- Mitä teemme
-
-
-
Erikoisuus
-
-
-
- Valmistiedot
-
- Ratkaisumme
- foorumi
- Yritys
Avaa kriittisten tietojen lukitus strukturoimattomasta tiedosta kokonaisuuden purkamisen avulla NLP:ssä
Tiimien valtuuttaminen rakentamaan maailman johtavia tekoälyn tuotteita.
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.
Maailmanlaajuinen asennettu varastokapasiteetti saavuttaa 11.7 zettabyyttiä in 2023
80% tiedoista ympäri maailmaa on jäsentämätöntä, mikä tekee niistä vanhentuneita ja käyttökelvottomia.
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 kriittistä tietoa strukturoimattomasta tiedosta ja sen avulla voit löytää entiteettien välisiä suhteita tilinpäätösten, vakuutusasiakirjojen, arvostelujen, lääkärin muistiinpanojen jne. perusteella. Meillä on runsaasti kokemusta NLP:stä ja lingvistiikasta, joten meillä on hyvät valmiudet toimittaa toimialueita. -erityiset oivallukset minkä tahansa mittakaavan merkintäprojektien käsittelemiseen.
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:
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.
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 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.
NER-merkintäprosessi eroaa yleensä asiakkaan vaatimuksista, mutta se sisältää pääasiassa:
Vaihe 1: Teknisen alan asiantuntemus (projektin laajuuden ja huomautusohjeiden ymmärtäminen)
Vaihe 2: Koulutetaan asianmukaiset resurssit projektiin
Vaihe 3: Selostettujen asiakirjojen palautesykli ja QA
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
1.2 Vakuutusverkkotunnus
Siihen sisältyy kokonaisuuksien poimiminen vakuutusasiakirjoista, kuten
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.
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)
PII viittaa henkilökohtaisiin tunnistetietoihin. Tämä tehtävä sisältää kaikkien avaintunnisteiden merkitsemisen, jotka voivat liittyä henkilön identiteettiin.
PHI viittaa suojattuihin terveystietoihin. Tämä tehtävä sisältää 18 keskeisen HIPAA:n mukaisen potilastunnisteen merkitsemisen potilastietueen/henkilöllisyyden poistamiseksi.
Tietojen tunnistaminen, kuten kuka, mitä, milloin, missä tapahtumasta, esim. hyökkäys, kidnappaus, sijoitus jne. Tässä huomautusprosessissa on seuraavat vaiheet:
5.1. Kokonaisuuden tunnistus (esim. henkilö, paikka, organisaatio jne.
5.2. Päätapahtumaa ilmaisevan sanan tunnistus (eli laukaisinsana)
5.3. Triggerin ja entiteettityyppien välisen suhteen tunnistaminen
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.
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.
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.
Todistettu tietojen laadunvarmistusprosessimme, teknologian validoinnit ja useat laadunvarmistusvaiheet auttavat meitä tarjoamaan luokkansa parasta laatua, joka usein ylittää odotukset.
Olemme sertifioitu ylläpitämään korkeimpia tietoturvastandardeja ja yksityisyyttä työskennellessämme asiakkaidemme kanssa luottamuksellisuuden varmistamiseksi
Ammattitaitoisten työntekijöiden kuraation, koulutuksen ja johtamisen asiantuntijoina voimme varmistaa, että projektit toimitetaan budjetin rajoissa.
Suuri ajantasainen ja ajallaan toimitettava data, palvelut ja ratkaisut.
Onshore- ja offshore-resurssien poolilla voimme rakentaa ja skaalata tiimejä tarpeen mukaan erilaisiin käyttötapauksiin.
Maailmanlaajuisen työvoiman, vankan alustan ja 6 sigma black-beltin suunnittelemien toimintaprosessien yhdistelmällä Shaip auttaa käynnistämään haastavimmat tekoälyhankkeet.
Named Entity Recognition (NER) auttaa sinua kehittämään huippuluokan koneoppimis- ja NLP-malleja. Opi NER-käyttötapauksia, esimerkkejä ja paljon muuta tässä erittäin informatiivisessa postauksessa.
80 % terveydenhuollon tiedoista on strukturoimatonta, joten niihin ei pääse käsiksi. Tietoihin pääseminen vaatii huomattavaa manuaalista puuttumista, mikä rajoittaa käytettävissä olevan tiedon määrää.
Tekstimerkinnöillä koneoppimisessa tarkoitetaan metatietojen tai tunnisteiden lisäämistä raakatekstidataan strukturoitujen tietojoukkojen luomiseksi koneoppimismallien koulutusta, arviointia ja parantamista varten.
Ota meihin yhteyttä nyt saadaksesi lisätietoja siitä, kuinka voimme kerätä mukautetun NER-tietojoukon ainutlaatuista AI/ML-ratkaisuasi varten
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: klo 15.35, klo 12
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