Shaip er nu en del af Ubiquity-økosystemet: Samme team - nu bakket op af udvidede ressourcer til at understøtte kunder i stor skala.
|
Lås op for kritisk information i ustrukturerede data med enhedsudtræk i NLP
Når man ser på den hastighed, hvormed data genereres; hvoraf 80% er ustruktureret, er der et behov for at bruge næste generations teknologier til at analysere dataene effektivt og opnå meningsfuld indsigt til at træffe bedre beslutninger. Named Entity Recognition (NER) i NLP fokuserer primært på at behandle ustrukturerede data og klassificere disse navngivne enheder i foruddefinerede kategorier, hvorved ustrukturerede data konverteres til strukturerede data, der kan bruges til downstream-analyse.
Den verdensomspændende installerede base af lagerkapacitet vil nå 11.7 zettabyte in 2023.
80% af dataene rundt om i verden er ustrukturerede, hvilket gør dem forældede og ubrugelige.
Navngivet Entity Recognition (NER), identificerer og klassificerer enheder såsom mennesker, organisationer og lokationer i ustruktureret tekst. NER forbedrer dataudtrækning, forenkler informationssøgning og driver avancerede AI-applikationer, hvilket gør det til et vigtigt værktøj for virksomheder at udnytte. Med NER kan organisationer få værdifuld indsigt, forbedre kundeoplevelser og strømline processer.
Shaip NER er designet til at give organisationer mulighed for at afdække kritisk information i ustrukturerede data og lader dig opdage relationer mellem enheder fra regnskaber, forsikringsdokumenter, anmeldelser, lægejournaler osv. NER kan også hjælpe med at identificere relationer mellem enheder af samme type, såsom flere organisationer eller personer nævnt i et dokument, hvilket er vigtigt for konsistens i entitetsmærkning og forbedring af modelnøjagtigheden. Med stor erfaring inden for NLP og lingvistik er vi godt rustet til at levere domænespecifikke indsigter til at håndtere annotationsprojekter af enhver skala.
Det primære mål med en NER-model er at mærke eller tagge enheder i tekstdokumenter og kategorisere dem til dyb læring. Dyb læringsmodeller og andre maskinlæringsmodeller bruges almindeligvis til NER-opgaver, da de automatisk kan lære funktioner fra tekst og forbedre nøjagtigheden. Generelle modeller, der er trænet på brede korpus såsom nyheder og webtekst, kan kræve tilpasning for at fungere præcist i domænespecifikke NER-opgaver. Følgende tre tilgange bruges generelt til dette formål. Du kan dog også vælge at kombinere en eller flere metoder. De forskellige tilgange til at oprette NER-systemer er:
Dette er måske den mest enkle og grundlæggende NER-tilgang. Den vil bruge en ordbog med mange ord, synonymer og ordforrådssamling. Systemet vil kontrollere, om en bestemt enhed i teksten også er tilgængelig i ordforrådet. Ved at bruge en streng-matchende algoritme udføres en krydstjek af entiteter. Ther er et behov for konstant at opgradere ordforrådsdatasættet for en effektiv funktion af NER-modellen.
Regelbaserede metoder er afhængige af foruddefinerede regler til at identificere enheder i tekst. Disse systemer bruger et sæt foruddefinerede regler, som er
Mønsterbaserede regler – Som navnet antyder, følger en mønsterbaseret regel et morfologisk mønster eller en ordstreng, der bruges i dokumentet.
Kontekstbaserede regler – Kontekstbaserede regler afhænger af betydningen eller konteksten af ordet i dokumentet.
I maskinlæringsbaserede systemer bruges statistisk modellering til at detektere enheder. I denne tilgang bruges en funktionsbaseret repræsentation af tekstdokumentet. Du kan overvinde flere ulemper ved de to første tilgange, da modellen kan genkende entitetstyper på trods af små variationer i deres stavemåde til dyb læring. Derudover kan du træne en brugerdefineret model til domænespecifik NER, og det er vigtigt at finjustere modellen for at forbedre nøjagtigheden og tilpasse sig nye data.
Følelsesanalyse
NER annotationsproces adskiller sig generelt fra en klients krav, men den involverer hovedsagelig:
Fase 1: Teknisk domæneekspertise (forståelse af projektets omfang og retningslinjer for annotering)
Fase 2: Uddannelse af passende ressourcer til projektet
Fase 3: Feedback cyklus og QA af de kommenterede dokumenter
Genkendelse af navngivne enheder i maskinlæring er en del af naturlig sprogbehandling. Hovedformålet med NER er at behandle strukturerede og ustrukturerede data og klassificere disse navngivne enheder i foruddefinerede kategorier. Nogle almindelige kategorier omfatter navn, person, enhed, placering, virksomhed, tid, monetære værdier, begivenheder og mere.
1.1 Generelt domæne
Identifikation af personer, sted, organisation etc. i det generelle domæne
1.2 Forsikringsdomæne
Det involverer udtræk af enheder i forsikringsdokumenter som f.eks
1.3 Klinisk domæne / medicinsk NER
Identifikation af problem, anatomisk struktur, medicin, procedure fra lægejournaler såsom EPJ'er; er normalt ustrukturerede og kræver yderligere behandling for at udtrække struktureret information. Dette er ofte komplekst og kræver, at domæneeksperter fra sundhedsvæsenet udvinder relevante enheder.
Det identificerer en diskret navneordsætning i en tekst. En substantivsætning kan enten være enkel (f.eks. et enkelt hovedord som navneord, egennavn eller stedord) eller kompleks (f.eks. en substantivsætning, der har et hovedord sammen med dets tilhørende modifikatorer)
PII refererer til personligt identificerbare oplysninger. Denne opgave involverer annotering af eventuelle nøgleidentifikatorer, som kan relatere tilbage til en persons identitet.
PHI henviser til Beskyttet Sundhedsinformation. Denne opgave involverer annotering af 18 centrale patientidentifikatorer som identificeret under HIPAA for at afidentificere en patientjournal/identitet.
Identifikation af information som hvem, hvad, hvornår, hvor om en begivenhed, f.eks. angreb, kidnapning, investering osv. Denne anmærkningsproces har følgende trin:
5.1. Enhedsidentifikation (fx person, sted, organisation osv.
5.2. Identifikation af ord, der angiver hovedhændelsen (dvs. udløserord)
5.3. Identifikation af relation mellem en trigger og enhedstyper
Det anslås, at dataloger bruger over 80 % af deres tid på dataforberedelse. Ved at koordinere flere annotatorer for at sikre konsistens og kvalitet i annotationsprojekter, giver outsourcing dit team mulighed for at fokusere på udvikling af robuste algoritmer og overlade den kedelige del af at indsamle datasættene til genkendelse af navngivne enheder til os.
En gennemsnitlig ML-model ville kræve indsamling og tagging af store mængder navngivne datasæt, hvilket kræver, at virksomheder trækker ressourcer fra andre teams. Det kan være udfordrende at skalere annoteringsindsatsen på tværs af flere datatyper, såsom tekst, billeder og lyd. Med partnere som os tilbyder vi domæneeksperter, der nemt kan skaleres, efterhånden som din virksomhed vokser.
Dedikerede domæneeksperter, der annoterer dag ud og dag ind, vil – enhver dag – gøre et bedre stykke arbejde sammenlignet med et team, der har brug for at håndtere annoteringsopgaver i deres travle hverdag. Det siger sig selv, at det resulterer i bedre output, hvilket fører til mere præcise forudsigelser fra NER-modeller.
Vores dokumenterede proces til datakvalitetssikring, teknologivalideringer og flere stadier af kvalitetssikring hjælper os med at levere den bedste kvalitet i sin klasse, og overgår ofte forventningerne ved at levere annoterede data i et struktureret format, der letter downstream-behandling.
Vi er certificeret til at opretholde de højeste standarder for datasikkerhed med privatliv, mens vi arbejder med vores kunder for at sikre fortrolighed
Som eksperter i at kuratere, træne og lede teams af dygtige medarbejdere kan vi sikre, at projekter leveres inden for budgettet.
Høj netværksoptid og levering til tiden af data, tjenester og løsninger.
Med en pulje af onshore og offshore ressourcer kan vi bygge og skalere teams efter behov til forskellige brugssager.
Med kombinationen af en global arbejdsstyrke, robust platform og operationelle processer designet af 6 sigma black-belts hjælper Shaip med at lancere de mest udfordrende AI-initiativer.
Named Entity Recognition (NER) hjælper dig med at udvikle førsteklasses machine learning & NLP-modeller. Lær NER use-cases, eksempler og meget mere i dette superinformative indlæg.
80 % af dataene i sundhedsdomænet er ustrukturerede, hvilket gør dem utilgængelige. Adgang til data kræver betydelig manuel indgriben, hvilket begrænser mængden af brugbare data.
Tekstannotering i maskinlæring refererer til tilføjelse af metadata eller etiketter til rå tekstdata for at skabe strukturerede datasæt til træning, evaluering og forbedring af maskinlæringsmodeller.
Styrke teams til at opbygge verdensledende AI-produkter.
Kontakt os nu for at lære, hvordan vi kan indsamle et tilpasset NER-datasæt til din unikke AI/ML-løsning
