Понял, спасибо за информацию.
Поэтому и планируется применять маркеры вместо автоматического принятия решения. Сейчас каждый раз приходится вручную смотреть каждую базу в поисках той или иной позиции, и бесконечно возвращаться назад для перепроверки - точно ли позиция в одной базе соответствует остальным. Если будут маркеры, нужно будет просто сравнивать полученные позиции, отмечать верные. И поновой запускать программу до тех пор, пока все позиции не сформируют одну базу.
Подскажите пожалкйста, возможно ли сделать в таком формате?
В данном случае критерии одинаковости очень сложно определить, так как ассортимент товара огромен (сеть супермаркетов товаров широкого потребления (бытовая химия, нонфуд, товары для дома, электротовары и т.д.).
Критерий одинаковости можно описать так - соответствие описания каждого товара в совокупности. Бренд+артикул производителя (если есть), точные технические характеристики. Если нейросеть однозначно определила, что позиция соответствует с вероятностью, например, 90%, она помечает её определенным маркером. Далее в каждой базе находит такие позиции, и также помечает это маркером. В примере, указанном выше, указан один и тот же товар. Сейчас мы в ручную забиваем товар в интернете. Находим по описанию первоисточник (в идеале сайт производителя). Берём оттуда данные, и вносим в базу.
Написано
Войдите на сайт
Чтобы задать вопрос и получить на него квалифицированный ответ.
Поэтому и планируется применять маркеры вместо автоматического принятия решения. Сейчас каждый раз приходится вручную смотреть каждую базу в поисках той или иной позиции, и бесконечно возвращаться назад для перепроверки - точно ли позиция в одной базе соответствует остальным. Если будут маркеры, нужно будет просто сравнивать полученные позиции, отмечать верные. И поновой запускать программу до тех пор, пока все позиции не сформируют одну базу.
Подскажите пожалкйста, возможно ли сделать в таком формате?