Dokładne adnotacje encji z uwzględnieniem udziału człowieka na potrzeby szkoleń NLP, LLM i RAG — bezpieczne, skalowalne i dostępne w ponad 60 językach.
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 niestrukturyzowanych danych i umożliwia odkrywanie relacji między podmiotami ze sprawozdań finansowych, dokumentów ubezpieczeniowych, przeglądów, notatek lekarskich itp. NER może również pomóc zidentyfikować relacje między podmiotami tego samego typu, takimi jak wiele organizacji lub osób wymienionych w dokumencie, co jest ważne dla spójności w tagowaniu podmiotów i poprawy dokładności modelu. Dzięki bogatemu doświadczeniu w NLP i lingwistyce jesteśmy dobrze przygotowani do dostarczania spostrzeżeń specyficznych dla domeny w celu obsługi projektów adnotacji o dowolnej skali.
Dlaczego zespoły zlecają NER firmie Shaip
Przekształcenie surowego, chaotycznego tekstu w gotowe do treningu dane NER jest trudne, gdy nie masz własnego zespołu adnotacyjnego. Zajmujemy się tym kompleksowo — dokładnie, bezpiecznie i w skali, jakiej potrzebują Twoje modele.
Co robimy
Kompleksowa usługa adnotacji rozpoznawania nazw jednostek — od jednostek ogólnych po najbardziej wyspecjalizowane, regulowane domeny.
Rozpoznawanie nazwanych jednostek w uczeniu maszynowym jest częścią przetwarzania języka naturalnego. Głównym celem NER jest przetwarzanie ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych oraz klasyfikowanie tych nazwanych jednostek do wstępnie zdefiniowanych kategorii. Niektóre typowe kategorie obejmują nazwę, jednostkę osoby, lokalizację, firmę, czas, wartości pieniężne, zdarzenia i inne.
Identyfikacja osób, miejsc, organizacji, dat i innych typowych jednostek w tekstach ogólnych, takich jak wiadomości, treści internetowe, wiadomości e-mail i rozmowy z klientami. Są one spójnie oznaczane w celu trenowania modeli NER pod kątem szerokiego rozumienia języka.
Ekstrakcja kluczowych jednostek z dokumentów ubezpieczeniowych, w tym sum ubezpieczenia, limitów odszkodowania i limitów polisy, szacunków, takich jak lista płac, obroty i przychody z opłat, harmonogramy pojazdów oraz rozszerzenia polis z wewnętrznymi limitami.
Identyfikacja problemów, struktur anatomicznych, leków i procedur w niestrukturyzowanej dokumentacji medycznej, takiej jak EHR i notatki lekarzy, opatrzonej komentarzami ekspertów z dziedziny opieki zdrowotnej w celu przekształcenia skomplikowanego tekstu klinicznego w ustrukturyzowane, użyteczne dane.
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)
PII odnosi się do danych osobowych. To zadanie obejmuje adnotację wszelkich kluczowych identyfikatorów, które mogą odnosić się do tożsamości osoby.
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.
Identyfikacja informacji, takich jak kto, co, kiedy, gdzie o zdarzeniu, np. Atak, porwanie, Inwestycja itp. Ten proces adnotacji składa się z następujących kroków:
Identyfikacja jednostki (np. osoba, miejsce, organizacja itp.)
Identyfikacja słowa oznaczającego główny incydent (tj. słowa wyzwalającego)
Identyfikacja relacji pomiędzy wyzwalaczem a typami encji
Głębia i złożoność
Nasi adnotatorzy poradzą sobie z każdym wymaganiem schematu encji — także z trudnymi przypadkami, których unika większość dostawców.
Podstawowe typy encji oznaczone dla schematu.
Indywidualne typy jednostek dostosowane do Twojej branży i przypadku użycia.
Podtypy i hierarchie, a nie tylko szerokie grupy.
Jednostki wewnątrz jednostek, obsługiwane precyzyjnie.
Wiele prawidłowych etykiet na zakres, jeśli wymaga tego kontekst.
Wzbogacaj jednostki o atrybuty i relacje.
Przypisz warianty do pojedynczego bytu kanonicznego.
Sprawdzone i gotowe do audytu dane porównawcze.
Zbudowany dla nowoczesnej sztucznej inteligencji
Dane oznaczone etykietami encji oferują więcej niż tylko zasilanie klasycznych procesów przetwarzania języka naturalnego (NLP). Ugruntowują wyszukiwanie, porządkują wiedzę dla RAG i udoskonalają precyzyjnie dostrojone modele w odniesieniu do encji istotnych dla Twojej firmy.
Tworzymy zestawy danych, które umożliwiają Twoim modelom wyodrębnianie właściwych jednostek — niezawodnie, w Twojej domenie, na skalę produkcyjną.
Branże, które obsługujemy
Wyodrębniaj choroby, leki i procedury z notatek klinicznych i badań, aby zasilać medyczną sztuczną inteligencję.
Pobieraj dane o firmach, kwotach i instrumentach z dokumentów i oświadczeń w celu oceny ryzyka i zgodności.
Określ strony, klauzule i obowiązki w umowach i aktach sprawy.
Klasyfikuj zgłoszenia, kierując je do odpowiednich miejsc, poprzez wyodrębnianie produktów, problemów i intencji z wiadomości.
Oznaczaj marki, produkty i atrybuty, aby udoskonalić wyszukiwanie, rekomendacje i katalogi.
Śledź ludzi, organizacje i miejsca w celu monitorowania, badania i dokumentowania przepływów pracy.
Skala, wiedza specjalistyczna i dokładność, którym możesz zaufać
Twórz, selekcjonuj i zbieraj niestandardowe zestawy danych (tekst, mowa, obrazy, wideo) z całego świata w oparciu o niestandardowe wytyczne.
Wykorzystaj ponad 10 000 pracowników na całym świecie i ponad 500 000 akredytowanych współpracowników w modelu crowdsourcing. Aktualizowane w czasie rzeczywistym możliwości i wydajność siły roboczej.
Nasza autorska platforma i wykwalifikowana kadra stosują wiele metod kontroli jakości w celu spełnienia, a nawet przekroczenia standardów jakościowych.
Nasz proces usprawnia proces gromadzenia danych dzięki łatwiejszemu podziałowi zadań i przechwytywaniu danych bezpośrednio z aplikacji i sieci.
Zachowaj pełną poufność danych, traktując prywatność jako priorytet. Zapewniamy, że formaty danych są kontrolowane i zachowywane zgodnie z zasadami.
Każdy zebrany zestaw danych można opisać, oznaczyć etykietą, przepisać i zweryfikować w ramach tego samego procesu roboczego, dostarczając dane treningowe gotowe do użycia w modelu.
Jak to działa
Przejrzysty, kontrolowany przepływ pracy od zlecenia do dostarczenia — z wbudowaną jakością na każdym etapie.
Dostosowujemy się do schematu encji, przypadków brzegowych i wymagań domeny, a następnie ustalamy wytyczne dotyczące adnotacji.
Adnotatorzy przeszkoleni w danej dziedzinie oznaczają Twoje dane, pod przewodnictwem liderów zespołów, co pozwala zachować spójność decyzji.
Wieloetapowy przegląd, ocena i sprawdzanie zgodności między adnotatorami przed dostarczeniem materiałów gotowych do szkolenia.
W jaki sposób Shaip przekształca złożone, wrażliwe dane w zestawy danych gotowe do szkolenia — bezpiecznie i na dużą skalę.
Problem: Miliony codziennych zapytań w wyszukiwarce — pełnych literówek, niejasności i nakładających się kategorii — negatywnie wpływały na trafność wyszukiwania i zadowolenie klientów.
Rozwiązanie: Struktura adnotacji obejmująca 11 klas z przejrzystymi regułami pierwszeństwa i 3-etapowym przepływem pracy: adnotacja, przegląd QA i arbitraż SME w przypadku przypadków brzegowych.
Rezultat: ponad 50 000 zapytań sklasyfikowanych z wysoką precyzją — co zwiększa trafność, łatwość wyszukiwania produktów i zadowolenie użytkowników.
Problem: Lider opieki zdrowotnej potrzebował narzędzia do przetwarzania języka naturalnego (NLP) do analizy dużych ilości dokumentacji onkologicznej — bez narażania prywatności pacjentów i dokładności klinicznej.
Rozwiązanie: Uporządkowane dane z ponad 5 mln dokumentacji medycznej, anonimizacja zgodna z HIPAA Safe Harbor oraz adnotatorzy przeszkoleni w zakresie onkologii oznaczający jednostki kliniczne, powiązania i negacje.
Rezultat: ponad 10 000 wysokiej jakości, zanonimizowanych, oznaczonych rekordów — bezpieczny, gotowy do szkolenia zbiór danych na potrzeby rozwoju modelu NLP przez klienta.
Skontaktuj się z nami teraz, aby dowiedzieć się, w jaki sposób możemy zebrać niestandardowy zestaw danych NER dla Twojego unikalnego rozwiązania AI/ML
Usługi adnotacji NER dostarczają dane treningowe z etykietami eksperckimi do rozpoznawania jednostek nazwanych — zespół taguje w tekście jednostki takie jak osoby, organizacje, lokalizacje, daty i terminy specyficzne dla danej dziedziny, aby model NLP lub LLM mógł nauczyć się je precyzyjnie wyodrębniać. Shaip zapewnia kompleksowe rozwiązania, w tym wytyczne, adnotacje i wieloprzebiegową kontrolę jakości.
Dostawcy specjalistycznych danych AI, tacy jak Shaip, tworzą niestandardowe zestawy danych NER. Shaip dostarcza wielojęzyczne, specyficzne dla danej dziedziny dane podmiotów – w tym kliniczne, finansowe oraz dane osobowe/informacje o stanie zdrowia – z zabezpieczeniami korporacyjnymi i kontrolą jakości z udziałem człowieka, gotowe do obsługi zadań NLP, LLM, RAG i dostrajania.
Koszt zależy od wolumenu danych, liczby i złożoności typów encji, języków, wymaganej wiedzy specjalistycznej oraz celów jakościowych i terminowych. Shaip dostosowuje zakres każdego projektu do Twoich potrzeb i może rozpocząć od bezpłatnego pilota, dzięki czemu sprawdzisz jakość i cenę przed podjęciem decyzji.
Tak. Shaip tworzy spójne adnotacje do obiektów w ponad 60 językach i skryptach, korzystając z adnotatorów native speakerów i kontroli jakości specyficznej dla danego języka.
Tak. Shaip oferuje kliniczne i medyczne adnotacje NER oraz PII/PHI obejmujące wszystkie 18 identyfikatorów HIPAA, obsługiwane przez adnotatorów przeszkolonych w danej dziedzinie w ramach bezpiecznych przepływów pracy zgodnych z HIPAA.
Przejrzyste wytyczne dotyczące adnotacji, adnotatorzy przeszkoleni w danej dziedzinie, nadzór kierownictwa zespołu oraz wieloetapowa kontrola jakości z oceną i sprawdzaniem zgodności między adnotatorami przed dostarczeniem.
Bezpieczeństwo jest wpisane w standard: NDA (domyślna umowa o zachowaniu poufności), kontrola dostępu oraz procedury zgodne z HIPAA, SOC 2, ISO 27001, RODO i CCPA. Twoje dane pozostają chronione przez cały okres współpracy.
Większość projektów można rozpocząć w ciągu kilku dni. Bezpłatny program pilotażowy pozwala szybko zweryfikować jakość, po czym Shaip dostosowuje się do pełnego wolumenu zgodnie z ustalonym harmonogramem.
