Nimetyt kokonaisuuden tunnistusmerkinnän asiantuntijat

Ihmisvoimalla toimiva kokonaisuuden erottaminen / tunnistus NLP-mallien kouluttamiseksi

Avaa kriittisten tietojen lukitus strukturoimattomasta tiedosta kokonaisuuden purkamisen avulla NLP:ssä

Nimettyjen entiteettien tunnistuspalvelut

Esittelyssä olevat asiakkaat

Tiimien valtuuttaminen rakentamaan maailman johtavia tekoälyn tuotteita.

Amazon
Google
Microsoft
Cognit
Strukturoimattoman datan analysointi tarve kasvaa löytämättömien oivallusten paljastamiseksi.

Tarkastellaan nopeutta, jolla data tuotetaan; joista 80 % on jäsentämätöntä, on olemassa tarve käyttää seuraavan sukupolven teknologioita tietojen analysoimiseksi tehokkaasti ja merkityksellisten oivallusten saamiseksi parempien päätösten tekemiseksi. NLP:n Named Entity Recognition (NER) keskittyy ensisijaisesti jäsentämättömän tiedon käsittelyyn ja näiden nimettyjen entiteettien luokitteluun ennalta määritettyihin luokkiin.

IDC, analyytikkoyritys:

Maailmanlaajuinen asennettu varastokapasiteetti saavuttaa 11.7 zettabyyttiä in 2023

IBM, Gartner ja IDC:

80% tiedoista ympäri maailmaa on jäsentämätöntä, mikä tekee niistä vanhentuneita ja käyttökelvottomia. 

Mikä on NER

Analysoi tietoja saadaksesi merkityksellisiä oivalluksia

Named Entity Recognition (NER) tunnistaa ja luokittelee entiteetit, kuten ihmiset, organisaatiot ja sijainnit jäsentämättömässä tekstissä. NER parantaa tiedon poimimista, yksinkertaistaa tiedonhakua ja tehostaa edistyneitä tekoälysovelluksia, mikä tekee siitä yrityksille elintärkeän hyödyllisen työkalun. NER:n avulla organisaatiot voivat saada arvokkaita oivalluksia, parantaa asiakaskokemuksia ja virtaviivaistaa prosesseja.

Shaip NER on suunniteltu antamaan organisaatioille mahdollisuus avata kriittisiä tietoja strukturoimattomista tiedoista ja sen avulla voit löytää kokonaisuuksien välisiä suhteita tilinpäätöksistä, vakuutusasiakirjat, arvostelut, lääkärin muistiinpanot jne. Meillä on runsaasti kokemusta NLP:stä ja lingvistiikasta, joten meillä on hyvät valmiudet tarjota toimialuekohtaisia ​​oivalluksia minkä tahansa mittakaavan merkintäprojekteihin

Nimetyn entiteetin tunnistus (ner)

NER-lähestymistapoja

NER-mallin ensisijainen tavoite on merkitä tai merkitä entiteetit tekstiasiakirjoihin ja luokitella ne syväoppimista varten. Tähän tarkoitukseen käytetään yleensä seuraavia kolmea lähestymistapaa. Voit kuitenkin myös yhdistää yhden tai useamman menetelmän. Eri lähestymistavat NER-järjestelmien luomiseen ovat:

Sanakirjapohjainen
järjestelmät

Sanakirjapohjaiset järjestelmät
Tämä on ehkä yksinkertaisin ja perustavanlaatuisin NER-lähestymistapa. Se käyttää sanakirjaa, jossa on monia sanoja, synonyymejä ja sanastokokoelma. Järjestelmä tarkistaa, onko jokin tekstissä esiintyvä kokonaisuus saatavilla myös sanastosta. Käyttämällä merkkijono-sovitusalgoritmia suoritetaan entiteettien ristiintarkistus. Ttässä on tarve jatkuvasti päivittää sanastotietoaineistoa NER-mallin tehokkaan toiminnan varmistamiseksi.

Sääntöihin perustuva
järjestelmät

Sääntöihin perustuvat järjestelmät
Tietojen poimiminen perustuu ennalta asetettuihin sääntöihin, jotka ovat

Mallipohjaiset säännöt – Kuten nimestä voi päätellä, kaavapohjainen sääntö noudattaa dokumentissa käytettyä morfologista kaavaa tai sanajonoa.

Kontekstipohjaiset säännöt – Kontekstipohjaiset säännöt riippuvat asiakirjassa olevan sanan merkityksestä tai kontekstista.

Koneoppimiseen perustuvat järjestelmät

Koneoppimiseen perustuvat järjestelmät
Koneoppimiseen perustuvissa järjestelmissä kokonaisuuksien havaitsemiseen käytetään tilastollista mallintamista. Tässä lähestymistavassa käytetään tekstiasiakirjan ominaisuuspohjaista esitystapaa. Voit voittaa kahden ensimmäisen lähestymistavan useat haitat, koska malli tunnistaa entiteettityypit huolimatta niiden kirjoitusasujen pienistä vaihteluista syvän oppimisen kannalta.

Kuinka voimme auttaa

  • Kenraali NER
  • Lääketieteellinen NER
  • PII-merkintä
  • PHI-merkintä
  • Avainlauseen huomautus
  • Tapahtuman huomautus

NER:n sovellukset

  • Virtaviivainen asiakastuki
  • Tehokkaat henkilöstöresurssit
  • Yksinkertaistettu sisällön luokittelu
  • Paranna potilaan hoitoa
  • Hakukoneiden optimointi
  • Tarkka sisältösuositus

Käytä koteloita

  • Tiedonpoisto- ja tunnistusjärjestelmät
  • Kysymys-vastausjärjestelmät
  • Konekäännösjärjestelmät
  • Automaattiset yhteenvetojärjestelmät
  • Semanttinen merkintä

NER-merkintäprosessi

NER-merkintäprosessi eroaa yleensä asiakkaan vaatimuksista, mutta se sisältää pääasiassa:

Domain asiantuntemus

Vaihe 1: Teknisen alan asiantuntemus (projektin laajuuden ja huomautusohjeiden ymmärtäminen)

Koulutusresurssit

Vaihe 2: Koulutetaan asianmukaiset resurssit projektiin

Qa-asiakirjat

Vaihe 3: Selostettujen asiakirjojen palautesykli ja QA

Asiantuntemuksemme

1. Nimetty entiteettitunnistus (NER) 

Named Entity Recognition in Machine Learning on osa Natural Language Processingia. NER:n ensisijainen tavoite on käsitellä jäsenneltyä ja strukturoimatonta dataa ja luokitella nämä nimetyt kokonaisuudet ennalta määritettyihin luokkiin. Joitakin yleisiä luokkia ovat nimi, sijainti, yritys, aika, rahalliset arvot, tapahtumat ja paljon muuta.

1.1 Yleinen verkkotunnus

Ihmisten, paikan, organisaation jne. tunnistaminen yleisellä alalla

Vakuutusverkkotunnus

1.2 Vakuutusverkkotunnus 

Siihen sisältyy kokonaisuuksien poimiminen vakuutusasiakirjoista, kuten 

  • Vakuutussummat
  • Korvausrajoitukset/vakuutusrajat
  • Arviot kuten palkkasumma, liikevaihto, palkkiotuotot, vienti/tuonti
  • Ajoneuvojen aikataulut
  • Käytännön laajennukset ja sisäiset rajat 

1.3 Kliininen alue / lääketieteen NER

Ongelman, anatomisen rakenteen, lääkkeen, toimenpiteen tunnistaminen lääketieteellisistä tiedoista, kuten EHR:istä; ovat yleensä luonteeltaan strukturoimattomia ja vaativat lisäkäsittelyä jäsennellyn tiedon poimimiseksi. Tämä on usein monimutkaista ja vaatii terveydenhuollon toimialueen asiantuntijoita poimimaan asiaankuuluvat kokonaisuudet.

Avainlauseen huomautus (kp)

2. Avainlauseen huomautus (KP)

Se tunnistaa tekstissä olevan erillisen substantiivilauseen. Substantiivilause voi olla joko yksinkertainen (esim. yksipäinen sana, kuten substantiivi, oikea substantiivi tai pronomini) tai monimutkainen (esim. substantiivilauseke, jossa on pääsana ja siihen liittyvät muuttajat)

3. PII-merkintä

PII viittaa henkilökohtaisiin tunnistetietoihin. Tämä tehtävä sisältää kaikkien avaintunnisteiden merkitsemisen, jotka voivat liittyä henkilön identiteettiin.

Pii huomautus
Phi-merkintä

4. PHI-merkintä

PHI viittaa suojattuihin terveystietoihin. Tämä tehtävä sisältää 18 keskeisen HIPAA:n mukaisen potilastunnisteen merkitsemisen potilastietueen/henkilöllisyyden poistamiseksi.

5. Tapahtuman huomautus

Tietojen tunnistaminen, kuten kuka, mitä, milloin, missä tapahtumasta, esim. hyökkäys, kidnappaus, sijoitus jne. Tässä huomautusprosessissa on seuraavat vaiheet:

Kokonaisuuden tunnistaminen

5.1. Kokonaisuuden tunnistus (esim. henkilö, paikka, organisaatio jne.)

Kokonaisuuden tunnistaminen

5.2. Päätapahtumaa ilmaisevan sanan tunnistus (eli laukaisinsana)

Kokonaisuuden tunnistaminen

5.3. Triggerin ja entiteettityyppien välisen suhteen tunnistaminen

Miksi Shaip?

Omista joukkue

On arvioitu, että datatieteilijät viettävät yli 80 % ajastaan ​​tietojen valmisteluun. Ulkoistamalla tiimisi voi keskittyä kestävien algoritmien kehittämiseen ja jättää nimettyjen entiteettien tunnistustietoaineistojen keräämisen työläs osion meidän huoleksemme.

Skaalautuvuus

Keskimääräinen ML-malli vaatisi suurien nimettyjen tietojoukkojen keräämistä ja merkitsemistä, mikä edellyttää yritysten hankkivan resursseja muilta ryhmiltä. Kaltaisemme kumppaneiden kanssa tarjoamme toimialueen asiantuntijoita, joita voidaan helposti skaalata yrityksesi kasvaessa.

Parempi laatu

Omistetut verkkotunnuksen asiantuntijat, jotka kommentoivat päiviä ja päiviä, tekevät-joka päivä-erinomaista työtä verrattuna tiimiin, jonka on täytettävä huomautustehtävät kiireisessä aikataulussaan. Sanomattakin on selvää, että se tuottaa paremman tuloksen.

Operatiivinen erinomaisuus

Todistettu tietojen laadunvarmistusprosessimme, teknologian validoinnit ja useat laadunvarmistusvaiheet auttavat meitä tarjoamaan luokkansa parasta laatua, joka usein ylittää odotukset.

Tietoturva yksityisyydellä

Olemme sertifioitu ylläpitämään korkeimpia tietoturvastandardeja ja yksityisyyttä työskennellessämme asiakkaidemme kanssa luottamuksellisuuden varmistamiseksi

kilpailukykyinen hinnoittelu

Ammattitaitoisten työntekijöiden kuraation, koulutuksen ja johtamisen asiantuntijoina voimme varmistaa, että projektit toimitetaan budjetin rajoissa.

Saatavuus ja toimitus

Suuri ajantasainen ja ajallaan toimitettava data, palvelut ja ratkaisut.

Globaali työvoima

Onshore- ja offshore-resurssien poolilla voimme rakentaa ja skaalata tiimejä tarpeen mukaan erilaisiin käyttötapauksiin.

Ihmiset, prosessi ja foorumi

Maailmanlaajuisen työvoiman, vankan alustan ja 6 sigma black-beltin suunnittelemien toimintaprosessien yhdistelmällä Shaip auttaa käynnistämään haastavimmat tekoälyhankkeet.

Shaip ota yhteyttä

Haluatko rakentaa oman NER-harjoitteludatan?

Ota meihin yhteyttä nyt saadaksesi lisätietoja siitä, kuinka voimme kerätä mukautetun NER-tietojoukon ainutlaatuista AI/ML-ratkaisuasi varten

  • Rekisteröitymällä olen samaa mieltä Shaipin kanssa Tietosuojakäytäntö ja Käyttöehdot ja annan suostumukseni B2B-markkinointiviestinnän vastaanottamiseen Shaipilta.

Nimettyjen entiteettien tunnistus on osa luonnollisen kielen käsittelyä. NER:n ensisijainen tavoite on käsitellä jäsenneltyä ja strukturoimatonta dataa ja luokitella nämä nimetyt kokonaisuudet ennalta määritettyihin luokkiin. Joitakin yleisiä luokkia ovat nimi, sijainti, yritys, aika, rahalliset arvot, tapahtumat ja paljon muuta.

Lyhyesti sanottuna NER käsittelee:

Nimetyn entiteetin tunnistus/tunnistus – Sanan tai sanasarjan tunnistaminen asiakirjassa.

Nimettyjen entiteettien luokitus – Luokittelee kaikki havaitut entiteetit ennalta määritettyihin luokkiin.

Luonnollisen kielen käsittely auttaa kehittämään älykkäitä koneita, jotka pystyvät poimimaan merkityksen puheesta ja tekstistä. Koneoppiminen auttaa näitä älykkäitä järjestelmiä jatkamaan oppimista harjoittelemalla suuria määriä luonnollisen kielen tietojoukkoja. Yleensä NLP koostuu kolmesta pääkategoriasta:

Kielen rakenteen ja sääntöjen ymmärtäminen – Syntaksi

Sanojen, tekstin ja puheen merkityksen johtaminen ja niiden suhteiden tunnistaminen – Semantiikka

Puhuttujen sanojen tunnistaminen ja tunnistaminen ja niiden muuntaminen tekstiksi – Puhe

Joitakin yleisiä esimerkkejä ennalta määrätyn kokonaisuuden luokittelusta ovat:

Henkilö: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon

Sijainti: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brasilia, Cambridge

organisaatio: Samsung, Disney, Yalen yliopisto, Google

aika: 15.35, 12 PM,

Eri lähestymistavat NER-järjestelmien luomiseen ovat:

Sanakirjapohjaiset järjestelmät

Sääntöihin perustuvat järjestelmät

Koneoppimiseen perustuvat järjestelmät

Virtaviivainen asiakastuki

Tehokkaat henkilöstöresurssit

Yksinkertaistettu sisällön luokittelu

Hakukoneiden optimointi

Tarkka sisältösuositus