Experti na rozpoznávání jmenovaných entit
Odemkněte kritické informace v nestrukturovaných datech pomocí extrakce entit v NLP
Vybraní klienti
Posílení postavení týmů při vytváření špičkových produktů umělé inteligence na světě.
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.
Co je NER
Analyzujte data a objevte smysluplné poznatky
Rozpoznávání pojmenovaných entit (NER) identifikuje a klasifikuje entity, jako jsou lidé, organizace a místa v nestrukturovaném textu. NER vylepšuje extrakci dat, zjednodušuje vyhledávání informací a pohání pokročilé aplikace umělé inteligence, což z něj činí životně důležitý nástroj pro podniky. S NER mohou organizace získat cenné poznatky, zlepšit zákaznickou zkušenost a zefektivnit procesy.
Shaip NER je navržen tak, aby organizacím umožnil odemknout kritické informace v nestrukturovaných datech a umožnil vám objevovat vztahy mezi subjekty z finančních výkazů, dokumenty o pojištění, recenze, poznámky od lékařů atd. Díky bohatým zkušenostem v oblasti NLP a lingvistiky jsme dobře vybaveni k tomu, abychom mohli poskytovat informace o konkrétních doménách, abychom zvládli anotační projekty jakéhokoli rozsahu
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
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
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
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:
Fáze 1: Odbornost v technické oblasti (pochopení rozsahu projektu a pokynů pro anotace)
Fáze 2: Školení vhodných zdrojů pro projekt
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
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.
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.
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:
5.1. Identifikace entity (např. osoba, místo, organizace atd.)
5.2. Identifikace slova označujícího hlavní incident (tj. spouštěcí slovo)
5.3. Identifikace vztahu mezi spouštěčem a typy entit
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.
Doporučené zdroje
Blog
Rozpoznávání pojmenovaných entit (NER) – koncept, typy
Named Entity Recognition (NER) vám pomůže vyvinout špičkové modely strojového učení a NLP. Naučte se případy použití, příklady a mnohem více NER v tomto superinformativním příspěvku.
Řešení
Human-powered Medical Data Anotace
80 % dat v doméně zdravotnictví je nestrukturovaných, takže jsou nepřístupné. Přístup k datům vyžaduje značný manuální zásah, což omezuje množství použitelných dat.
Blog
Textová anotace ve strojovém učení: obsáhlý průvodce
Textová anotace ve strojovém učení se týká přidávání metadat nebo štítků k nezpracovaným textovým datům za účelem vytvoření strukturovaných datových sad pro trénování, vyhodnocování a zlepšování modelů strojového učení.
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
Často kladené otázky (FAQ)
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