Imenovani stručnjaci za označavanje prepoznavanja entiteta
Otključajte kritične informacije u nestrukturiranim podacima pomoću izdvajanja entiteta u NLP-u
Istaknuti klijenti
Osnaživanje timova za izradu vodećih svjetskih AI proizvoda.
Gledajući brzinu kojom se podaci generiraju; od kojih je 80% nestrukturirano, na terenu postoji potreba za korištenjem tehnologija sljedeće generacije za učinkovitu analizu podataka i dobivanje smislenih uvida za donošenje boljih odluka. Prepoznavanje imenovanih entiteta (NER) u NLP-u prvenstveno se fokusira na obradu nestrukturiranih podataka i klasificiranje tih imenovanih entiteta u unaprijed definirane kategorije.
IDC, analitička tvrtka:
Dostići će svjetsku instaliranu bazu skladišnog kapaciteta 11.7 zettabajta in 2023
IBM, Gartner & IDC:
80% podataka diljem svijeta je nestrukturirano, što ih čini zastarjelima i neupotrebljivima.
Što je NER
Analizirajte podatke kako biste otkrili značajne uvide
Prepoznavanje imenovanih entiteta (NER), identificira i klasificira entitete kao što su ljudi, organizacije i lokacije unutar nestrukturiranog teksta. NER poboljšava ekstrakciju podataka, pojednostavljuje pronalaženje informacija i pokreće napredne AI aplikacije, što ga čini ključnim alatom za tvrtke. S NER-om organizacije mogu dobiti vrijedne uvide, poboljšati korisnička iskustva i pojednostaviti procese.
Shaip NER osmišljen je kako bi organizacijama omogućio otključavanje kritičnih informacija u nestrukturiranim podacima i omogućuje vam otkrivanje odnosa među entitetima iz financijskih izvješća, dokumenata o osiguranju, pregleda, liječničkih bilješki itd. S bogatim iskustvom u NLP-u i lingvistici, dobro smo opremljeni za pružanje domene -specifični uvidi za rukovanje projektima napomena bilo koje razine.
NER pristupi
Primarni cilj NER modela je označiti ili označiti entitete u tekstualnim dokumentima i kategorizirati ih za duboko učenje. U tu se svrhu općenito koriste sljedeća tri pristupa. Međutim, možete odlučiti kombinirati jednu ili više metoda. Različiti pristupi stvaranju NER sustava su:
Na temelju rječnika
sustavi
Ovo je možda najjednostavniji i najosnovniji NER pristup. Koristit će se rječnik s mnogo riječi, sinonima i zbirke rječnika. Sustav će provjeriti je li određeni entitet prisutan u tekstu također dostupan u vokabularu. Korištenjem algoritma za usklađivanje nizova vrši se unakrsna provjera entiteta. Tpostoji potreba za stalnim nadogradnjom skupa podataka vokabulara za učinkovito funkcioniranje NER modela.
Na temelju pravila
sustavi
Ekstrakcija informacija na temelju skupa unaprijed postavljenih pravila, koja su
Pravila temeljena na obrascima – Kao što naziv sugerira, pravilo temeljeno na uzorku slijedi morfološki obrazac ili niz riječi korištenih u dokumentu.
Pravila temeljena na kontekstu – Pravila temeljena na kontekstu ovise o značenju ili kontekstu riječi u dokumentu.
Sustavi temeljeni na strojnom učenju
U sustavima koji se temelje na strojnom učenju, statističko modeliranje koristi se za otkrivanje entiteta. U ovom se pristupu koristi prikaz tekstualnog dokumenta temeljen na značajkama. Možete prevladati nekoliko nedostataka prva dva pristupa budući da model može prepoznati tipove entiteta unatoč malim varijacijama u njihovom pisanju za duboko učenje.
Kako možemo pomoći
- General NER
- Medicinski NER
- Bilješka PII
- PHI anotacija
- Bilješka ključne fraze
- Napomena o incidentu
Primjene NER-a
- Pojednostavljena korisnička podrška
- Učinkoviti ljudski resursi
- Pojednostavljena klasifikacija sadržaja
- Poboljšati brigu o pacijentima
- Optimiziranje tražilica
- Preporuka točnog sadržaja
Koristite slučaj
- Sustavi za ekstrakciju i prepoznavanje informacija
- Sustavi pitanja i odgovora
- Sustavi strojnog prevođenja
- Sustavi za automatsko sažimanje
- Semantička bilješka
NER proces označavanja
Proces označavanja NER-a općenito se razlikuje prema zahtjevima klijenta, ali uglavnom uključuje:
Faza 1: Stručnost u tehničkom području (razumijevanje opsega projekta i smjernica za bilješke)
Faza 2: Osposobljavanje odgovarajućih resursa za projekt
Faza 3: Ciklus povratnih informacija i osiguranje kvalitete komentiranih dokumenata
Naša stručnost
1. Prepoznavanje imenovanog entiteta (NER)
Prepoznavanje imenovanih entiteta u strojnom učenju dio je obrade prirodnog jezika. Primarni cilj NER-a je obraditi strukturirane i nestrukturirane podatke i klasificirati te imenovane entitete u unaprijed definirane kategorije. Neke uobičajene kategorije uključuju ime, lokaciju, tvrtku, vrijeme, novčane vrijednosti, događaje i još mnogo toga.
1.1 Opća domena
Identifikacija ljudi, mjesta, organizacije itd. u općoj domeni
1.2 Domena osiguranja
Uključuje izdvajanje entiteta u dokumentima osiguranja kao što su
- Sume osiguranja
- Ograničenja odštete/ograničenja police
- Procjene kao što su plaće, promet, prihod od naknada, izvoz/uvoz
- Rasporedi vozila
- Proširenja pravila i unutarnja ograničenja
1.3 Klinička domena / medicinski NER
Identifikacija problema, anatomske strukture, lijeka, postupka iz medicinske dokumentacije kao što je EHR; obično su nestrukturirane prirode i zahtijevaju dodatnu obradu za izdvajanje strukturiranih informacija. To je često složeno i zahtijeva stručnjake za domenu iz zdravstva za izdvajanje relevantnih entiteta.
2. Napomena ključne fraze (KP)
Identificira diskretnu imensku frazu u tekstu. Imenski izraz može biti jednostavan (npr. jedna glavna riječ poput imenice, vlastite imenice ili zamjenice) ili složen (npr. imenski izraz koji ima glavnu riječ zajedno s pripadajućim modifikatorima)
3. Napomena PII
PII odnosi se na osobne podatke. Ovaj zadatak uključuje označavanje svih ključnih identifikatora koji se mogu povezati s identitetom osobe.
4. PHI anotacija
PHI se odnosi na zaštićene zdravstvene informacije. Ovaj zadatak uključuje označavanje 18 ključnih identifikatora pacijenata prema HIPAA-i, kako bi se deidentificirao zapis/identitet pacijenta.
5. Bilješka incidenta
Identifikacija informacija poput tko, što, kada, gdje o događaju, npr. napad, otmica, ulaganje itd. Ovaj proces označavanja ima sljedeće korake:
5.1. Identifikacija entiteta (npr. osoba, mjesto, organizacija itd.
5.2. Identifikacija riječi koja označava glavni događaj (tj. riječ okidač)
5.3. Identifikacija odnosa između okidača i tipova entiteta
Zašto Shaip?
Posvećeni tim
Procjenjuje se da znanstvenici koji se bave podacima troše više od 80% svog vremena na pripremu podataka. Uz outsourcing, vaš se tim može usredotočiti na razvoj robusnih algoritama, prepuštajući dosadan dio prikupljanja skupova podataka za prepoznavanje imenovanih entiteta nama.
Skalabilnost
Prosječni ML model zahtijeva prikupljanje i označavanje velikih dijelova imenovanih skupova podataka, što zahtijeva od tvrtki da privuku resurse iz drugih timova. S partnerima poput nas, nudimo stručnjake za domenu koji se mogu lako proširiti kako vaše poslovanje raste.
Bolja kvaliteta
Posvećeni stručnjaci za domenu, koji daju bilješke iz dana u dan, će – bilo koji dan – obaviti superioran posao u usporedbi s timom koji se treba prilagoditi zadacima bilješki u svom pretrpanom rasporedu. Nepotrebno je reći da to rezultira boljim rezultatom.
Operativna izvrsnost
Naš dokazani proces osiguranja kvalitete podataka, tehnološke provjere i višestruki stupnjevi QA-a, pomažu nam u pružanju najbolje kvalitete u klasi koja često premašuje očekivanja.
Sigurnost s privatnošću
Certificirani smo za održavanje najviših standarda sigurnosti podataka s privatnošću tijekom rada s našim klijentima kako bismo osigurali povjerljivost
Konkurentska cijena
Kao stručnjaci za kustosiranje, obuku i upravljanje timovima kvalificiranih radnika, možemo osigurati da projekti budu isporučeni unutar proračuna.
Dostupnost i dostava
Visoko vrijeme rada mreže i isporuka podataka, usluga i rješenja na vrijeme.
Globalna radna snaga
Sa skupom kopnenih i offshore resursa, možemo izgraditi i skalirati timove prema potrebi za različite slučajeve upotrebe.
Ljudi, procesi i platforma
Uz kombinaciju globalne radne snage, robusne platforme i operativnih procesa koje su osmislili crni pojasevi 6 sigma, Shaip pomaže u pokretanju najizazovnijih AI inicijativa.
Preporučeni resursi
Blog
Prepoznavanje imenovanih entiteta (NER) – koncept, vrste
Named Entity Recognition (NER) pomaže vam u razvoju vrhunskih modela strojnog učenja i NLP-a. Naučite slučajeve upotrebe NER-a, primjere i još mnogo toga u ovom super-informativnom postu.
rješenja
Bilješka medicinskih podataka koju pokreće čovjek
80% podataka u domeni zdravstva je nestrukturirano, što ih čini nedostupnima. Pristup podacima zahtijeva značajnu ručnu intervenciju, što ograničava količinu upotrebljivih podataka.
Blog
Bilješke teksta u strojnom učenju: Opsežan vodič
Tekstna napomena u strojnom učenju odnosi se na dodavanje metapodataka ili oznaka neobrađenim tekstualnim podacima kako bi se stvorili strukturirani skupovi podataka za obuku, procjenu i poboljšanje modela strojnog učenja.
Želite izgraditi vlastite NER podatke o treningu?
Kontaktirajte nas sada da biste saznali kako možemo prikupiti prilagođeni NER skup podataka za vaše jedinstveno AI/ML rješenje
Često postavljana pitanja (FAQ)
Prepoznavanje imenovanih entiteta dio je obrade prirodnog jezika. Primarni cilj NER-a je obraditi strukturirane i nestrukturirane podatke i klasificirati te imenovane entitete u unaprijed definirane kategorije. Neke uobičajene kategorije uključuju ime, lokaciju, tvrtku, vrijeme, novčane vrijednosti, događaje i još mnogo toga.
Ukratko, NER se bavi:
Prepoznavanje/otkrivanje imenovanog entiteta – Identificiranje riječi ili niza riječi u dokumentu.
Klasifikacija imenovanih entiteta – Klasificiranje svakog otkrivenog entiteta u unaprijed definirane kategorije.
Obrada prirodnog jezika pomaže u razvoju inteligentnih strojeva sposobnih izvući značenje iz govora i teksta. Strojno učenje pomaže ovim inteligentnim sustavima da nastave s učenjem obučavanjem na velikim količinama skupova podataka prirodnog jezika. Općenito, NLP se sastoji od tri glavne kategorije:
Razumijevanje strukture i pravila jezika – Sintaksa
Izvođenje značenja riječi, teksta i govora i utvrđivanje njihovih odnosa – Semantika
Prepoznavanje i prepoznavanje izgovorenih riječi i njihovo pretvaranje u tekst – Govor
Neki od uobičajenih primjera unaprijed određene kategorizacije entiteta su:
Osoba: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
Mjesto: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brazil, Cambridge
Organizacija: Samsung, Disney, Sveučilište Yale, Google
Vrijeme: 15.35, 12 sati,
Različiti pristupi stvaranju NER sustava su:
Sustavi temeljeni na rječniku
Sustavi temeljeni na pravilima
Sustavi temeljeni na strojnom učenju
Pojednostavljena korisnička podrška
Učinkoviti ljudski resursi
Pojednostavljena klasifikacija sadržaja
Optimiziranje tražilica
Preporuka točnog sadržaja