- Ce facem
-
-
-
Specialitatea
-
-
-
- Date disponibile
-
- Solutii
- Platformă
- Companie
Deblocați informațiile critice din datele nestructurate cu extragerea de entități în NLP
Împuternicirea echipelor să construiască produse AI de top la nivel mondial.
Privind viteza cu care sunt generate datele; dintre care 80% sunt nestructurate, este nevoie pe teren să se utilizeze tehnologii de ultimă generație pentru a analiza datele în mod eficient și pentru a obține informații semnificative pentru a lua decizii mai bune. Named Entity Recognition (NER) în NLP se concentrează în primul rând pe procesarea datelor nestructurate și pe clasificarea acestor entități numite în categorii predefinite.
Baza instalată la nivel mondial de capacitate de stocare va ajunge 11.7 de zettabytes in 2023
80% dintre datele din întreaga lume este nestructurată, ceea ce le face depășite și inutilizabile.
Named Entity Recognition (NER), identifică și clasifică entități precum persoane, organizații și locații în text nestructurat. NER îmbunătățește extragerea datelor, simplifică regăsirea informațiilor și alimentează aplicațiile AI avansate, făcându-l un instrument vital pe care îl pot folosi companiile. Cu NER, organizațiile pot obține informații valoroase, pot îmbunătăți experiențele clienților și pot eficientiza procesele.
Shaip NER este conceput pentru a permite organizațiilor să deblocheze informații critice în date nestructurate și vă permite să descoperiți relațiile dintre entități din situații financiare, documente de asigurare, recenzii, note ale medicului etc. Cu o experiență bogată în NLP și lingvistică, suntem bine echipați pentru a furniza domeniul -informații specifice pentru a gestiona proiecte de adnotare de orice scară.
Scopul principal al unui model NER este să eticheteze sau să eticheteze entitățile din documentele text și să le clasifice pentru învățare profundă. Următoarele trei abordări sunt utilizate în general în acest scop. Cu toate acestea, puteți alege să combinați una sau mai multe metode. Diferitele abordări pentru crearea sistemelor NER sunt:
Aceasta este poate cea mai simplă și fundamentală abordare NER. Va folosi un dicționar cu multe cuvinte, sinonime și colecție de vocabular. Sistemul va verifica dacă o anumită entitate prezentă în text este disponibilă și în vocabular. Folosind un algoritm de potrivire a șirurilor, se realizează o verificare încrucișată a entităților. Taici este nevoie de actualizarea constantă a setului de date de vocabular pentru funcționarea eficientă a modelului NER.
Extragerea informațiilor pe baza unui set de reguli prestabilite, care sunt
Reguli bazate pe modele – După cum sugerează și numele, o regulă bazată pe modele urmează un model morfologic sau șir de cuvinte utilizate în document.
Reguli bazate pe context – Regulile bazate pe context depind de sensul sau contextul cuvântului din document.
În sistemele bazate pe învățare automată, modelarea statistică este utilizată pentru a detecta entitățile. În această abordare este utilizată o reprezentare bazată pe caracteristici a documentului text. Puteți depăși câteva dezavantaje ale primelor două abordări, deoarece modelul poate recunoaște tipurile de entități în ciuda ușoarelor variații ale ortografiei lor pentru învățare profundă.
Procesul de adnotare NER diferă în general de cerințele unui client, dar implică în principal:
Faza 1: Expertiză în domeniul tehnic (Înțelegerea domeniului proiectului și a liniilor directoare de adnotare)
Faza 2: Formarea resurselor adecvate pentru proiect
Faza 3: Ciclul de feedback și QA a documentelor adnotate
Recunoașterea entităților numite în învățarea automată este o parte a procesării limbajului natural. Obiectivul principal al NER este de a procesa date structurate și nestructurate și de a clasifica aceste entități numite în categorii predefinite. Unele categorii comune includ numele, locația, compania, ora, valorile monetare, evenimentele și multe altele.
1.1 Domeniul general
Identificarea persoanelor, locului, organizației etc. în domeniul general
1.2 Domeniul asigurărilor
Presupune extragerea entităților în documente de asigurare precum
1.3 Domeniul Clinic / NER Medical
Identificarea problemei, a structurii anatomice, a medicinei, a procedurii din dosarele medicale, cum ar fi EHR; sunt de obicei de natură nestructurată și necesită o prelucrare suplimentară pentru a extrage informații structurate. Acest lucru este adesea complex și necesită experți din domeniul sănătății pentru a extrage entitățile relevante.
Identifică o frază nominală discretă într-un text. O frază nominală poate fi fie simplă (de exemplu, un singur cuvânt principal, cum ar fi substantiv, substantiv propriu sau pronume), fie complexă (de exemplu, o expresie nominală care are un cuvânt principal împreună cu modificatorii săi asociați)
PII se referă la informații de identificare personală. Această sarcină implică adnotarea oricăror identificatori cheie care se pot referi la identitatea unei persoane.
PHI se referă la informații de sănătate protejate. Această sarcină implică adnotarea a 18 identificatori cheie ai pacienților, așa cum sunt identificați în HIPAA, pentru a de-identifica fișa/identitatea pacientului.
Identificarea informațiilor precum cine, ce, când, unde despre un eveniment, de exemplu, atac, răpire, investiții etc. Acest proces de adnotare are următorii pași:
5.1. Identificarea entității (de ex. Persoană, loc, organizație etc.
5.2. Identificarea cuvântului care denotă incidentul principal (adică cuvânt declanșator)
5.3. Identificarea relației dintre un declanșator și tipurile de entități
Se estimează că oamenii de știință de date își petrec peste 80% din timp în pregătirea datelor. Cu externalizarea, echipa dvs. se poate concentra pe dezvoltarea unor algoritmi robusti, lăsând partea plictisitoare a colectării setului de date de recunoaștere a entităților numite.
Un model mediu de ML ar necesita colectarea și etichetarea unor bucăți mari de seturi de date denumite, ceea ce presupune ca companiile să atragă resurse de la alte echipe. Cu parteneri ca noi, oferim experți în domeniu care pot fi scalați cu ușurință pe măsură ce afacerea dvs. crește.
Experții de domeniu dedicați, care adnotă zi de zi și zi de zi, vor face - în orice zi - o treabă superioară în comparație cu o echipă, care trebuie să se adapteze sarcinilor de adnotare în programul lor încărcat. Inutil să spun că are ca rezultat o producție mai bună.
Procesul nostru dovedit de asigurare a calității datelor, validările tehnologiei și mai multe etape ale QA ne ajută să oferim cea mai bună calitate din clasă, care depășește adesea așteptările.
Suntem certificați pentru menținerea celor mai înalte standarde de securitate a datelor cu confidențialitate în timp ce lucrăm cu clienții noștri pentru a asigura confidențialitatea
În calitate de experți în organizarea, instruirea și gestionarea echipelor de muncitori calificați, ne putem asigura că proiectele sunt livrate în limita bugetului.
Activități ridicate ale rețelei și livrare la timp a datelor, serviciilor și soluțiilor.
Cu un grup de resurse onshore și offshore, putem construi și scala echipe după cum este necesar pentru diferite cazuri de utilizare.
Prin combinația dintre forța de muncă globală, platformă robustă și procese operaționale concepute de centuri negre 6 sigma, Shaip ajută la lansarea celor mai provocatoare inițiative AI.
Named Entity Recognition (NER) vă ajută să dezvoltați modele de învățare automată și NLP de top. Aflați cazuri de utilizare NER, exemple și multe altele în această postare super-informativă.
80% din datele din domeniul sănătății sunt nestructurate, ceea ce le face inaccesibile. Accesarea datelor necesită o intervenție manuală semnificativă, ceea ce limitează cantitatea de date utilizabile.
Adnotarea textului în învățarea automată se referă la adăugarea de metadate sau etichete la datele textuale brute pentru a crea seturi de date structurate pentru formarea, evaluarea și îmbunătățirea modelelor de învățare automată.
Contactați-ne acum pentru a afla cum putem colecta un set de date NER personalizat pentru soluția dvs. unică AI/ML
Recunoașterea entităților numite este o parte a procesării limbajului natural. Obiectivul principal al NER este de a procesa date structurate și nestructurate și de a clasifica aceste entități numite în categorii predefinite. Unele categorii comune includ numele, locația, compania, ora, valorile monetare, evenimentele și multe altele.
Pe scurt, NER se ocupă de:
Recunoașterea/detecția entității denumite – Identificarea unui cuvânt sau a unei serii de cuvinte dintr-un document.
Clasificarea entității denumite – Clasificarea fiecărei entități detectate în categorii predefinite.
Procesarea limbajului natural ajută la dezvoltarea mașinilor inteligente capabile să extragă sens din vorbire și text. Învățarea automată ajută aceste sisteme inteligente să continue să învețe prin instruire pe cantități mari de seturi de date în limbaj natural. În general, NLP constă din trei categorii majore:
Înțelegerea structurii și regulilor limbajului – Sintaxă
Deducerea semnificației cuvintelor, textului și vorbirii și identificarea relațiilor lor - Semantică
Identificarea și recunoașterea cuvintelor rostite și transformarea lor în text – Discurs
Câteva dintre exemplele comune de categorizare a unei entități predeterminate sunt:
Persoană: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
Locație: Canada, Honolulu, Bangkok, Brazilia, Cambridge
Organizație: Samsung, Disney, Universitatea Yale, Google
Durata evenimentului: 15.35, ora 12
Diferitele abordări pentru crearea sistemelor NER sunt:
Dictionary-based systems
Sisteme bazate pe reguli
Sisteme bazate pe învățare automată
Asistență pentru clienți simplificată
Resurse umane eficiente
Clasificare simplificată a conținutului
Optimizarea motoarelor de căutare
Recomandare exactă de conținut