ liệu đơn giản
Xử lý dữ liệu lồng nhau: Xử lý các cấu trúc tài liệu phức tạp với thông tin lồng nhau, chẳng hạn như hóa đơn có nhiều mục hàng
Các Trường hợp Sử dụng của DeepTagger
Xử lý tài liệu tài chính: Trích xuất và phân tích thông tin từ báo cáo tài chính, hóa đơn và các tài liệu kinh doanh khác
Nhận dạng thực thể có tên: Xác định và trích xuất các thực thể có tên từ các truy vấn quảng cáo dựa trên web và nội dung văn bản khác
Phân tích hồ sơ lâm sàng: Xử lý và phân loại hồ sơ y tế và tài liệu lâm sàng với độ chính xác cao
Ưu điểm
Không yêu cầu kiến thức kỹ thuật để triển khai
Có khả năng tùy biến cao cho các loại tài liệu khác nhau
Khả năng AI tiên tiến với khả năng hiểu ngữ cảnh
Nhược điểm
Có thể yêu cầu thời gian đào tạo ban đầu để có kết quả chính xác
Hiệu suất có thể thay đổi với các cấu trúc tài liệu phức tạp
Cách Sử dụng DeepTagger
Tải tài liệu lên: Tải tài liệu của bạn lên nền tảng dựa trên đám mây của DeepTagger. Hệ thống chấp nhận nhiều định dạng tệp.
Đánh dấu và gắn nhãn dữ liệu: Sử dụng giao diện \'Đánh dấu và gắn nhãn\' trực quan để đào tạo AI bằng cách đánh dấu thông tin liên quan trong tài liệu của bạn và thêm nhãn thích hợp. Không cần mã hóa.
Đào tạo mô hình AI tùy chỉnh: Hệ thống sẽ xây dựng một mô hình AI tùy chỉnh dựa trên các ví dụ và nhãn được đánh dấu của bạn, mà không yêu cầu bất kỳ mẫu nào.
Xử lý và trích xuất: Mô hình AI đã được đào tạo sẽ tự động xử lý các tài liệu mới và trích xuất thông tin được gắn nhãn, xử lý các cấu trúc dữ liệu lồng nhau phức tạp.
Xem xét kết quả: Xem xét dữ liệu đã trích xuất và tinh chỉnh các dự đoán của mô hình nếu cần.
Xuất dữ liệu: Xuất dữ liệu đã trích xuất ở định dạng ưa thích của bạn để sử dụng thêm trong các hệ thống khác.
Câu hỏi Thường gặp về DeepTagger
DeepTagger là một nền tảng không cần mã giúp tự động hóa quá trình xử lý tài liệu và trích xuất thông tin. Nó sử dụng AI để học hỏi từ các chú thích của người dùng và có thể tự động trích xuất thông tin tương tự từ các tài liệu mới.
Video DeepTagger
Bài viết phổ biến

Cách Khắc Phục Lỗi Tỉ Lệ Khung Hình của Gemini Nano Banana Khi Tạo Ảnh vào Năm 2025
Sep 17, 2025

Xu hướng AI Saree Google Gemini Nano Banana 2025: Tạo Chân Dung AI Saree Gemini Của Riêng Bạn trên Instagram
Sep 16, 2025

Mã Khuyến Mãi Pixverse Miễn Phí Tháng 9 Năm 2025 và Cách Sử Dụng
Sep 10, 2025

Cách Sử Dụng Nano Banana trong Photoshop: Hướng Dẫn Tuyệt Vời về plugin Nano Banana và Flux Kontext Photoshop năm 2025
Sep 9, 2025