Otključajte kritične informacije u nestrukturiranim podacima pomoću izdvajanja entiteta u NLP-u
Osnaživanje timova za izradu vodećih svjetskih AI proizvoda.
S obzirom na brzinu kojom se podaci generiraju; od kojih je 80% nestrukturirano, postoji potreba za korištenjem tehnologija sljedeće generacije kako bi se učinkovito analizirali podaci i dobili značajni uvidi 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, čime se nestrukturirani podaci pretvaraju u strukturirane podatke koji se mogu koristiti za daljnju analizu.
Dostići će svjetsku instaliranu bazu skladišnog kapaciteta 11.7 zettabajta in 2023
80% podataka diljem svijeta je nestrukturirano, što ih čini zastarjelima i neupotrebljivima.
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 je osmišljen kako bi organizacijama omogućio otključavanje ključnih informacija u nestrukturiranim podacima i omogućuje vam otkrivanje odnosa među entitetima iz financijskih izvještaja, dokumenata o osiguranju, recenzija, liječničkih bilješki itd. NER također može pomoći u identificiranju odnosa među entitetima iste vrste, kao što su više organizacija ili pojedinaca spomenutih u dokumentu, što je važno za dosljednost u označavanju entiteta i poboljšanje točnosti modela. S bogatim iskustvom u NLP-u i lingvistici, dobro smo opremljeni za pružanje uvida specifičnih za domenu kako bismo mogli rješavati projekte anotacije bilo koje veličine.
Primarni cilj NER modela je označavanje ili tagiranje entiteta u tekstualnim dokumentima i njihova kategorizacija za duboko učenje. Modeli dubokog učenja i drugi modeli strojnog učenja obično se koriste za NER zadatke, jer mogu automatski učiti značajke iz teksta i poboljšati točnost. Modeli opće namjene, koji su obučeni na širokim korpusima kao što su vijesti i web tekst, mogu zahtijevati prilagodbu kako bi točno izvodili NER zadatke specifične za domenu. U tu svrhu općenito se koriste sljedeća tri pristupa. Međutim, možete odabrati i kombiniranje jedne ili više metoda. Različiti pristupi stvaranju NER sustava su:
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.
Metode temeljene na pravilima oslanjaju se na unaprijed definirana pravila za identifikaciju entiteta u tekstu. Ovi sustavi koriste skup unaprijed postavljenih pravila, koja su
Pravila temeljena na obrascima – Kao što i samo ime govori, pravilo temeljeno na uzorku slijedi morfološki uzorak ili niz riječi korištenih u dokumentu.
Pravila temeljena na kontekstu – Pravila temeljena na kontekstu ovise o značenju ili kontekstu riječi u dokumentu.
U sustavima temeljenim na strojnom učenju, statističko modeliranje se koristi za otkrivanje entiteta. U ovom pristupu koristi se prikaz tekstualnog dokumenta temeljen na značajkama. Možete prevladati nekoliko nedostataka prva dva pristupa jer model može prepoznati tipove entiteta unatoč malim varijacijama u njihovom pisanju za duboko učenje. Osim toga, možete trenirati prilagođeni model za NER specifičan za domenu, a važno je fino podesiti model kako bi se poboljšala točnost i prilagodio novim podacima.
Analiza osjećaja
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
Prepoznavanje imenovanih entiteta u strojnom učenju dio je obrade prirodnog jezika. Primarni cilj NER-a je obrada strukturiranih i nestrukturiranih podataka i klasificiranje tih imenovanih entiteta u unaprijed definirane kategorije. Neke uobičajene kategorije uključuju ime, osobu, lokaciju, tvrtku, vrijeme, novčane vrijednosti, događaje i drugo.
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
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.
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)
PII odnosi se na osobne podatke. Ovaj zadatak uključuje označavanje svih ključnih identifikatora koji se mogu povezati s identitetom osobe.
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.
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
Procjenjuje se da znanstvenici za podatke provode preko 80% svog vremena u pripremi podataka. Koordinacijom više anotatora kako bi se osigurala dosljednost i kvaliteta u projektima anotacija, outsourcing omogućuje vašem timu da se usredotoči na razvoj robusnih algoritama, ostavljajući nama zamoran dio prikupljanja skupova podataka za prepoznavanje imenovanih entiteta.
Prosječni ML model zahtijevao bi prikupljanje i označavanje velikih dijelova imenovanih skupova podataka, što od tvrtki zahtijeva korištenje resursa od drugih timova. Skaliranje napora anotacije na više vrsta podataka, kao što su tekst, slike i zvuk, može biti izazovno. S partnerima poput nas, nudimo stručnjake za domene koji se mogu lako skalirati kako vaše poslovanje raste.
Posvećeni stručnjaci za određenu domenu koji svakodnevno anotiraju – bilo koji dan – obavit će bolji posao u usporedbi s timom koji mora prilagoditi zadatke anotacije svojim zauzetim rasporedima. Nepotrebno je reći da to rezultira boljim rezultatima, što dovodi do točnijih predviđanja iz NER modela.
Naš provjereni proces osiguranja kvalitete podataka, validacije tehnologije i višestruke faze osiguranja kvalitete pomažu nam da pružimo najbolju kvalitetu u klasi, često premašujući očekivanja isporukom anotiranih podataka u strukturiranom formatu kako bismo olakšali daljnju obradu.
Certificirani smo za održavanje najviših standarda sigurnosti podataka s privatnošću tijekom rada s našim klijentima kako bismo osigurali povjerljivost
Kao stručnjaci za kustosiranje, obuku i upravljanje timovima kvalificiranih radnika, možemo osigurati da projekti budu isporučeni unutar proračuna.
Visoko vrijeme rada mreže i isporuka podataka, usluga i rješenja na vrijeme.
Sa skupom kopnenih i offshore resursa, možemo izgraditi i skalirati timove prema potrebi za različite slučajeve upotrebe.
Uz kombinaciju globalne radne snage, robusne platforme i operativnih procesa koje su osmislili crni pojasevi 6 sigma, Shaip pomaže u pokretanju najizazovnijih AI inicijativa.
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.
80% podataka u domeni zdravstva je nestrukturirano, što ih čini nedostupnima. Pristup podacima zahtijeva značajnu ručnu intervenciju, što ograničava količinu upotrebljivih podataka.
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.
Kontaktirajte nas sada da biste saznali kako možemo prikupiti prilagođeni NER skup podataka za vaše jedinstveno AI/ML rješenje
