Nazwani eksperci od rozpoznawania adnotacji
Odblokuj krytyczne informacje w nieustrukturyzowanych danych dzięki ekstrakcji jednostek w NLP
Wyróżnieni klienci
Umożliwianie zespołom tworzenia wiodących na świecie produktów AI.
Patrząc na szybkość generowania danych; z których 80% jest nieustrukturyzowanych, istnieje potrzeba wykorzystania technologii nowej generacji w celu skutecznej analizy danych i uzyskania wartościowych informacji, które pozwolą podejmować lepsze decyzje. Rozpoznawanie nazwanych jednostek (NER) w NLP koncentruje się przede wszystkim na przetwarzaniu nieustrukturyzowanych danych i klasyfikowaniu tych nazwanych jednostek na predefiniowane kategorie.
IDC, firma analityczna:
Ogólnoświatowa zainstalowana baza pojemności pamięci masowej sięgnie Zettabajty 11.7 in 2023
IBM, Gartner i IDC:
80% danych na całym świecie jest nieustrukturyzowanych, co czyni je przestarzałymi i bezużytecznymi.
Co to jest NER
Analizuj dane, aby uzyskać przydatne informacje
Nazwane rozpoznawanie jednostek (NER) identyfikuje i klasyfikuje jednostki, takie jak ludzie, organizacje i lokalizacje w nieustrukturyzowanym tekście. NER usprawnia ekstrakcję danych, upraszcza wyszukiwanie informacji i zasila zaawansowane aplikacje AI, dzięki czemu jest niezbędnym narzędziem dla firm. Dzięki NER organizacje mogą uzyskiwać cenne informacje, poprawiać doświadczenia klientów i usprawniać procesy.
Shaip NER został zaprojektowany, aby umożliwić organizacjom odblokowanie krytycznych informacji w nieustrukturyzowanych danych i pozwala odkryć relacje między jednostkami na podstawie sprawozdań finansowych, dokumenty ubezpieczeniowe, recenzje, notatki lekarskie itp. Dzięki bogatemu doświadczeniu w NLP i lingwistyce jesteśmy dobrze przygotowani do dostarczania szczegółowych informacji w danej dziedzinie, aby obsługiwać projekty adnotacji o dowolnej skali
Podejścia NER
Podstawowym celem modelu NER jest oznaczanie lub oznaczanie jednostek w dokumentach tekstowych i kategoryzowanie ich pod kątem głębokiego uczenia. W tym celu zwykle stosuje się następujące trzy podejścia. Możesz jednak połączyć jedną lub więcej metod. Różne podejścia do tworzenia systemów NER to:
Oparte na słowniku
systemy
Jest to być może najprostsze i najbardziej podstawowe podejście do NER. Będzie używać słownika z wieloma słowami, synonimami i zbiorem słownictwa. System sprawdzi, czy dany podmiot występujący w tekście występuje również w słowniku. Za pomocą algorytmu dopasowywania ciągów przeprowadzane jest sprawdzanie krzyżowe jednostek. Tistnieje potrzeba ciągłego uaktualniania zbioru danych słownictwa dla efektywnego funkcjonowania modelu NER.
Oparty na regułach
systemy
Ekstrakcja informacji w oparciu o zestaw z góry ustalonych reguł, którymi są
Reguły oparte na wzorcach – Jak sama nazwa wskazuje, reguła oparta na wzorcach jest zgodna z wzorcem morfologicznym lub ciągiem słów użytych w dokumencie.
Reguły oparte na kontekście – Reguły kontekstowe zależą od znaczenia lub kontekstu słowa w dokumencie.
Systemy oparte na uczeniu maszynowym
W systemach opartych na uczeniu maszynowym do wykrywania jednostek wykorzystywane jest modelowanie statystyczne. W tym podejściu stosowana jest oparta na funkcjach reprezentacja dokumentu tekstowego. Możesz przezwyciężyć kilka wad pierwszych dwóch podejść, ponieważ model może rozpoznawać typy jednostek pomimo niewielkich różnic w ich pisowni dla głębokiego uczenia.
Jak możemy pomóc
- Generał NER
- Medyczny NER
- Adnotacja umożliwiająca identyfikację
- Adnotacja PHI
- Adnotacja frazy kluczowej
- Adnotacja incydentu
Zastosowania NER
- Usprawniona obsługa klienta
- Wydajne zasoby ludzkie
- Uproszczona klasyfikacja treści
- Popraw opiekę nad pacjentem
- Optymalizacja wyszukiwarek
- Dokładna rekomendacja treści
Przypadków użycia
- Systemy ekstrakcji i rozpoznawania informacji
- Systemy pytań i odpowiedzi
- Systemy tłumaczenia maszynowego
- Automatyczne systemy podsumowujące
- Adnotacja semantyczna
Proces adnotacji NER
Proces adnotacji NER zasadniczo różni się od wymagań klienta, ale obejmuje głównie:
Faza 1: Specjalizacja w dziedzinie technicznej (Zrozumienie zakresu projektu i wytycznych dotyczących adnotacji)
Faza 2: Szkolenie odpowiednich zasobów dla projektu
Faza 3: Cykl opinii i kontrola jakości dokumentów z adnotacjami
Nasza wiedza
1. Rozpoznawanie nazwanych jednostek (NER)
Rozpoznawanie nazwanych jednostek w uczeniu maszynowym jest częścią przetwarzania języka naturalnego. Podstawowym celem NER jest przetwarzanie ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych oraz klasyfikowanie tych nazwanych jednostek na predefiniowane kategorie. Niektóre popularne kategorie obejmują imię i nazwisko, lokalizację, firmę, czas, wartości pieniężne, wydarzenia i inne.
1.1 Domena ogólna
Identyfikacja osób, miejsca, organizacji itp. w domenie ogólnej
1.2 Domena ubezpieczeniowa
Polega na wyodrębnianiu podmiotów w dokumentach ubezpieczeniowych, takich jak np
- Sumy ubezpieczenia
- Limity odszkodowania/limity polisy
- Szacunki, takie jak lista płac, obrót, dochód z opłat, eksport/import
- Harmonogramy pojazdów
- Rozszerzenia zasad i ograniczenia wewnętrzne
1.3 Domena kliniczna / medyczny NER
Identyfikacja problemu, struktury anatomicznej, medycyny, procedury z dokumentacji medycznej, takiej jak EHR; mają zwykle charakter nieustrukturyzowany i wymagają dodatkowego przetwarzania w celu wyodrębnienia ustrukturyzowanych informacji. Jest to często skomplikowane i wymaga od ekspertów z dziedziny opieki zdrowotnej wyodrębnienia odpowiednich jednostek.
2. Adnotacja frazy kluczowej (KP)
Identyfikuje dyskretną frazę rzeczownikową w tekście. Fraza rzeczownikowa może być albo prosta (np. słowo główne, takie jak rzeczownik, nazwa własna lub zaimek), albo złożona (np. fraza rzeczownikowa, która ma słowo główne wraz z powiązanymi modyfikatorami)
3. Adnotacja PII
PII odnosi się do danych osobowych. To zadanie obejmuje adnotację wszelkich kluczowych identyfikatorów, które mogą odnosić się do tożsamości osoby.
4. Adnotacja PHI
PHI odnosi się do chronionych informacji zdrowotnych. To zadanie obejmuje adnotację 18 kluczowych identyfikatorów pacjentów określonych zgodnie z ustawą HIPAA w celu usunięcia danych identyfikacyjnych z rekordu/tożsamości pacjenta.
5. Adnotacja o zdarzeniu
Identyfikacja informacji, takich jak kto, co, kiedy, gdzie o zdarzeniu, np. Atak, porwanie, Inwestycja itp. Ten proces adnotacji składa się z następujących kroków:
5.1. Identyfikacja podmiotu (np. osoba, miejsce, organizacja itp.)
5.2. Identyfikacja słowa oznaczającego główny incydent (tj. słowo wyzwalające)
5.3. Identyfikacja relacji między wyzwalaczem a typami jednostek
Dlaczego Shaip?
Dedykuj zespół
Szacuje się, że Data Scientist spędza ponad 80% swojego czasu na przygotowaniu danych. Dzięki outsourcingowi Twój zespół może skupić się na opracowaniu niezawodnych algorytmów, pozostawiając nam żmudną część zbierania zestawów danych rozpoznawania nazwanych jednostek.
Skalowalność
Przeciętny model uczenia maszynowego wymagałby gromadzenia i oznaczania dużych fragmentów nazwanych zestawów danych, co wymaga od firm pozyskiwania zasobów z innych zespołów. Dzięki partnerom takim jak my oferujemy ekspertów w dziedzinie, których można łatwo skalować wraz z rozwojem firmy.
Lepsza jakość
Dedykowani eksperci domenowi, którzy codziennie dodają adnotacje, będą – każdego dnia – wykonywać lepszą pracę w porównaniu z zespołem, który musi uwzględnić zadania związane z adnotacjami w swoich napiętych harmonogramach. Nie trzeba dodawać, że skutkuje to lepszą wydajnością.
Doskonałość operacyjna
Nasz sprawdzony proces zapewniania jakości danych, walidacje technologii i wieloetapowa kontrola jakości pomagają nam zapewniać najlepszą w swojej klasie jakość, która często przekracza oczekiwania.
Bezpieczeństwo z prywatnością
Posiadamy certyfikaty potwierdzające zachowanie najwyższych standardów bezpieczeństwa danych z zachowaniem prywatności podczas pracy z naszymi klientami w celu zapewnienia poufności
konkurencyjne ceny
Jako eksperci w kuratorowaniu, szkoleniu i zarządzaniu zespołami wykwalifikowanych pracowników, możemy zapewnić realizację projektów w ramach budżetu.
Dostępność i dostawa
Wysoka dostępność sieci i terminowe dostarczanie danych, usług i rozwiązań.
Globalna siła robocza
Dzięki puli zasobów lądowych i morskich możemy budować i skalować zespoły zgodnie z wymaganiami różnych przypadków użycia.
Ludzie, proces i platforma
Dzięki połączeniu globalnej siły roboczej, solidnej platformy i procesów operacyjnych zaprojektowanych przez 6 sigma black-belts, Shaip pomaga uruchamiać najbardziej wymagające inicjatywy AI.
Zalecane zasoby
Blog
Rozpoznawanie jednostek nazwanych (NER) – pojęcie, typy
Rozpoznawanie jednostek nazwanych (NER) pomaga opracowywać najwyższej klasy modele uczenia maszynowego i NLP. Poznaj przypadki użycia NER, przykłady i wiele więcej w tym super informacyjnym poście.
Rozwiązania
Adnotacja danych medycznych oparta na czynniku ludzkim
80% danych w dziedzinie opieki zdrowotnej jest nieustrukturyzowanych, co czyni je niedostępnymi. Dostęp do danych wymaga znacznej ingerencji manualnej, co ogranicza ilość użytecznych danych.
Blog
Adnotacja tekstowa w uczeniu maszynowym: kompleksowy przewodnik
Adnotacja tekstowa w uczeniu maszynowym odnosi się do dodawania metadanych lub etykiet do nieprzetworzonych danych tekstowych w celu tworzenia uporządkowanych zestawów danych na potrzeby szkolenia, oceny i ulepszania modeli uczenia maszynowego.
Chcesz zbudować własne dane treningowe NER?
Skontaktuj się z nami teraz, aby dowiedzieć się, w jaki sposób możemy zebrać niestandardowy zestaw danych NER dla Twojego unikalnego rozwiązania AI/ML
Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
Rozpoznawanie nazwanych jednostek jest częścią przetwarzania języka naturalnego. Podstawowym celem NER jest przetwarzanie ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych oraz klasyfikowanie tych nazwanych jednostek na predefiniowane kategorie. Niektóre popularne kategorie obejmują imię i nazwisko, lokalizację, firmę, czas, wartości pieniężne, wydarzenia i inne.
Krótko mówiąc, NER zajmuje się:
Rozpoznawanie/wykrywanie nazwanych jednostek — identyfikacja słowa lub serii słów w dokumencie.
Klasyfikacja nazwanych jednostek — klasyfikowanie każdej wykrytej jednostki do predefiniowanych kategorii.
Przetwarzanie języka naturalnego pomaga rozwijać inteligentne maszyny zdolne do wydobywania znaczenia z mowy i tekstu. Uczenie maszynowe pomaga tym inteligentnym systemom kontynuować naukę poprzez uczenie się na dużych ilościach zestawów danych języka naturalnego. Ogólnie rzecz biorąc, NLP składa się z trzech głównych kategorii:
Zrozumienie struktury i zasad języka – Składnia
Wyprowadzanie znaczenia słów, tekstu i mowy oraz identyfikowanie ich relacji – Semantyka
Rozpoznawanie i rozpoznawanie wypowiadanych słów oraz przekształcanie ich w tekst – Mowa
Niektóre z typowych przykładów z góry określonej kategoryzacji podmiotów to:
Osoba: Michaela Jacksona, Oprah Winfrey, Baracka Obamy, Susan Sarandon
Lokalizacja: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brazylia, Cambridge
Organizacja: Samsung, Disney, Uniwersytet Yale, Google
Czas: 15.35, 12:XNUMX,
Różne podejścia do tworzenia systemów NER to:
Systemy oparte na słowniku
Systemy oparte na regułach
Systemy oparte na uczeniu maszynowym
Usprawniona obsługa klienta
Wydajne zasoby ludzkie
Uproszczona klasyfikacja treści
Optymalizacja wyszukiwarek
Dokładna rekomendacja treści