Shaip je nyní součástí ekosystému Ubiquity: Stejný tým – nyní s rozšířenými zdroji pro podporu zákazníků ve velkém měřítku.
|
Odemkněte kritické informace v nestrukturovaných datech pomocí extrakce entit v NLP
Vzhledem k rychlosti, s jakou jsou data generována; z nichž 80 % je nestrukturovaných, je v praxi potřeba využívat technologie nové generace k efektivní analýze dat a získávání smysluplných poznatků pro lepší rozhodování. Rozpoznávání pojmenovaných entit (NER) v NLP se primárně zaměřuje na zpracování nestrukturovaných dat a klasifikaci těchto pojmenovaných entit do předem definovaných kategorií, čímž se nestrukturovaná data převádějí na strukturovaná data, která lze použít pro následnou analýzu.
Dosáhne se celosvětové instalované základny skladovací kapacity 11.7 zettabytů in 2023.
80% dat na celém světě je nestrukturovaná, takže je zastaralá a nepoužitelná.
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 objevit vztahy mezi entitami z finančních výkazů, pojišťovacích dokumentů, recenzí, lékařských poznámek atd. NER může také pomoci identifikovat vztahy mezi entitami stejného typu, jako je například více organizací nebo jednotlivců zmíněných v dokumentu, což je důležité pro konzistenci v označování entit a zlepšení přesnosti modelu. Díky bohatým zkušenostem v oblasti NLP a lingvistiky jsme dobře vybaveni k poskytování specializovaných poznatků pro anotační projekty jakéhokoli rozsahu.
Primárním cílem modelu NER je označovat nebo tagovat entity v textových dokumentech a kategorizovat je pro hluboké učení. Modely hlubokého učení a další modely strojového učení se běžně používají pro úlohy NER, protože se dokáží automaticky učit prvky z textu a zlepšit přesnost. Univerzální modely, které jsou trénovány na širokých korpusech, jako jsou zprávy a webový text, mohou vyžadovat úpravu, aby fungovaly přesně v úlohách NER specifických pro danou oblast. Pro tento účel se obvykle používají následující tři přístupy. Můžete si však také zvolit kombinaci jedné nebo více metod. Různé přístupy k vytváření systémů NER jsou:
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.
Metody založené na pravidlech se spoléhají na předdefinovaná pravidla pro identifikaci entit v textu. Tyto systémy používají sadu přednastavených pravidel, která jsou
Pravidla založená na vzorech – Jak název napovídá, pravidlo založené na vzoru se řídí morfologickým vzorem nebo řetězcem slov použitým v dokumentu.
Kontextová pravidla – Kontextová pravidla závisí na významu nebo kontextu slova v dokumentu.
V systémech založených na strojovém učení se k detekci entit používá statistické modelování. V tomto přístupu se používá reprezentace textového dokumentu založená na rysech. Můžete překonat několik nevýhod prvních dvou přístupů, protože model dokáže rozpoznávat typy entit i přes drobné odchylky v jejich pravopisu pro hluboké učení. Kromě toho můžete trénovat vlastní model pro doménově specifické NER a je důležité model doladit, aby se zlepšila přesnost a přizpůsobil se novým datům.
Analýza sentimentu
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
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 předdefinovaných kategorií. Mezi běžné kategorie patří jméno, osoba, 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
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.
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)
PII odkazuje na Osobně identifikovatelné informace. Tento úkol zahrnuje anotaci jakýchkoli klíčových identifikátorů, které se mohou vztahovat zpět k identitě osoby.
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.
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
Odhaduje se, že datoví vědci tráví více než 80 % svého času přípravou dat. Koordinací více anotátorů s cílem zajistit konzistenci a kvalitu anotačních projektů umožňuje outsourcing vašemu týmu soustředit se na vývoj robustních algoritmů a zdlouhavou část shromažďování datových sad pro rozpoznávání pojmenovaných entit ponechat nám.
Průměrný model strojového učení by vyžadoval shromažďování a označování velkých částí pojmenovaných datových sad, což od firem vyžaduje, aby přijímaly zdroje od jiných týmů. Škálování anotací napříč různými datovými typy, jako je text, obrázky a zvuk, může být náročné. S partnery, jako jsme my, nabízíme odborníky v dané oblasti, které lze snadno škálovat s růstem vaší firmy.
Specializovaní odborníci v dané oblasti, kteří anotují den co den, odvedou – v kterýkoli den – lepší práci ve srovnání s týmem, který si musí anotační úkoly přizpůsobit svému nabitému programu. Není třeba dodávat, že to má za následek lepší výstupy, které vedou k přesnějším predikcím z modelů NER.
Náš osvědčený proces zajištění kvality dat, validace technologií a několik fází kontroly kvality nám pomáhají dosahovat nejvyšší kvality ve své třídě, která často překračuje očekávání tím, že poskytujeme anotovaná data ve strukturovaném formátu pro usnadnění následného zpracování.
Jsme certifikováni pro dodržování nejvyšších standardů zabezpečení dat s ochranou soukromí při práci s našimi klienty na zajištění důvěrnosti
Jako odborníci na kurátorství, školení a řízení týmů kvalifikovaných pracovníků můžeme zajistit, aby projekty byly dodány v rámci rozpočtu.
Vysoká dostupnost a včasnost dat, služeb a řešení v síti.
Díky fondu zdrojů na pevnině i na moři můžeme podle potřeby budovat a škálovat týmy pro různé případy použití.
Díky kombinaci globální pracovní síly, robustní platformy a provozních procesů navržených 6 sigma black-belts pomáhá Shaip zahájit ty nejnáročnější iniciativy AI.
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.
80 % dat v doméně zdravotnictví je nestrukturovaných, takže jsou nepřístupné. Přístup k datům vyžaduje značný manuální zásah, což omezuje množství použitelných dat.
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.
Posílení postavení týmů při vytváření špičkových produktů umělé inteligence na světě.
Kontaktujte nás nyní a zjistěte, jak můžeme shromáždit vlastní datovou sadu NER pro vaše jedinečné řešení AI/ML
