Služby rozpoznávání pojmenovaných entit

Human Powered Entity Extraction / Recognition pro trénování NLP modelů

Odemkněte důležité informace v nestrukturovaných datech pomocí extrakce a rozpoznání entit

Služby rozpoznávání pojmenovaných entit

Vybraní klienti

Posílení postavení týmů při vytváření špičkových produktů umělé inteligence na světě.

Amazonka
Google
Microsoft
Cogknit
Roste poptávka po analýze nestrukturovaných dat za účelem odhalení neobjevených poznatků.

Při pohledu na rychlost, jakou jsou data generována; z nichž 80 % je nestrukturovaných, existuje potřeba na místě využívat technologie nové generace k efektivní analýze dat a získání smysluplných poznatků pro lepší rozhodování. Named Entity Recognition (NER) se v NLP primárně zaměřuje na zpracování nestrukturovaných dat a klasifikaci těchto pojmenovaných entit do předem definovaných kategorií.

IDC, analytická firma:

Dosáhne se celosvětové instalované základny skladovací kapacity 11.7 zettabytů in 2023

IBM, Gartner a IDC:

80% dat na celém světě je nestrukturovaná, takže je zastaralá a nepoužitelná. 

Skutečné řešení

Analyzujte data a objevte smysluplné poznatky pro trénování modelů NLP pomocí NER

Řádně organizovaná a přesně anotovaná data jsou jádrem toho, proč modely AI/ML fungují. Shaip Named Entity Recognition je navržen tak, aby organizacím umožnil odemknout kritické informace v nestrukturovaných datech a umožnil vám objevovat vztahy mezi entitami z finančních výkazů, dokumenty o pojištění, recenze, poznámky od lékařů atd. Díky bohatým zkušenostem v oblasti zpracování přirozeného jazyka a lingvistiky jsme dobře vybaveni k poskytování poznatků specifických pro danou oblast a zpracování anotačních projektů jakéhokoli rozsahu. 

Rozpoznání pojmenované entity (Ner)

Přístupy NER

Primárním cílem modelu NER je označit nebo označit entity v textových dokumentech a kategorizovat je pro hluboké učení. K tomuto účelu se obecně používají následující tři přístupy. Můžete si však vybrat i kombinaci jedné nebo více metod. Různé přístupy k vytváření systémů NER jsou:

Na základě slovníku
systémy

Systémy založené na slovníku
Toto je možná nejjednodušší a nejzákladnější přístup NER. Bude používat slovník s mnoha slovy, synonymy a sbírkou slovní zásoby. Systém zkontroluje, zda je konkrétní entita přítomná v textu k dispozici také ve slovní zásobě. Pomocí algoritmu porovnávání řetězců se provádí křížová kontrola entit. Tzde je potřeba neustále aktualizovat slovní zásobu datového souboru pro efektivní fungování modelu NER.

Na základě pravidel
systémy

Systémy založené na pravidlech
Extrakce informací na základě sady přednastavených pravidel, která jsou

Pravidla založená na vzorech – Jak název napovídá, pravidlo založené na vzoru se řídí morfologickým vzorem nebo řetězcem slov použitých v dokumentu.

Kontextová pravidla – Kontextová pravidla závisí na významu nebo kontextu slova v dokumentu.

Systémy založené na strojovém učení

Systémy založené na strojovém učení
V systémech založených na strojovém učení se k detekci entit používá statistické modelování. V tomto přístupu se používá reprezentace textového dokumentu na základě funkcí. Můžete překonat několik nevýhod prvních dvou přístupů, protože model dokáže rozpoznat typy entit navzdory malým odchylkám v jejich pravopisu pro hluboké učení.

Jak můžeme pomoci

  • Generál NER
  • Lékařské NER
  • Anotace PII
  • Anotace PHI
  • Anotace klíčové fráze
  • Anotace incidentu

Aplikace NER

  • Zjednodušená zákaznická podpora
  • Efektivní lidské zdroje
  • Zjednodušená klasifikace obsahu
  • Zlepšit péči o pacienty
  • Optimalizace vyhledávačů
  • Přesné doporučení obsahu

Případy užití

  • Systémy získávání a rozpoznávání informací
  • Systémy otázek a odpovědí
  • Systémy strojového překladu
  • Automatické sumarizační systémy
  • Sémantická anotace

Proces anotace NER

Proces anotace NER se obecně liší od požadavků klienta, ale zahrnuje především:

Odbornost domén

Fáze 1: Odbornost v technické oblasti (pochopení rozsahu projektu a pokynů pro anotace)

Zdroje pro školení

Fáze 2: Školení vhodných zdrojů pro projekt

Dokumenty Qa

Fáze 3: Cyklus zpětné vazby a kontrola kvality anotovaných dokumentů

Naše odbornost

1. Rozpoznání pojmenované entity (NER) 

Rozpoznávání pojmenovaných entit ve strojovém učení je součástí zpracování přirozeného jazyka. Primárním cílem NER je zpracovávat strukturovaná a nestrukturovaná data a klasifikovat tyto pojmenované entity do předem definovaných kategorií. Některé běžné kategorie zahrnují jméno, místo, společnost, čas, peněžní hodnoty, události a další.

1.1 Obecná doména

Identifikace osob, místa, organizace atd. v obecné doméně

Pojišťovací doména

1.2 Pojistná doména 

Jedná se o extrakci entit v pojistných dokumentech jako např 

  • Pojistné částky
  • Limity odškodnění / limity politiky
  • Odhady, jako jsou mzdy, obrat, příjem z poplatků, export/import
  • Jízdní řády vozidel
  • Rozšíření zásad a vnitřní limity 

1.3 Klinická doména / Lékařská NER

Identifikace problému, anatomická struktura, medicína, postup z lékařských záznamů, jako jsou EHR; jsou obvykle nestrukturované povahy a vyžadují dodatečné zpracování pro extrakci strukturovaných informací. To je často složité a vyžaduje doménové experty ze zdravotnictví, aby extrahovali relevantní entity.

Anotace klíčové fráze

2. Klíčová fráze Anotace (KP)

Identifikuje diskrétní podstatnou frázi v textu. Jmenná fráze může být buď jednoduchá (např. jedno hlavní slovo jako podstatné jméno, vlastní podstatné jméno nebo zájmeno) nebo složitá (např. podstatná fráze, která má hlavní slovo spolu s přidruženými modifikátory)

3. Anotace PII

PII odkazuje na Osobně identifikovatelné informace. Tento úkol zahrnuje anotaci jakýchkoli klíčových identifikátorů, které se mohou vztahovat zpět k identitě osoby.

Pii Anotace
Phi Anotace

4. Anotace PHI

PHI odkazuje na chráněné zdravotní informace. Tento úkol zahrnuje anotaci 18 klíčových identifikátorů pacienta, jak jsou identifikovány podle HIPAA, za účelem deidentifikace záznamu/identifikace pacienta.

5. Anotace incidentu

Identifikace informací jako kdo, co, kdy, kde o události, např. Útok, únos, Investice atd. Tento proces anotace má následující kroky:

Identifikace subjektu

5.1. Identifikace entity (např. osoba, místo, organizace atd.)

Identifikace Slova Označující Hlavní Incident

5.2. Identifikace slova označujícího hlavní incident (tj. spouštěcí slovo)

Identifikace vztahu mezi spouštěčem a entitou

5.3. Identifikace vztahu mezi spouštěčem a typy entit

Důvody, proč si vybrat Shaip jako svého důvěryhodného partnera NER Training Dataset

Lidé

Lidé

Specializované a vyškolené týmy:

  • Více než 30,000 XNUMX spolupracovníků pro vytváření, označování a kontrolu dat
  • Tým pověřeného řízení projektů
  • Zkušený tým vývoje produktů
  • Tým získávání a přihlašování talentů
Proces

Proces

Nejvyšší účinnost procesu je zajištěna pomocí:

  • Robustní 6stupňový proces sigma-gate
  • Specializovaný tým 6 černých pásů Sigma - klíčoví vlastníci procesů a dodržování kvality
  • Neustálé zlepšování a zpětná vazba
Plošina

Plošina

Patentovaná platforma nabízí výhody:

  • Webová platforma typu end-to-end
  • Bezvadná kvalita
  • Rychlejší TAT
  • Bezproblémové doručení

Proč Shaip?

Věnujte tým

Odhaduje se, že datoví vědci stráví více než 80 % svého času přípravou dat. Díky outsourcingu se váš tým může soustředit na vývoj robustních algoritmů, přičemž únavnou část shromažďování datových sad pro rozpoznání jmenovaných entit přenecháte nám.

Škálovatelnost

Průměrný model ML by vyžadoval shromažďování a označování velkých kusů pojmenovaných datových sad, což vyžaduje, aby společnosti čerpaly zdroje z jiných týmů. S partnery, jako jsme my, nabízíme experty na domény, které lze snadno škálovat, jak vaše firma roste.

Lepší kvalita

Specializovaní doménoví experti, kteří komentují den a den, budou-každý den-dělat vynikající práci ve srovnání s týmem, který potřebuje přizpůsobit úkoly anotací ve svých nabitých plánech. Není třeba říkat, že to má za následek lepší výstup.

Provozní dokonalost

Náš osvědčený proces zajišťování kvality dat, ověřování technologií a několik fází kontroly kvality nám pomáhají poskytovat nejlepší kvalitu ve své třídě, která často předčí očekávání.

Zabezpečení s soukromím

Jsme certifikováni pro dodržování nejvyšších standardů zabezpečení dat s ochranou soukromí při práci s našimi klienty na zajištění důvěrnosti

Konkurenční Ceny

Jako odborníci na kurátorství, školení a řízení týmů kvalifikovaných pracovníků můžeme zajistit, aby projekty byly dodány v rámci rozpočtu.

Dostupnost a doručení

Vysoká dostupnost a včasnost dat, služeb a řešení v síti.

Globální pracovní síla

Díky fondu zdrojů na pevnině i na moři můžeme podle potřeby budovat a škálovat týmy pro různé případy použití.

Lidé, procesy a platformy

Díky kombinaci globální pracovní síly, robustní platformy a provozních procesů navržených 6 sigma black-belts pomáhá Shaip zahájit ty nejnáročnější iniciativy AI.

Shaip Kontaktujte nás

Chcete si vytvořit vlastní tréninková data NER?

Kontaktujte nás nyní a zjistěte, jak můžeme shromáždit vlastní datovou sadu NER pro vaše jedinečné řešení AI/ML

  • Registrací souhlasím se Shaipem Zásady ochrany osobních údajů a Obchodní podmínky a poskytnout svůj souhlas s přijímáním B2B marketingové komunikace od společnosti Shaip.

Rozpoznávání pojmenovaných entit je součástí zpracování přirozeného jazyka. Primárním cílem NER je zpracovávat strukturovaná a nestrukturovaná data a klasifikovat tyto pojmenované entity do předem definovaných kategorií. Některé běžné kategorie zahrnují jméno, místo, společnost, čas, peněžní hodnoty, události a další.

Stručně řečeno, NER se zabývá:

Rozpoznání/detekce pojmenované entity – Identifikace slova nebo řady slov v dokumentu.

Klasifikace pojmenované entity – Klasifikace každé detekované entity do předem definovaných kategorií.

Zpracování přirozeného jazyka pomáhá vyvinout inteligentní stroje schopné extrahovat význam z řeči a textu. Strojové učení pomáhá těmto inteligentním systémům pokračovat v učení školením na velkém množství datových sad přirozeného jazyka. Obecně se NLP skládá ze tří hlavních kategorií:

Pochopení struktury a pravidel jazyka – syntaxe

Odvozování významu slov, textu a řeči a identifikace jejich vztahů – sémantika

Identifikace a rozpoznávání mluvených slov a jejich přeměna na text – Řeč

Některé z běžných příkladů předem určené kategorizace entit jsou:

Osoba: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon

pronájem: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brazílie, Cambridge

Organizace: Samsung, Disney, Yale University, Google

Čas: 15.35:12, XNUMX:XNUMX,

Různé přístupy k vytváření systémů NER jsou:

Systémy založené na slovníku

Systémy založené na pravidlech

Systémy založené na strojovém učení

Zjednodušená zákaznická podpora

Efektivní lidské zdroje

Zjednodušená klasifikace obsahu

Optimalizace vyhledávačů

Přesné doporučení obsahu