- Hvad vi gør
-
-
-
Specialiseret
-
-
-
- Off-the-shelf Data
-
- Solutions
- perron
- Om os
Lås op for kritisk information i ustrukturerede data med enhedsudtræk i NLP
Styrke teams til at opbygge verdensledende AI-produkter.
Ser man på den hastighed, hvormed dataene genereres; hvoraf 80 % er ustruktureret, er der behov for at bruge næste generations teknologier til at analysere dataene effektivt og få meningsfuld indsigt til at træffe bedre beslutninger. Named Entity Recognition (NER) i NLP fokuserer primært på behandling af ustrukturerede data og klassificering af disse navngivne enheder i foruddefinerede kategorier.
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 låse op for kritisk information i ustrukturerede data og lader dig opdage relationer mellem enheder fra regnskaber, forsikringsdokumenter, anmeldelser, lægenotater osv. Med stor erfaring inden for NLP og lingvistik er vi godt rustet til at levere domæne -specifik indsigt til at håndtere annoteringsprojekter af enhver skala.
Det primære mål med en NER-model er at mærke eller mærke enheder i tekstdokumenter og kategorisere dem til dyb læring. De følgende tre tilgange bruges generelt til dette formål. Du kan dog også vælge at kombinere en eller flere metoder. De forskellige tilgange til at skabe 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.
Informationsudtrækning baseret på et sæt forudindstillede regler, som er
Mønsterbaserede regler – Som navnet antyder, følger en mønsterbaseret regel et morfologisk mønster eller en række af ord, 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 opdage enheder. En funktionsbaseret repræsentation af tekstdokumentet bruges i denne tilgang. Du kan overvinde adskillige ulemper ved de to første tilgange, da modellen kan genkende enhedstyper på trods af små variationer i deres stavemåder til dyb læring.
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
Navngivet enhedsgenkendelse i maskinlæring er en del af Natural Language Processing. Det primære formål med NER er at behandle strukturerede og ustrukturerede data og klassificere disse navngivne enheder i foruddefinerede kategorier. Nogle almindelige kategorier omfatter navn, placering, virksomhed, tid, pengeværdier, 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 dataforskere bruger over 80 % af deres tid på dataforberedelse. Med outsourcing kan dit team fokusere på udviklingen af robuste algoritmer, hvilket overlader den kedelige del af indsamlingen af de navngivne enhedsgenkendelsesdatasæt til os.
En gennemsnitlig ML-model ville kræve indsamling og tagging af store bidder af navngivne datasæt, hvilket kræver, at virksomheder trækker ressourcer ind fra andre teams. Med partnere som os tilbyder vi domæneeksperter, som nemt kan skaleres, efterhånden som din virksomhed vokser.
Dedikerede domæneksperter, der kommenterer dag-ind og dag-ud, vil-hver dag-udføre et overlegent job i forhold til et team, der skal rumme annotationsopgaver i deres travle tidsplaner. Det er overflødigt at sige, at det resulterer i bedre output.
Vores gennemprøvede datakvalitetssikringsproces, teknologivalideringer og flere stadier af QA hjælper os med at levere den bedste kvalitet i klassen, der ofte overgår forventningerne.
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.
Kontakt os nu for at lære, hvordan vi kan indsamle et tilpasset NER-datasæt til din unikke AI/ML-løsning
Named Entity Recognition er en del af Natural Language Processing. Det primære formål med NER er at behandle strukturerede og ustrukturerede data og klassificere disse navngivne enheder i foruddefinerede kategorier. Nogle almindelige kategorier omfatter navn, placering, virksomhed, tid, pengeværdier, begivenheder og mere.
I en nøddeskal beskæftiger NER sig med:
Navngivet enhedsgenkendelse/detektion – Identifikation af et ord eller en række af ord i et dokument.
Navngivet enhedsklassificering – Klassificering af alle detekterede enheder i foruddefinerede kategorier.
Natural Language-behandling hjælper med at udvikle intelligente maskiner, der er i stand til at udtrække mening fra tale og tekst. Machine Learning hjælper disse intelligente systemer med at fortsætte med at lære ved at træne i store mængder naturlige sprogdatasæt. Generelt består NLP af tre hovedkategorier:
Forståelse af sprogets struktur og regler – Syntaks
At udlede betydningen af ord, tekst og tale og identificere deres relationer - Semantik
At identificere og genkende talte ord og transformere dem til tekst – Tale
Nogle af de almindelige eksempler på en forudbestemt enhedskategorisering er:
Person: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
Beliggenhed: Canada, Honolulu, Bangkok, Brasilien, Cambridge
Organisation: Samsung, Disney, Yale University, Google
Tid: 15.35, 12
De forskellige tilgange til at skabe NER-systemer er:
Ordbogsbaserede systemer
Regelbaserede systemer
Maskinlæringsbaserede systemer
Strømlinet kundesupport
Effektive menneskelige ressourcer
Forenklet indholdsklassificering
Optimering af søgemaskiner
Præcis indholdsanbefaling