-
-
Companie
Deblocați informațiile critice din datele nestructurate cu extragerea de entități în NLP
Având în vedere viteza cu care sunt generate datele, dintre care 80% sunt nestructurate, există o nevoie pe teren de a utiliza tehnologii de ultimă generație pentru a analiza datele eficient și a obține informații semnificative pentru luarea unor decizii mai bune. Recunoașterea entităților numite (NER) în NLP se concentrează în principal pe procesarea datelor nestructurate și clasificarea acestor entități numite în categorii predefinite, transformând astfel datele nestructurate în date structurate care pot fi utilizate pentru analize ulterioare.
Baza instalată la nivel mondial a capacității de stocare va ajunge la 11.7 zettabytes în 2023.
80% din datele din întreaga lume sunt nestructurate, ceea ce le face învechite 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 din date nestructurate și vă permite să descoperiți relații între entități din situații financiare, documente de asigurări, recenzii, note medicale etc. NER poate ajuta, de asemenea, la identificarea relațiilor dintre entități de același tip, cum ar fi mai multe organizații sau persoane menționate într-un document, ceea ce este important pentru consecvența în etichetarea entităților și îmbunătățirea preciziei modelului. Cu o vastă experiență în NLP și lingvistică, suntem bine echipați pentru a oferi informații specifice domeniului pentru a gestiona proiecte de adnotare de orice amploare.
Scopul principal al unui model NER este de a eticheta entitățile din documentele text și de a le clasifica pentru învățarea profundă. Modelele de învățare profundă și alte modele de învățare automată sunt utilizate în mod obișnuit pentru sarcinile NER, deoarece pot învăța automat caracteristici din text și pot îmbunătăți acuratețea. Modelele cu scop general, care sunt antrenate pe corpusuri largi, cum ar fi știri și text web, pot necesita adaptări pentru a funcționa cu precizie în sarcinile NER specifice domeniului. 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.
Metodele bazate pe reguli se bazează pe reguli predefinite pentru a identifica entitățile din text. Aceste sisteme utilizează un 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 un 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 detectarea entităților. În această abordare se utilizează 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 unor mici variații în ortografia lor pentru învățarea profundă. În plus, puteți antrena un model personalizat pentru NER specific domeniului și este important să reglați fin modelul pentru a îmbunătăți acuratețea și a se adapta la date noi.
Analiza sentimentelor
Procesul de adnotare NER diferă în general de cerințele unui client, dar implică în principal:
Faza 1: Expertiză tehnică în domeniul respectiv (Înțelegerea domeniului de aplicare al proiectului și a ghidurilor de adnotare)
Faza 2: Instruirea resurselor adecvate pentru proiect
Faza 3: Ciclul de feedback și asigurarea calității documentelor adnotate
Recunoașterea entităților numite în învățarea automată face parte din procesarea limbajului natural. Obiectivul principal al NER este de a procesa date structurate și nestructurate și de a clasifica aceste entități numite în categorii predefinite. Câteva categorii comune includ nume, persoană, locație, companie, timp, valori monetare, evenimente 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 exemplu, persoană, loc, organizație etc.)
5.2. Identificarea cuvântului care denotă incidentul principal (de exemplu, cuvântul declanșator)
5.3. Identificarea relației dintre un declanșator și tipurile de entități
Se estimează că specialiștii în date își petrec peste 80% din timp pregătind datele. Prin coordonarea mai multor adnotatori pentru a asigura consecvența și calitatea proiectelor de adnotare, externalizarea permite echipei dvs. să se concentreze pe dezvoltarea de algoritmi robuști, lăsând în seama noastră partea plictisitoare a colectării seturilor de date de recunoaștere a entităților denumite.
Un model obișnuit de ML ar necesita colectarea și etichetarea unor porțiuni mari de seturi de date denumite, ceea ce obligă companiile să apeleze la resurse de la alte echipe. Scalarea eforturilor de adnotare pe mai multe tipuri de date, cum ar fi text, imagini și audio, poate fi o provocare. Cu parteneri ca noi, oferim experți în domeniu care pot fi scalați cu ușurință pe măsură ce afacerea dvs. crește.
Experții dedicați în domeniu, care adnotează zi de zi, vor face – în orice zi – o treabă superioară în comparație cu o echipă, care trebuie să își adapteze sarcinile de adnotare în cadrul programului său încărcat. Inutil să mai spun că acest lucru are ca rezultat un randament mai bun, ceea ce duce la predicții mai precise din partea modelelor NER.
Procesul nostru dovedit de asigurare a calității datelor, validările tehnologice și multiplele etape de control al calității ne ajută să oferim cea mai bună calitate din clasa noastră, depășind adesea așteptările prin furnizarea de date adnotate într-un format structurat pentru a facilita procesarea ulterioară.
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.
Împuternicirea echipelor să construiască produse AI de top la nivel mondial.
Contactați-ne acum pentru a afla cum putem colecta un set de date NER personalizat pentru soluția dvs. unică AI/ML
Adnotarea datelor medicale este procesul de etichetare a textului, imaginilor, fișierelor audio și video medicale pentru antrenarea modelelor de inteligență artificială. Este crucială pentru dezvoltarea unor sisteme de inteligență artificială precise care îmbunătățesc diagnosticul, planificarea tratamentului și îngrijirea pacienților.
Prin furnizarea de seturi de date etichetate, modelele de inteligență artificială pot învăța să recunoască tipare în datele medicale complexe, cum ar fi identificarea bolilor în radiografii sau extragerea de informații cheie din notițele clinice. Acest lucru îmbunătățește precizia și fiabilitatea aplicațiilor de inteligență artificială în domeniul sănătății.
Adnotarea datelor medicale include etichetarea notelor clinice, a dosarelor electronice de sănătate (DES), a radiografiilor, a RMN-urilor, a scanărilor CT, a rapoartelor de patologie și a datelor audio, cum ar fi dictările medicului.
Textul medical adnotat permite modelelor de procesare a limbajului natural (NLP) să extragă și să interpreteze informații clinice, cum ar fi simptome, boli sau medicamente, din date nestructurate, cum ar fi notițele medicului sau rezumatele de externare.
Adnotarea datelor medicale necesită gestionarea informațiilor nestructurate și complexe, asigurarea acurateței clinice și respectarea reglementărilor privind confidențialitatea, precum HIPAA. De asemenea, necesită expertiză în terminologia medicală și cunoștințe de domeniu.
Furnizorii de adnotări respectă protocoale stricte de securitate a datelor, cum ar fi conformitatea cu HIPAA, și utilizează date anonimizate pentru a menține confidențialitatea pacientului în timp ce adnotează informații medicale sensibile.
Seturile de date adnotate antrenează modelele de inteligență artificială să recunoască markerii bolilor din imaginile sau textul medical. De exemplu, inteligența artificială poate identifica stadiile cancerului în oncologie sau poate detecta afecțiuni cardiace în cardiologie, îmbunătățind diagnosticul precoce și rezultatele tratamentului.
Instrumente avansate de adnotare și software specific domeniului, cum ar fi vizualizatoarele DICOM pentru imagistica medicală, sunt utilizate alături de expertiza umană pentru a asigura o precizie ridicată în etichetarea datelor medicale.
Shaip combină experți în domeniu, instrumente avansate de adnotare și un proces robust de asigurare a calității pentru a oferi adnotări precise și scalabile ale datelor medicale, adaptate nevoilor clienților. Sunt specializați în radiologie, oncologie, cardiologie și alte domenii ale asistenței medicale.
Costul depinde de tipul, volumul și complexitatea datelor, precum și de nivelul de expertiză necesar. Shaip oferă prețuri personalizate în funcție de cerințele specifice ale proiectului.
