Іменовані експерти з анотації розпізнавання сутностей
Розблокуйте важливу інформацію в неструктурованих даних за допомогою вилучення сутностей у NLP
Рекомендовані клієнти
Розширення можливостей команд для створення провідних у світі продуктів штучного інтелекту.
Дивлячись на швидкість, з якою генеруються дані; з яких 80% є неструктурованими, існує потреба у використанні технологій наступного покоління для ефективного аналізу даних і отримання значущої інформації для прийняття кращих рішень. Розпізнавання іменованих сутностей (NER) у НЛП головним чином зосереджується на обробці неструктурованих даних і класифікації цих іменованих сутностей у заздалегідь визначені категорії.
IDC, аналітична фірма:
Світова встановлена база ємності зберігання досягне 11.7 зеттабайт in 2023
IBM, Gartner і IDC:
80% даних у всьому світі є неструктурованими, що робить їх застарілими та непридатними для використання.
Що таке NER
Аналізуйте дані, щоб виявити важливі ідеї
Розпізнавання іменованих об’єктів (NER) ідентифікує та класифікує такі об’єкти, як люди, організації та місця в неструктурованому тексті. NER покращує вилучення даних, спрощує пошук інформації та підтримує передові програми ШІ, що робить його життєво важливим інструментом для компаній. Завдяки NER організації можуть отримати цінну інформацію, покращити взаємодію з клієнтами та оптимізувати процеси.
Shaip NER розроблений, щоб дозволити організаціям розблоковувати важливу інформацію в неструктурованих даних і дозволяє виявляти зв’язки між суб’єктами у фінансових звітах, страхових документах, оглядах, примітках лікарів тощо. Маючи багатий досвід у НЛП та лінгвістиці, ми добре обладнані для надання домену -спеціальні знання для обробки анотаційних проектів будь-якого масштабу.
NER Підходи
Основна мета моделі NER — позначити або позначити об’єкти в текстових документах і класифікувати їх для глибокого навчання. Для цієї мети зазвичай використовуються наступні три підходи. Однак ви також можете комбінувати один або кілька методів. Різні підходи до створення систем NER:
На основі словника
системи
Це, мабуть, найпростіший і фундаментальний підхід NER. Він використовуватиме словник із багатьма словами, синонімами та колекцією словникового запасу. Система перевірить, чи є певний об’єкт, присутній у тексті, також доступним у словнику. За допомогою алгоритму узгодження рядків виконується перехресна перевірка сутностей. ТДля ефективного функціонування моделі NER необхідно постійно оновлювати набір даних словника.
На основі правил
системи
Вилучення інформації на основі набору заздалегідь встановлених правил, які є
Правила на основі шаблонів – Як випливає з назви, правило на основі шаблону слідує за морфологічним зразком або рядком слів, які використовуються в документі.
Правила на основі контексту – Правила на основі контексту залежать від значення або контексту слова в документі.
Системи на основі машинного навчання
У системах на основі машинного навчання статистичне моделювання використовується для виявлення сутностей. У цьому підході використовується представлення текстового документа на основі функцій. Ви можете подолати кілька недоліків перших двох підходів, оскільки модель може розпізнавати типи сутностей, незважаючи на незначні варіації в їх написанні для глибокого навчання.
Як ми можемо допомогти
- Генерал NER
- Медичний НЕР
- Анотація PII
- Анотація PHI
- Анотація ключової фрази
- Анотація інциденту
Застосування NER
- Покращена підтримка клієнтів
- Ефективні людські ресурси
- Спрощена класифікація вмісту
- Поліпшити догляд за пацієнтами
- Оптимізація пошукових систем
- Точна рекомендація щодо вмісту
Використовуйте Case
- Системи вилучення та розпізнавання інформації
- Системи запитання-відповіді
- Системи машинного перекладу
- Автоматичні системи підсумовування
- Семантична анотація
Процес анотації NER
Процес анотації NER зазвичай відрізняється від вимог клієнта, але в основному включає:
Фаза 1: Технічне знання предметної області (Розуміння обсягу проекту та рекомендацій щодо анотацій)
Фаза 2: Навчання відповідних ресурсів для проекту
Фаза 3: Цикл зворотного зв’язку та забезпечення якості анотованих документів
Наша експертиза
1. Розпізнавання названих об’єктів (NER)
Розпізнавання іменованих об’єктів у машинному навчанні є частиною обробки природної мови. Основною метою NER є обробка структурованих і неструктурованих даних і класифікація цих іменованих сутностей у попередньо визначені категорії. Деякі поширені категорії включають назву, місцезнаходження, компанію, час, грошові оцінки, події тощо.
1.1 Загальний домен
Ідентифікація людей, місця, організації тощо в загальній сфері
1.2 Страховий домен
Це передбачає вилучення суб'єктів у страхові документи, наприклад
- Страхові суми
- Ліміти відшкодування/ліміти політики
- Такі оцінки, як фонд заробітної плати, оборот, доходи від зборів, експорт/імпорт
- Розклад руху транспортних засобів
- Розширення політики та внутрішні обмеження
1.3 Клінічний домен / Медичний NER
Ідентифікація проблеми, анатомічної структури, ліків, процедури з медичних записів, таких як EHR; зазвичай мають неструктурований характер і вимагають додаткової обробки для вилучення структурованої інформації. Це часто є складним і вимагає від експертів у сфері охорони здоров’я для вилучення відповідних об’єктів.
2. Анотація ключової фрази (КП)
Він визначає окрему фразу-іменник у тексті. Фраза-іменник може бути як простою (наприклад, одноголовне слово, як-от іменник, власний іменник або займенник), так і складним (наприклад, іменна фраза, яка має головне слово разом із пов’язаними з ним модифікаторами)
3. Анотація PII
Ідентифікаційна інформація відноситься до персональної інформації. Це завдання включає анотацію будь-яких ключових ідентифікаторів, які можуть стосуватися особи особи.
4. Анотація PHI
PHI посилається на захищену медичну інформацію. Це завдання включає анотацію 18 ключових ідентифікаторів пацієнтів, визначених згідно з HIPAA, для деідентифікації запису/ідентифікації пацієнта.
5. Анотація інциденту
Ідентифікація інформації, наприклад, хто, що, коли, де про подію, наприклад, напад, викрадення, інвестиції тощо. Цей процес анотації складається з таких кроків:
5.1. Ідентифікація сутності (наприклад, особа, місце, організація тощо.
5.2. Визначення слова, що позначає основний інцидент (тобто слово-тригер)
5.3. Ідентифікація зв'язку між тригером і типами сутностей
Чому Шайп?
Віддана команда
Підраховано, що спеціалісти з даних витрачають понад 80% свого часу на підготовку даних. Завдяки аутсорсингу ваша команда може зосередитися на розробці надійних алгоритмів, залишаючи нам стомлюючу частину збору наборів даних для розпізнавання названих об’єктів.
Масштабованість
Середня модель ML вимагала б збору та позначення великих шматків іменованих наборів даних, що вимагає від компаній залучати ресурси з інших команд. З такими партнерами, як ми, ми пропонуємо експертів у галузі, яких можна легко масштабувати в міру зростання вашого бізнесу.
Краща якість
Спеціалізовані спеціалісти в області, які коментують щоденно й щодня, у будь-який день справлятимуться краще, ніж команда, якій необхідно виконувати завдання анотацій у їх напруженому графіку. Зайве говорити, що це призводить до кращого результату.
Оперативне досконалість
Наш перевірений процес забезпечення якості даних, перевірка технології та кілька етапів QA допомагають нам забезпечити найкращу в своєму класі якість, яка часто перевищує очікування.
Безпека з конфіденційністю
Ми сертифіковані на підтримку найвищих стандартів безпеки даних із конфіденційністю під час роботи з нашими клієнтами для забезпечення конфіденційності
Конкурентне ціноутворення
Як експерти з кураторства, навчання та управління командами кваліфікованих працівників, ми можемо забезпечити виконання проектів у межах бюджету.
Наявність і доставка
Високий час роботи мережі та своєчасна доставка даних, послуг і рішень.
Глобальна робоча сила
Маючи пул наземних і офшорних ресурсів, ми можемо створювати та масштабувати команди відповідно до різних випадків використання.
Люди, процес і платформа
Завдяки поєднанню глобальної робочої сили, надійної платформи та операційних процесів, розроблених за допомогою 6 сигма чорних поясів, Shaip допомагає запускати найскладніші ініціативи AI.
Рекомендовані ресурси
Блог
Розпізнавання іменованих сутностей (NER) – поняття, типи
Розпізнавання іменованих сутностей (NER) допомагає розробляти першокласні моделі машинного навчання та НЛП. Дізнайтеся про випадки використання NER, приклади та багато іншого в цьому надзвичайно інформативному дописі.
Рішення
Анотація медичних даних, створена людиною
80% даних у сфері охорони здоров’я є неструктурованими, що робить їх недоступними. Доступ до даних вимагає значного ручного втручання, що обмежує кількість даних, які можна використовувати.
Блог
Текстові анотації в машинному навчанні: вичерпний посібник
Текстові анотації в машинному навчанні стосуються додавання метаданих або міток до необроблених текстових даних для створення структурованих наборів даних для навчання, оцінювання та вдосконалення моделей машинного навчання.
Хочете створити власні навчальні дані NER?
Зв’яжіться з нами зараз, щоб дізнатися, як ми можемо зібрати власний набір даних NER для вашого унікального рішення AI/ML
Часті питання (FAQ)
Розпізнавання іменованих сутностей є частиною обробки природної мови. Основною метою NER є обробка структурованих і неструктурованих даних і класифікація цих іменованих об’єктів у попередньо визначені категорії. Деякі поширені категорії включають назву, місцезнаходження, компанію, час, грошову вартість, події тощо.
У двох словах, NER має справу з:
Розпізнавання/виявлення іменованих об’єктів – ідентифікація слова або серії слів у документі.
Класифікація іменованих об’єктів – класифікація кожного виявленого об’єкта за попередньо визначеними категоріями.
Обробка природної мови допомагає розробляти інтелектуальні машини, здатні витягувати значення з мови та тексту. Машинне навчання допомагає цим інтелектуальним системам продовжувати навчання, навчаючись на великій кількості наборів даних природної мови. Загалом НЛП складається з трьох основних категорій:
Розуміння структури та правил мови – Синтаксис
Отримання значення слів, тексту та мовлення та визначення їхніх зв’язків – Семантика
Ідентифікація та розпізнавання вимовлених слів і перетворення їх у текст – Мовлення
Ось деякі з поширених прикладів попередньо визначеної категоризації об’єктів:
Особа: Майкл Джексон, Опра Вінфрі, Барак Обама, Сьюзан Сарандон
Місцезнаходження: Канада, Гонолулу, Бангкок, Бразилія, Кембридж
організація: Samsung, Disney, Єльський університет, Google
час: 15.35, 12:XNUMX,
Різні підходи до створення систем NER:
Системи на основі словників
Системи, засновані на правилах
Системи на основі машинного навчання
Покращена підтримка клієнтів
Ефективні людські ресурси
Спрощена класифікація вмісту
Оптимізація пошукових систем
Точна рекомендація щодо вмісту