Elnevezett entitásfelismerő szolgáltatások

Emberi erővel működő entitás kivonás/felismerés az NLP-modellek betanításához

Feloldja a kritikus információkat a strukturálatlan adatokban az entitások kinyerésével és felismerésével

Elnevezett entitásfelismerő szolgáltatások

Kiemelt ügyfelek

A csapatok felhatalmazása a világelső AI termékek gyártására.

amazon
Google
microsoft
Cogknit
Egyre nagyobb az igény a strukturálatlan adatok elemzésére, hogy feltáratlan betekintést nyerhessenek.

Az adatok előállítási sebességének megtekintése; amelyek 80%-a strukturálatlan, szükség van a következő generációs technológiák alkalmazására az adatok hatékony elemzéséhez és a jobb döntések meghozatalához. Az NLP-ben a Named Entity Recognition (NER) elsősorban a strukturálatlan adatok feldolgozására és ezeknek a megnevezett entitásoknak előre meghatározott kategóriákba sorolására összpontosít.

IDC, elemző cég:

A világszerte telepített tárolókapacitás eléri majd 11.7 zettabájt in 2023

IBM, Gartner és IDC:

80% Az adatok nagy része világszerte strukturálatlan, így elavulttá és használhatatlanná válik. 

Valós megoldás

Elemezze az adatokat, hogy értelmes betekintést nyerjen az NLP-modellek NER segítségével történő betanításához

Az AI/ML modellek működésének középpontjában a megfelelően szervezett és pontosan feljegyzett adatok állnak. A Shaip Named Entity Recognition célja, hogy lehetővé tegye a szervezetek számára a kritikus információk feloldását a strukturálatlan adatokban, és lehetővé teszi az entitások közötti kapcsolatok felfedezését a pénzügyi kimutatásokból, biztosítási dokumentumok, áttekintések, orvosi feljegyzések stb. A természetes nyelvi feldolgozás és a nyelvészet terén szerzett gazdag tapasztalatunkkal jól felszereltek vagyunk ahhoz, hogy terület-specifikus betekintést nyújtsunk, és bármilyen léptékű annotációs projektet kezeljünk. 

Elnevezett entitás-felismerés (Ner)

NER megközelítések

A NER-modell elsődleges célja az entitások felcímkézése vagy címkézése a szöveges dokumentumokban, és kategorizálása a mély tanuláshoz. Általában a következő három megközelítést használják erre a célra. Választhat azonban egy vagy több módszer kombinálása is. A NER-rendszerek létrehozásának különböző megközelítései a következők:

Szótár alapú
rendszerek

Szótár alapú rendszerek
Talán ez a legegyszerűbb és legalapvetőbb NER-megközelítés. Sok szót, szinonimát és szókincsgyűjteményt tartalmazó szótárat fog használni. A rendszer ellenőrzi, hogy a szövegben szereplő adott entitás a szókincsben is elérhető-e. Karakterlánc-illesztési algoritmus használatával az entitások keresztellenőrzése történik. TA NER modell hatékony működéséhez szükség van a szókincs adatkészletének folyamatos bővítésére.

Szabályalapú
rendszerek

Szabályalapú rendszerek
Információk kinyerése előre meghatározott szabályok alapján, amelyek

Minta alapú szabályok – Ahogy a neve is sugallja, a minta alapú szabály a dokumentumban használt morfológiai mintát vagy szósort követ.

Kontextus alapú szabályok – A kontextus alapú szabályok a dokumentumban szereplő szó jelentésétől vagy kontextusától függenek.

Gépi tanulás alapú rendszerek

Gépi tanuláson alapuló rendszerek
A gépi tanuláson alapuló rendszerekben statisztikai modellezést használnak az entitások észlelésére. Ebben a megközelítésben a szöveges dokumentum jellemző alapú megjelenítését használják. Az első két megközelítés számos hátrányát kiküszöbölheti, mivel a modell képes felismerni az entitástípusokat annak ellenére, hogy a mélytanuláshoz kismértékben eltér a helyesírásuk.

Hogyan tudunk segíteni

  • NER tábornok
  • Orvosi NER
  • PII megjegyzés
  • PHI megjegyzés
  • Kulcskifejezés Annotáció
  • Incidens megjegyzés

A NER alkalmazásai

  • Áramvonalas ügyfélszolgálat
  • Hatékony humánerőforrás
  • Egyszerűsített tartalombesorolás
  • Javítani kell a betegellátást
  • A keresőmotorok optimalizálása
  • Pontos tartalomajánlás

Használjon ügyeket

  • Információnyerési és -felismerő rendszerek
  • Kérdés-válasz rendszerek
  • Gépi fordítórendszerek
  • Automatikus összegző rendszerek
  • Szemantikus kommentár

NER annotációs folyamat

A NER annotációs folyamata általában eltér az ügyfél igényeitől, de főként a következőket tartalmazza:

Domain szakértelem

1 fázis: Műszaki szakértelem (a projekt hatókörének és a megjegyzésekkel kapcsolatos irányelveinek megértése)

Képzési források

2 fázis: A projekthez megfelelő erőforrások képzése

Qa dokumentumok

3 fázis: A megjegyzésekkel ellátott dokumentumok visszacsatolási ciklusa és minőségbiztosítása

Szakértelem

1. Elnevezett entitás felismerés (NER) 

Az elnevezett entitásfelismerés a gépi tanulásban a természetes nyelvi feldolgozás része. A NER elsődleges célja a strukturált és strukturálatlan adatok feldolgozása, és ezeknek a megnevezett entitásoknak előre meghatározott kategóriákba sorolása. Néhány gyakori kategória a név, a hely, a cég, az idő, a pénzbeli értékek, az események és egyebek.

1.1 Általános tartomány

Emberek, hely, szervezet stb. azonosítása az általános tartományban

Biztosítási domain

1.2 Biztosítási domain 

Ez magában foglalja az entitások kivonatát a biztosítási dokumentumokban, mint pl 

  • Biztosítási összegek
  • A kártalanítási/biztosítási korlátok
  • Becslések, mint például bérek, forgalom, díjbevételek, export/import
  • Járművek menetrendjei
  • Irányelvbővítések és belső korlátok 

1.3 Klinikai terület / Orvosi NER

Probléma, anatómiai felépítés, gyógyszer, eljárás azonosítása orvosi feljegyzésekből, például EHR-ekből; általában strukturálatlan természetűek, és további feldolgozást igényelnek a strukturált információk kinyeréséhez. Ez gyakran összetett, és az egészségügyi szakterület szakértőire van szükség a releváns entitások kinyeréséhez.

Kulcskifejezés-annotáció (Kp)

2. Kulcskifejezés-annotáció (KP)

Ez egy diszkrét főnévi kifejezést azonosít a szövegben. A főnévi kifejezés lehet egyszerű (pl. egyfejű szó, például főnév, tulajdonnév vagy névmás) vagy összetett (pl. olyan főnévi kifejezés, amelyhez tartozik egy fejszó és a hozzá tartozó módosítók)

3. Személyazonosításra alkalmas megjegyzés

A PII személyazonosításra alkalmas adatokra utal. Ez a feladat magában foglalja minden olyan kulcsazonosító megjegyzését, amely visszakapcsolható egy személy identitására.

Pii Annotation
Phi Annotáció

4. PHI megjegyzés

A PHI a Védett egészségügyi információkra utal. Ez a feladat magában foglalja a HIPAA szerint azonosított 18 kulcsfontosságú betegazonosító megjegyzését a betegrekord/azonosság azonosításának megszüntetése érdekében.

5. Incidens megjegyzés

Az olyan információk azonosítása, mint például, hogy ki, mit, mikor, hol, egy eseményről, pl. támadás, emberrablás, befektetés stb. Ez a megjegyzési folyamat a következő lépésekből áll:

Entitásazonosító

5.1. Az entitás azonosítása (pl. személy, hely, szervezet stb.)

Entitásazonosító

5.2. A fő eseményt jelző szó azonosítása (azaz kiváltó szó)

Entitásazonosító

5.3. A trigger és az entitástípusok közötti kapcsolat azonosítása

Miért válassza a Shaip-et megbízható NER képzési adatkészlet-partnerének

Emberek

Emberek

Dedikált és kiképzett csapatok:

  • Több mint 30,000 munkatárs az adatok létrehozásához, címkézéséhez és minőségbiztosításához
  • Hitelesített projektmenedzsment csapat
  • Tapasztalt termékfejlesztő csapat
  • Tehetséggondozási és beszállítói csapat
folyamat

folyamat

A legnagyobb hatékonyságot az alábbiak biztosítják:

  • Robusztus 6 Sigma Stage-Gate folyamat
  • 6 Sigma fekete övből álló elkötelezett csapat - A legfontosabb folyamattulajdonosok és a minőségi megfelelés
  • Folyamatos fejlesztés és visszacsatolási hurok
Emelvény

Emelvény

A szabadalmaztatott platform előnyöket kínál:

  • Webalapú végpontok közötti platform
  • Kifogástalan minőség
  • Gyorsabb TAT
  • Zökkenőmentes szállítás

Miért Shaip?

Dedikált csapat

Becslések szerint az adatkutatók idejük több mint 80%-át az adatok előkészítésével töltik. Az outsourcing segítségével csapata robusztus algoritmusok fejlesztésére összpontosíthat, ránk bízva a megnevezett entitásfelismerő adatkészletek összegyűjtésének fáradságos részét.

Skálázhatóság

Egy átlagos ML-modellhez elnevezett adatkészletek nagy darabjainak összegyűjtésére és címkézésére lenne szükség, amihez a vállalatoknak erőforrásokat kell bevonniuk más csapatoktól. A hozzánk hasonló partnereinkkel olyan domain szakértőket kínálunk, amelyek vállalkozása növekedésével könnyen méretezhetők.

Jobb minőség

Az elkötelezett tartomány szakértői, akik nap mint nap jegyzeteket készítenek, minden nap kiváló munkát végeznek egy olyan csapattal összehasonlítva, amelynek el kell látnia a jegyzetelési feladatokat elfoglaltságaikban. Mondanom sem kell, hogy jobb kimenetet eredményez.

Működési kiválóság

Bevált adatminőség-biztosítási folyamatunk, technológiai érvényesítésünk és a minőségbiztosítás több szakasza segít abban, hogy kategóriájában a legjobb minőséget biztosítsuk, amely gyakran meghaladja az elvárásokat.

Biztonság adatvédelemmel

Tanúsítvánnyal rendelkezünk a legmagasabb szintű adatbiztonság és adatvédelem fenntartására, miközben ügyfeleinkkel együttműködve a titoktartás érdekében

Versenyképes árképzés

Szakértőkként a szakképzett munkásokból álló csoportok kurátora, képzése és irányítása terén biztosíthatjuk, hogy a projektek a költségvetésen belül valósuljanak meg.

Elérhetőség és szállítás

Az adatok, szolgáltatások és megoldások magas szintű hálózati és időben történő szállítása.

Globális munkaerő

A szárazföldi és tengeri erőforrások készletével csapatokat építhetünk és bővíthetünk a különféle felhasználási esetekhez.

Emberek, folyamat és platform

A globális munkaerő, a robusztus platform és a 6 szigma feketeöves által tervezett működési folyamatok kombinációjával a Shaip segít elindítani a legnagyobb kihívást jelentő AI-kezdeményezéseket.

Shaip Vegye fel velünk a kapcsolatot

Szeretné elkészíteni saját NER edzési adatait?

Lépjen kapcsolatba velünk most, hogy megtudja, hogyan gyűjthetünk egyéni NER-adatkészletet az Ön egyedi AI/ML-megoldásához

  • A regisztrációval egyetértek Shaippal Adatkezelési tájékoztató és a Általános Szerződési Feltételek és hozzájárulok a Shaip B2B marketingkommunikációjának fogadásához.

A Named Entity Recognition a természetes nyelvi feldolgozás része. A NER elsődleges célja a strukturált és strukturálatlan adatok feldolgozása, és ezeknek a megnevezett entitásoknak előre meghatározott kategóriákba sorolása. Néhány gyakori kategória a név, a hely, a cég, az idő, a pénzbeli értékek, az események és egyebek.

Dióhéjban a NER a következőkkel foglalkozik:

Elnevezett entitás felismerése/észlelése – Egy szó vagy szósorozat azonosítása egy dokumentumban.

Elnevezett entitások osztályozása – Minden észlelt entitás előre meghatározott kategóriákba sorolása.

A természetes nyelv feldolgozása segít olyan intelligens gépek kifejlesztésében, amelyek képesek jelentést kivonni a beszédből és a szövegből. A gépi tanulás segít ezeknek az intelligens rendszereknek a tanulás folytatásában azáltal, hogy nagy mennyiségű természetes nyelvi adatkészletre oktatnak. Általában az NLP három fő kategóriából áll:

A nyelv szerkezetének és szabályainak megértése – Szintaxis

A szavak, a szöveg és a beszéd jelentésének levezetése és kapcsolataik azonosítása – Szemantika

A kimondott szavak azonosítása és felismerése és szöveggé alakítása – Beszéd

Néhány gyakori példa egy előre meghatározott entitás kategorizálására:

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

Bérleti díj: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brazília, Cambridge

Szervezet: Samsung, Disney, Yale Egyetem, Google

Idő: 15.35, 12 PM,

A NER-rendszerek létrehozásának különböző megközelítései a következők:

Szótár alapú rendszerek

Szabály alapú rendszerek

Gépi tanulás alapú rendszerek

Áramvonalas ügyfélszolgálat

Hatékony humánerőforrás

Egyszerűsített tartalombesorolás

A keresőmotorok optimalizálása

Pontos tartalomajánlás