Navngivne Entity Recognition Services

Human Powered Entity Extraction / Anerkendelse for at træne NLP-modeller

Lås op for kritisk information i ustrukturerede data med enhedsudtræk og -genkendelse

Navngivne Entity Recognition Services

Fremhævede klienter

Styrke teams til at opbygge verdensledende AI-produkter.

Amazon
google
microsoft
Cogknit
Der er en stigende efterspørgsel efter at analysere ustrukturerede data for at afdække uopdaget indsigt.

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.

IDC, analytikerfirma:

Den verdensomspændende installerede base af lagerkapacitet vil nå 11.7 zettabyte in 2023

IBM, Gartner og IDC:

80 % af dataene rundt om i verden er ustrukturerede, hvilket gør dem forældede og ubrugelige. 

Virkelig løsning

Analyser data for at opdage meningsfuld indsigt for at træne NLP-modeller med NER

Korrekt organiseret og præcist annoterede data er kernen i, hvad der får AI/ML-modeller til at fungere. Shaip Named Entity Recognition 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 naturlig sprogbehandling og lingvistik er vi godt rustet til at levere domænespecifikke indsigter og håndtere annoteringsprojekter af enhver skala. 

Navngivet enhedsgenkendelse (Ner)

NER-tilgange

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:

Ordbogsbaseret
systemer

Ordbogsbaserede systemer
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.

Regelbaseret
systemer

Regelbaserede systemer
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.

Maskinlæringsbaserede systemer

Machine Learning-baserede systemer
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.

Hvordan vi kan hjælpe

  • General NER
  • Medicinsk NER
  • PII-anmærkning
  • PHI-anmærkning
  • Nøglesætningsanmærkning
  • Hændelsesanmærkning

Anvendelser af NER

  • Strømlinet kundesupport
  • Effektive menneskelige ressourcer
  • Forenklet indholdsklassificering
  • Forbedre patientplejen
  • Optimering af søgemaskiner
  • Præcis indholdsanbefaling

Brug cases

  • Informationsekstraktions- og genkendelsessystemer
  • Spørgsmål-svar-systemer
  • Maskinoversættelsessystemer
  • Automatiske opsummeringssystemer
  • Semantisk kommentar

NER-anmærkningsproces

NER annotationsproces adskiller sig generelt fra en klients krav, men den involverer hovedsagelig:

Domæneekspertise

Fase 1: Teknisk domæneekspertise (forståelse af projektets omfang og retningslinjer for annotering)

Træningsressourcer

Fase 2: Uddannelse af passende ressourcer til projektet

Qa dokumenter

Fase 3: Feedback cyklus og QA af de kommenterede dokumenter

Vores ekspertise

1. Navngivet enhedsgenkendelse (NER) 

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

Forsikringsdomæne

1.2 Forsikringsdomæne 

Det involverer udtræk af enheder i forsikringsdokumenter som f.eks 

  • Forsikringssummer
  • Grænser for skadeserstatning/forsikringsgrænser
  • Skøn såsom lønsum, omsætning, gebyrindtægter, eksport/import
  • Køretøjs tidsplaner
  • Politikudvidelser og indre grænser 

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.

Nøglesætningsanmærkning

2. Nøglesætningsannotering (KP)

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)

3. PII-anmærkning

PII refererer til personligt identificerbare oplysninger. Denne opgave involverer annotering af eventuelle nøgleidentifikatorer, som kan relatere tilbage til en persons identitet.

Pii-anmærkning
Phi-anmærkning

4. PHI-anmærkning

PHI henviser til Beskyttet Sundhedsinformation. Denne opgave involverer annotering af 18 centrale patientidentifikatorer som identificeret under HIPAA for at afidentificere en patientjournal/identitet.

5. Hændelsesanmærkning

Identifikation af information som hvem, hvad, hvornår, hvor om en begivenhed, f.eks. angreb, kidnapning, investering osv. Denne anmærkningsproces har følgende trin:

Enhedsidentifikation

5.1. Enhedsidentifikation (f.eks. person, sted, organisation osv.)

Identifikation af ord, der angiver hovedhændelsen

5.2. Identifikation af ord, der angiver hovedhændelsen (dvs. udløserord)

Identifikation af forholdet mellem en trigger og entitet

5.3. Identifikation af relation mellem en trigger og enhedstyper

Grunde til at vælge Shaip som din troværdige NER Training Dataset Partner

Mennesker

Mennesker

Dedikerede og uddannede hold:

  • 30,000+ samarbejdspartnere til oprettelse af data, mærkning og kvalitetssikring
  • Godkendt projektledelsesteam
  • Erfaren produktudviklingsteam
  • Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Behandle

Behandle

Højeste proceseffektivitet sikres med:

  • Robust 6 Sigma Stage-Gate-proces
  • Et dedikeret team med 6 Sigma-sorte bælter - Nøgleprocessejere og overholdelse af kvalitet
  • Løbende forbedring og feedback
perron

perron

Den patenterede platform giver fordele:

  • Web-baseret ende-til-ende platform
  • Upåklagelig kvalitet
  • Hurtigere TAT
  • Problemfri levering

Hvorfor Shaip?

Dediker team

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.

Skalerbarhed

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.

Bedre kvalitet

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.

Operationel ekspertise

Vores gennemprøvede datakvalitetssikringsproces, teknologivalideringer og flere stadier af QA hjælper os med at levere den bedste kvalitet i klassen, der ofte overgår forventningerne.

Sikkerhed med privatliv

Vi er certificeret til at opretholde de højeste standarder for datasikkerhed med privatliv, mens vi arbejder med vores kunder for at sikre fortrolighed

Konkurrencedygtige Priser

Som eksperter i at kuratere, træne og lede teams af dygtige medarbejdere kan vi sikre, at projekter leveres inden for budgettet.

Tilgængelighed og levering

Høj netværksoptid og levering til tiden af ​​data, tjenester og løsninger.

Global arbejdsstyrke

Med en pulje af onshore og offshore ressourcer kan vi bygge og skalere teams efter behov til forskellige brugssager.

Mennesker, proces og platform

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.

Shaip Kontakt os

Vil du bygge dine egne NER træningsdata?

Kontakt os nu for at lære, hvordan vi kan indsamle et tilpasset NER-datasæt til din unikke AI/ML-løsning

  • Ved tilmelding er jeg enig med Shaip Privatlivspolitikken og Servicevilkår og give mit samtykke til at modtage B2B marketingkommunikation fra Shaip.

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