Usługi rozpoznawania nazwanych jednostek
Odblokuj krytyczne informacje w nieustrukturyzowanych danych dzięki ekstrakcji i rozpoznawaniu jednostek
Wyróżnieni klienci
Umożliwianie zespołom tworzenia wiodących na świecie produktów AI.
Patrząc na szybkość, z jaką generowane są dane; z czego 80% jest nieustrukturyzowane, istnieje potrzeba wykorzystania technologii nowej generacji w celu efektywnej analizy danych i uzyskania istotnych informacji umożliwiających podejmowanie lepszych decyzji. Rozpoznawanie nazwanych jednostek (NER) w NLP koncentruje się głównie na przetwarzaniu nieustrukturyzowanych danych i klasyfikowaniu tych nazwanych jednostek do wstępnie zdefiniowanych kategorii.
IDC, firma analityczna:
Zainstalowana na całym świecie baza pojemności magazynowej osiągnie Zettabajty 11.7 in 2023
IBM, Gartner i IDC:
80% danych na całym świecie nie ma struktury, co czyni je przestarzałymi i bezużytecznymi.
Rozwiązanie w świecie rzeczywistym
Analizuj dane, aby odkrywać znaczące spostrzeżenia w celu trenowania modeli NLP za pomocą NER
Odpowiednio zorganizowane i precyzyjnie opatrzone adnotacjami dane są podstawą działania modeli AI/ML. Shaip Named Entity Recognition ma na celu umożliwienie organizacjom odblokowanie krytycznych informacji w nieustrukturyzowanych danych i umożliwia odkrywanie relacji między podmiotami na podstawie sprawozdań finansowych, dokumenty ubezpieczeniowe, recenzje, notatki lekarskie itp. Dzięki bogatemu doświadczeniu w przetwarzaniu języka naturalnego i lingwistyce jesteśmy dobrze przygotowani do dostarczania szczegółowych informacji dotyczących danej domeny i obsługi projektów adnotacji o dowolnej skali.
Podejścia NER
Podstawowym celem modelu NER jest etykietowanie lub oznaczanie jednostek w dokumentach tekstowych i kategoryzowanie ich na potrzeby uczenia głębokiego. W tym celu zwykle stosuje się trzy następujące podejścia. Możesz jednak również połączyć jedną lub więcej metod. Różne podejścia do tworzenia systemów NER to:
Oparte na słowniku
systemy
Jest to prawdopodobnie najprostsze i podstawowe podejście NER. Będzie korzystać ze słownika z wieloma słowami, synonimami i zbiorem słownictwa. System sprawdzi, czy dana encja występująca w tekście jest również dostępna w słowniku. Korzystając z algorytmu dopasowywania ciągów, przeprowadzane jest sprawdzanie krzyżowe jednostek. Tistnieje potrzeba ciągłego ulepszania zbioru danych słownikowych w celu efektywnego funkcjonowania modelu NER.
Oparty na regułach
systemy
Ekstrakcja informacji w oparciu o zestaw wcześniej ustalonych reguł, które są:
Zasady oparte na wzorach – Jak sama nazwa wskazuje, reguła oparta na wzorcach jest zgodna z wzorcem morfologicznym lub ciągiem słów użytych w dokumencie.
Zasady kontekstowe – Reguły kontekstowe zależą od znaczenia lub kontekstu słowa w dokumencie.
Systemy oparte na uczeniu maszynowym
W systemach opartych na uczeniu maszynowym do wykrywania podmiotów wykorzystywane jest modelowanie statystyczne. W tym podejściu używana jest reprezentacja dokumentu tekstowego oparta na funkcjach. Możesz przezwyciężyć kilka wad pierwszych dwóch podejść, ponieważ model może rozpoznawać typy jednostek pomimo niewielkich różnic w ich pisowni dla głębokiego uczenia się.
Jak możemy pomóc
- Generał NER
- Medyczny NER
- Adnotacja do informacji umożliwiających identyfikację
- Adnotacja PHI
- Adnotacja do kluczowej frazy
- Adnotacja do incydentu
Zastosowania NER
- Usprawniona obsługa klienta
- Wydajne zasoby ludzkie
- Uproszczona klasyfikacja treści
- Poprawa opieki 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 generalnie różni się od wymagań klienta, ale głównie obejmuje:
Faza 1: Ekspertyza w dziedzinie technicznej (zrozumienie zakresu projektu i wytycznych dotyczących adnotacji)
Faza 2: Szkolenie odpowiednich zasobów do projektu
Faza 3: Cykl informacji zwrotnych i kontrola jakości dokumentów z adnotacjami
Nasza wiedza specjalistyczna
1. Rozpoznawanie nazwanych podmiotów (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 do predefiniowanych kategorii. 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 wydobyciu podmiotów z dokumentów ubezpieczeniowych, takich jak:
- Sumy ubezpieczenia
- Limity odszkodowania/limity polisy
- Szacunki, takie jak lista płac, obrót, dochód z opłat, eksport/import
- Rozkłady pojazdów
- Rozszerzenia polityki i wewnętrzne ograniczenia
1.3 Domena kliniczna / medyczny NER
Identyfikacja problemu, budowa anatomiczna, medycyna, procedura z dokumentacji medycznej, takiej jak EHR; mają zazwyczaj nieustrukturyzowany charakter i wymagają dodatkowego przetwarzania w celu wyodrębnienia uporządkowanych informacji. Jest to często złożone i wymaga od ekspertów domeny z opieki zdrowotnej wyodrębnienia odpowiednich jednostek.
2. Fraza kluczowa Adnotacja (KP)
Identyfikuje dyskretną frazę rzeczownikową w tekście. Wyrażenie rzeczownikowe może być proste (np. pojedyncze słowo główne, takie jak rzeczownik, rzeczownik własny lub zaimek) lub złożone (np. wyrażenie rzeczownikowe, które ma słowo główne wraz z powiązanymi z nim modyfikatorami)
3. Adnotacja do informacji umożliwiających identyfikację
Dane osobowe odnoszą się do informacji umożliwiających identyfikację osoby. To zadanie obejmuje adnotację wszelkich kluczowych identyfikatorów, które mogą odnosić się do tożsamości osoby.
4. Adnotacja PHI
PHI odnosi się do Chronionych Informacji Zdrowotnych. Zadanie to obejmuje adnotację 18 kluczowych identyfikatorów pacjentów zidentyfikowanych zgodnie z HIPAA w celu usunięcia danych identyfikacyjnych/tożsamości pacjenta.
5. Adnotacja do incydentu
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 główne zdarzenie (tj. słowo wyzwalające)
5.3. Identyfikacja relacji między wyzwalaczem a typami podmiotów
Powody, dla których warto wybrać Shaip jako godnego zaufania partnera NER Training Dataset
Ludzie
Dedykowane i przeszkolone zespoły:
- Ponad 30,000 współpracowników w zakresie tworzenia danych, etykietowania i kontroli jakości Q
- Uznany Zespół Zarządzania Projektami
- Doświadczony zespół rozwoju produktu
- Zespół ds. pozyskiwania i wdrażania puli talentów
Przetwarzanie
Najwyższą wydajność procesu zapewniają:
- Solidny proces 6 Sigma Stage-Gate
- Dedykowany zespół 6 czarnych pasów Sigma – Właściciele kluczowych procesów i zgodność z jakością
- Ciągłe doskonalenie i pętla sprzężenia zwrotnego
Platforma
Opatentowana platforma oferuje korzyści:
- Kompleksowa platforma internetowa
- Nienaganna jakość
- Szybsze TAT
- Bezproblemowa dostawa
Ludzie
Dedykowane i przeszkolone zespoły:
- Ponad 30,000 współpracowników w zakresie tworzenia danych, etykietowania i kontroli jakości Q
- Uznany Zespół Zarządzania Projektami
- Doświadczony zespół rozwoju produktu
- Zespół ds. pozyskiwania i wdrażania puli talentów
Przetwarzanie
Najwyższą wydajność procesu zapewniają:
- Solidny proces 6 Sigma Stage-Gate
- Dedykowany zespół 6 czarnych pasów Sigma – Właściciele kluczowych procesów i zgodność z jakością
- Ciągłe doskonalenie i pętla sprzężenia zwrotnego
Platforma
Opatentowana platforma oferuje korzyści:
- Kompleksowa platforma internetowa
- Nienaganna jakość
- Szybsze TAT
- Bezproblemowa dostawa
Dlaczego Shaip?
Dedykuj zespół
Szacuje się, że naukowcy zajmujący się danymi spędzają ponad 80% swojego czasu na przygotowaniu danych. Dzięki outsourcingowi Twój zespół może skoncentrować się na opracowywaniu niezawodnych algorytmów, pozostawiając nam żmudną część zbierania zestawów danych rozpoznawania nazwanych jednostek.
Skalowalność
Przeciętny model ML wymagałby gromadzenia i oznaczania dużych fragmentów nazwanych zestawów danych, co wymaga od firm ściągania zasobów z innych zespołów. Dzięki takim partnerom jak my oferujemy ekspertów domenowych, 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 wiele etapów kontroli jakości pomagają nam dostarczać najlepszą w swojej klasie jakość, która często przekracza oczekiwania.
Bezpieczeństwo i prywatność
Posiadamy certyfikaty za utrzymywanie najwyższych standardów bezpieczeństwa danych z prywatnością podczas współpracy 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 onshore i offshore możemy budować i skalować zespoły zgodnie z wymaganiami dla różnych przypadków użycia.
Ludzie, proces i platforma
Dzięki połączeniu globalnej siły roboczej, solidnej platformy i procesów operacyjnych zaprojektowanych przez czarne pasy 6 sigma, Shaip pomaga uruchomić najtrudniejsze inicjatywy AI.
Zalecane zasoby
Blog
Nazwane Rozpoznawanie Podmiotów (NER) – Pojęcie, Rodzaje
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.
Blog
Co to jest optyczne rozpoznawanie znaków (OCR): omówienie i jego zastosowania
Dla większości z nas optyczne rozpoznawanie znaków może brzmieć intensywnie i obco, ale częściej korzystamy z tej zaawansowanej technologii.
Infografika
Co to jest etykietowanie danych? Wszystko, co początkujący musi wiedzieć
Inteligentne modele sztucznej inteligencji muszą być intensywnie przeszkolone, aby móc identyfikować wzorce, obiekty i ostatecznie podejmować wiarygodne decyzje.
Chcesz zbudować własne dane treningowe NER?
Skontaktuj się z nami teraz, aby dowiedzieć się, jak 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 podmiotów do predefiniowanych kategorii. 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, szkoląc się na dużych ilościach zestawów danych języka naturalnego. Ogólnie 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 jednostek 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