Odblokuj krytyczne informacje w nieustrukturyzowanych danych dzięki ekstrakcji jednostek w NLP
Patrząc na szybkość, z jaką generowane są dane, z których 80% jest niestrukturyzowane, istnieje potrzeba wykorzystania technologii nowej generacji w terenie, aby skutecznie analizować dane i uzyskiwać znaczące spostrzeżenia w celu podejmowania lepszych decyzji. Rozpoznawanie nazwanych jednostek (NER) w NLP koncentruje się przede wszystkim na przetwarzaniu niestrukturyzowanych danych i klasyfikowaniu tych nazwanych jednostek do wstępnie zdefiniowanych kategorii, tym samym przekształcając niestrukturyzowane dane w ustrukturyzowane dane, które mogą być wykorzystane do dalszej analizy.
Ogólnoświatowa zainstalowana baza pojemności pamięci masowej sięgnie Zettabajty 11.7 in 2023.
80% danych na całym świecie jest nieustrukturyzowanych, co czyni je przestarzałymi i bezużytecznymi.
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.
Podstawowym celem modelu NER jest etykietowanie lub tagowanie jednostek w dokumentach tekstowych i kategoryzowanie ich na potrzeby głębokiego uczenia się. Modele głębokiego uczenia się i inne modele uczenia maszynowego są powszechnie używane do zadań NER, ponieważ mogą automatycznie uczyć się cech z tekstu i zwiększać dokładność. Modele ogólnego przeznaczenia, które są trenowane na szerokich korpusach, takich jak wiadomości i tekst internetowy, mogą wymagać adaptacji, aby działać dokładnie w zadaniach NER specyficznych dla domeny. W tym celu zazwyczaj stosuje się następujące trzy podejścia. Można jednak również wybrać połączenie jednej lub więcej metod. Różne podejścia do tworzenia systemów NER to:
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.
Metody oparte na regułach polegają na wstępnie zdefiniowanych regułach w celu identyfikacji jednostek w tekście. Systemy te wykorzystują zestaw wstępnie ustawionych reguł, które są
Reguły oparte na wzorcach – Jak sama nazwa wskazuje, reguła oparta na wzorcu opiera się na wzorcu morfologicznym lub ciągu słów użytych w dokumencie.
Reguły oparte na kontekście – Reguły kontekstowe zależą od znaczenia lub kontekstu słowa w dokumencie.
W systemach opartych na uczeniu maszynowym, modelowanie statystyczne jest używane do wykrywania jednostek. W tym podejściu używana jest oparta na cechach 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. Ponadto możesz trenować niestandardowy model dla NER specyficznego dla domeny, a ważne jest, aby dostroić model w celu zwiększenia dokładności i dostosowania do nowych danych.
Analiza sentymentów
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
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.
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
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.
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:
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
Szacuje się, że naukowcy zajmujący się danymi spędzają ponad 80% swojego czasu na przygotowywaniu danych. Poprzez koordynację wielu adnotatorów w celu zapewnienia spójności i jakości w projektach adnotacji, outsourcing pozwala Twojemu zespołowi skupić się na opracowaniu solidnych algorytmów, pozostawiając nam żmudną część zbierania zestawów danych rozpoznawania nazwanych jednostek.
Przeciętny model ML wymagałby zbierania i tagowania dużych fragmentów nazwanych zestawów danych, co wymaga od firm pozyskiwania zasobów od innych zespołów. Skalowanie wysiłków adnotacyjnych w wielu typach danych, takich jak tekst, obrazy i dźwięk, może być trudne. Dzięki partnerom takim jak my oferujemy ekspertów domenowych, których można łatwo skalować w miarę rozwoju firmy.
Oddani eksperci domenowi, którzy codziennie robią adnotacje, wykonają – każdego dnia – lepszą pracę w porównaniu z zespołem, który musi dostosować zadania adnotacyjne do swojego napiętego harmonogramu. Nie trzeba dodawać, że skutkuje to lepszymi wynikami, co prowadzi do dokładniejszych prognoz z modeli NER.
Nasz sprawdzony proces zapewniania jakości danych, walidacje technologiczne i wieloetapowe zapewnianie jakości pozwalają nam zapewniać najwyższą jakość, często przewyższając oczekiwania, dzięki dostarczaniu opatrzonych komentarzami danych w ustrukturyzowanym formacie ułatwiającym dalsze przetwarzanie.
Posiadamy certyfikaty potwierdzające zachowanie najwyższych standardów bezpieczeństwa danych z zachowaniem prywatności podczas pracy z naszymi klientami w celu zapewnienia poufności
Jako eksperci w kuratorowaniu, szkoleniu i zarządzaniu zespołami wykwalifikowanych pracowników, możemy zapewnić realizację projektów w ramach budżetu.
Wysoka dostępność sieci i terminowe dostarczanie danych, usług i rozwiązań.
Dzięki puli zasobów lądowych i morskich możemy budować i skalować zespoły zgodnie z wymaganiami różnych przypadków użycia.
Dzięki połączeniu globalnej siły roboczej, solidnej platformy i procesów operacyjnych zaprojektowanych przez 6 sigma black-belts, Shaip pomaga uruchamiać najbardziej wymagające inicjatywy AI.
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.
80% danych w dziedzinie opieki zdrowotnej jest nieustrukturyzowanych, co czyni je niedostępnymi. Dostęp do danych wymaga znacznej ingerencji manualnej, co ogranicza ilość użytecznych danych.
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.
Umożliwianie zespołom tworzenia wiodących na świecie produktów AI.
Skontaktuj się z nami teraz, aby dowiedzieć się, w jaki sposób możemy zebrać niestandardowy zestaw danych NER dla Twojego unikalnego rozwiązania AI/ML
