- Amit kínálunk
-
-
-
Szakterület
-
-
-
- Készen kapható adatok
-
- Megoldások
- Emelvény
- Cég
Oldja fel a kritikus információkat a strukturálatlan adatokban az entitások kibontásával az NLP-ben
A csapatok felhatalmazása a világelső AI termékek gyártására.
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.
A világszerte telepített tárolókapacitás eléri majd 11.7 zettabájt in 2023
80% Az adatok nagy része világszerte strukturálatlan, így elavulttá és használhatatlanná válik.
A Named Entity Recognition (NER) segítségével azonosítja és osztályozza az entitásokat, például személyeket, szervezeteket és helyeket a strukturálatlan szövegen belül. A NER javítja az adatkinyerést, leegyszerűsíti az információ-visszakeresést, és támogatja a fejlett AI-alkalmazásokat, így a vállalkozások számára létfontosságú eszközzé válik. A NER segítségével a szervezetek értékes betekintést nyerhetnek, javíthatják az ügyfélélményt, és egyszerűsíthetik a folyamatokat.
A Shaip NER 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 dokumentumokból, áttekintésekből, orvosi feljegyzésekből stb. Az NLP és a nyelvészet terén szerzett gazdag tapasztalatunknak köszönhetően jól felszereltek vagyunk a domain biztosítására. -specifikus betekintések bármilyen léptékű annotációs projektek kezeléséhez.
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:
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.
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.
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.
A NER annotációs folyamata általában eltér az ügyfél igényeitől, de főként a következőket tartalmazza:
1 fázis: Műszaki szakértelem (a projekt hatókörének és a megjegyzésekkel kapcsolatos irányelveinek megértése)
2 fázis: A projekthez megfelelő erőforrások képzése
3 fázis: A megjegyzésekkel ellátott dokumentumok visszacsatolási ciklusa és minőségbiztosítása
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
1.2 Biztosítási domain
Ez magában foglalja az entitások kivonatát a biztosítási dokumentumokban, mint pl
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.
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)
A PII személyazonosításra alkalmas adatokra utal. Ez a feladat magában foglalja minden olyan kulcsazonosító megjegyzését, amely visszakapcsolható egy személy identitására.
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.
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:
5.1. Az entitás azonosítása (pl. személy, hely, szervezet stb.
5.2. A fő eseményt jelző szó azonosítása (azaz kiváltó szó)
5.3. A trigger és az entitástípusok közötti kapcsolat azonosítása
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.
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.
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.
Bevált adatminőség-biztosítási folyamatunk, technológiai érvényesítésünk és a minőségbiztosítás több szakasza segít abban, hogy kategóriájában a legjobb minőséget biztosítsuk, amely gyakran meghaladja az elvárásokat.
Tanúsítvánnyal rendelkezünk a legmagasabb szintű adatbiztonság és adatvédelem fenntartására, miközben ügyfeleinkkel együttműködve a titoktartás érdekében
Szakértőkként a szakképzett munkásokból álló csoportok kurátora, képzése és irányítása terén biztosíthatjuk, hogy a projektek a költségvetésen belül valósuljanak meg.
Az adatok, szolgáltatások és megoldások magas szintű hálózati és időben történő szállítása.
A szárazföldi és tengeri erőforrások készletével csapatokat építhetünk és bővíthetünk a különféle felhasználási esetekhez.
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.
A Named Entity Recognition (NER) segít a legmodernebb gépi tanulási és NLP-modellek fejlesztésében. Ebben a rendkívül informatív bejegyzésben megtudhatja a NER használati eseteit, példáit és még sok mást.
Az egészségügyi területen az adatok 80%-a strukturálatlan, így elérhetetlen. Az adatokhoz való hozzáférés jelentős manuális beavatkozást igényel, ami korlátozza a felhasználható adatok mennyiségét.
A szöveges megjegyzések a gépi tanulásban azt jelentik, hogy metaadatokat vagy címkéket adnak hozzá a nyers szöveges adatokhoz, hogy strukturált adatkészleteket hozzanak létre a gépi tanulási modellek képzéséhez, értékeléséhez és fejlesztéséhez.
Lépjen kapcsolatba velünk most, hogy megtudja, hogyan gyűjthetünk egyéni NER-adatkészletet az Ön egyedi AI/ML-megoldásához
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 óra
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