Розблокуйте важливу інформацію в неструктурованих даних за допомогою вилучення сутностей у NLP
Розширення можливостей команд для створення провідних у світі продуктів штучного інтелекту.
З огляду на швидкість генерації даних, 80% з яких є неструктурованими, існує потреба у використанні технологій наступного покоління для ефективного аналізу даних та отримання змістовної інформації для прийняття кращих рішень. Розпізнавання іменованих сутностей (NER) у NLP в першу чергу зосереджується на обробці неструктурованих даних та класифікації цих іменованих сутностей за заздалегідь визначеними категоріями, тим самим перетворюючи неструктуровані дані на структуровані дані, які можна використовувати для подальшого аналізу.
Світова встановлена база ємності зберігання досягне 11.7 зеттабайт in 2023
80% даних у всьому світі є неструктурованими, що робить їх застарілими та непридатними для використання.
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 розкривати критично важливу інформацію в неструктурованих даних і виявляти зв'язки між сутностями з фінансової звітності, страхових документів, оглядів, медичних записок тощо. NER також може допомогти визначити зв'язки між сутностями одного типу, такими як кілька організацій або осіб, згаданих у документі, що важливо для узгодженості тегування сутностей та підвищення точності моделі. Маючи багатий досвід у NLP та лінгвістиці, ми добре оснащені для надання специфічної для предметної області аналітики для роботи з проектами анотацій будь-якого масштабу.
Основна мета моделі NER — маркувати або тегувати об’єкти в текстових документах та категоризувати їх для глибокого навчання. Моделі глибокого навчання та інші моделі машинного навчання зазвичай використовуються для завдань NER, оскільки вони можуть автоматично вивчати ознаки з тексту та підвищувати точність. Моделі загального призначення, які навчаються на широких корпусах, таких як новини та веб-текст, можуть потребувати адаптації для точної роботи в завданнях NER, специфічних для предметної області. Для цієї мети зазвичай використовуються наступні три підходи. Однак ви також можете поєднати один або кілька методів. Різні підходи до створення систем NER:
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.
Методи на основі правил спираються на попередньо визначені правила для ідентифікації об'єктів у тексті. Ці системи використовують набір попередньо встановлених правил, які
Правила на основі шаблонів – Як випливає з назви, правило на основі шаблону відповідає морфологічному шаблону або ланцюжку слів, що використовуються в документі.
Правила на основі контексту – Правила на основі контексту залежать від значення або контексту слова в документі.
У системах на основі машинного навчання для виявлення сутностей використовується статистичне моделювання. У цьому підході використовується представлення текстового документа на основі ознак. Ви можете подолати кілька недоліків перших двох підходів, оскільки модель може розпізнавати типи сутностей, незважаючи на незначні відмінності в їх написанні для глибокого навчання. Крім того, ви можете навчити власну модель для предметно-орієнтованого NER, і важливо точно налаштувати модель для підвищення точності та адаптації до нових даних.
Аналіз почуттів
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
Розпізнавання іменованих сутностей у машинному навчанні є частиною обробки природної мови. Основною метою NER є обробка структурованих та неструктурованих даних і класифікація цих іменованих сутностей за заздалегідь визначеними категоріями. Деякі поширені категорії включають ім'я, особу, місцезнаходження, компанію, час, грошові значення, 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
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.
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)
Ідентифікаційна інформація відноситься до персональної інформації. Це завдання включає анотацію будь-яких ключових ідентифікаторів, які можуть стосуватися особи особи.
PHI посилається на захищену медичну інформацію. Це завдання включає анотацію 18 ключових ідентифікаторів пацієнтів, визначених згідно з HIPAA, для деідентифікації запису/ідентифікації пацієнта.
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
За оцінками, фахівці з обробки даних витрачають понад 80% свого часу на підготовку даних. Завдяки координації роботи кількох анотаторів для забезпечення узгодженості та якості в проектах анотацій, аутсорсинг дозволяє вашій команді зосередитися на розробці надійних алгоритмів, залишаючи нам виснажливу частину збору наборів даних для розпізнавання іменованих сутностей.
Середня модель машинного навчання вимагатиме збору та позначення великих фрагментів іменованих наборів даних, що вимагає від компаній залучення ресурсів від інших команд. Масштабування анотаційних зусиль для різних типів даних, таких як текст, зображення та аудіо, може бути складним завданням. З такими партнерами, як ми, ми пропонуємо експертів у предметній області, яких можна легко масштабувати в міру зростання вашого бізнесу.
Віддані своїй справі експерти, які роблять анотації день у день, – у будь-який день – виконають свою роботу краще, ніж команда, якій потрібно враховувати завдання анотації у своєму щільному графіку. Звісно, це призводить до кращих результатів, що призводить до точніших прогнозів від моделей NER.
Наш перевірений процес забезпечення якості даних, валідація технологій та багатоетапний контроль якості допомагають нам забезпечувати найвищу в своєму класі якість, часто перевершуючи очікування, надаючи анотовані дані у структурованому форматі для полегшення подальшої обробки.
Ми сертифіковані на підтримку найвищих стандартів безпеки даних із конфіденційністю під час роботи з нашими клієнтами для забезпечення конфіденційності
Як експерти з кураторства, навчання та управління командами кваліфікованих працівників, ми можемо забезпечити виконання проектів у межах бюджету.
Високий час роботи мережі та своєчасна доставка даних, послуг і рішень.
Маючи пул наземних і офшорних ресурсів, ми можемо створювати та масштабувати команди відповідно до різних випадків використання.
Завдяки поєднанню глобальної робочої сили, надійної платформи та операційних процесів, розроблених за допомогою 6 сигма чорних поясів, Shaip допомагає запускати найскладніші ініціативи AI.
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.
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.
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.
Зв’яжіться з нами зараз, щоб дізнатися, як ми можемо зібрати власний набір даних NER для вашого унікального рішення AI/ML
