Utnevnt Entity Recognition Annotation Experts
Lås opp kritisk informasjon i ustrukturerte data med enhetsutvinning i NLP
Utvalgte klienter
Gir teamene mulighet til å bygge verdensledende AI-produkter.
Ser på hastigheten som dataene genereres med; hvorav 80 % er ustrukturert, er det behov på bakken for å bruke neste generasjons teknologier for å analysere dataene effektivt og få meningsfull innsikt for å ta bedre beslutninger. Named Entity Recognition (NER) i NLP fokuserer primært på å behandle ustrukturerte data og klassifisere disse navngitte enhetene i forhåndsdefinerte kategorier.
IDC, analytikerfirma:
Den verdensomspennende installerte basen av lagringskapasitet vil nå 11.7 zettabyte in 2023
IBM, Gartner og IDC:
80% av dataene rundt om i verden er ustrukturert, noe som gjør det foreldet og ubrukelig.
Hva er NER
Analyser data for å oppdage meningsfull innsikt
Navngitt Entity Recognition (NER), identifiserer og klassifiserer enheter som mennesker, organisasjoner og steder i ustrukturert tekst. NER forbedrer datautvinning, forenkler informasjonsinnhenting og driver avanserte AI-applikasjoner, noe som gjør det til et viktig verktøy for bedrifter å utnytte. Med NER kan organisasjoner få verdifull innsikt, forbedre kundeopplevelser og effektivisere prosesser.
Shaip NER er designet for å tillate organisasjoner å låse opp kritisk informasjon i ustrukturerte data og lar deg oppdage relasjoner mellom enheter fra finansregnskap, forsikringsdokumenter, anmeldelser, legenotater osv. Med rik erfaring innen NLP og lingvistikk er vi godt rustet til å levere domenespesifikk innsikt for å håndtere annoteringsprosjekter av enhver skala
NER-tilnærminger
Hovedmålet med en NER-modell er å merke eller merke enheter i tekstdokumenter og kategorisere dem for dyp læring. Følgende tre tilnærminger brukes vanligvis til dette formålet. Du kan imidlertid velge å kombinere en eller flere metoder også. De forskjellige tilnærmingene til å lage NER-systemer er:
Ordbokbasert
systemer
Dette er kanskje den mest enkle og grunnleggende NER-tilnærmingen. Den vil bruke en ordbok med mange ord, synonymer og ordforrådssamling. Systemet vil sjekke om en bestemt enhet i teksten også er tilgjengelig i vokabularet. Ved å bruke en strengmatchingsalgoritme utføres en krysssjekking av entiteter. Ther er et behov for stadig å oppgradere vokabulardatasettet for effektiv funksjon av NER-modellen.
Regelbasert
systemer
Informasjonsutvinning basert på et sett med forhåndsinnstilte regler, som er
Mønsterbaserte regler – Som navnet antyder, følger en mønsterbasert regel et morfologisk mønster eller en rekke ord som brukes i dokumentet.
Kontekstbaserte regler – Kontekstbaserte regler avhenger av betydningen eller konteksten til ordet i dokumentet.
Maskinlæringsbaserte systemer
I maskinlæringsbaserte systemer brukes statistisk modellering for å oppdage enheter. En funksjonsbasert representasjon av tekstdokumentet brukes i denne tilnærmingen. Du kan overvinne flere ulemper ved de to første tilnærmingene siden modellen kan gjenkjenne enhetstyper til tross for små variasjoner i stavemåten for dyp læring.
Hvordan vi kan hjelpe
- Generelt NER
- Medisinsk NER
- PII-kommentar
- PHI-anmerkning
- Nøkkelsetningskommentar
- Hendelsesanmerkning
Applikasjoner av NER
- Strømlinjeformet kundestøtte
- Effektive menneskelige ressurser
- Forenklet innholdsklassifisering
- Forbedre pasientbehandlingen
- Optimalisering av søkemotorer
- Nøyaktig innholdsanbefaling
Bruk saker
- Systemer for utvinning og gjenkjenning av informasjon
- Spørsmål-svar-systemer
- Maskinoversettelsessystemer
- Automatiske oppsummeringssystemer
- Semantisk kommentar
NER Annoteringsprosess
NER-merknadsprosessen er generelt forskjellig fra kundens krav, men den innebærer hovedsakelig:
Fase 1: Teknisk domeneekspertise (forstå prosjektomfang og retningslinjer for kommentarer)
Fase 2: Opplæring av passende ressurser for prosjektet
Fase 3: Tilbakemeldingssyklus og kvalitetssikring av de kommenterte dokumentene
Vår ekspertise
1. Navngitt enhetsgjenkjenning (NER)
Navngitt enhetsgjenkjenning i maskinlæring er en del av Natural Language Processing. Hovedmålet med NER er å behandle strukturerte og ustrukturerte data og klassifisere disse navngitte enhetene i forhåndsdefinerte kategorier. Noen vanlige kategorier inkluderer navn, sted, selskap, tid, pengeverdier, hendelser og mer.
1.1 Generelt domene
Identifikasjon av personer, sted, organisasjon etc. i det generelle domene
1.2 Forsikringsdomene
Det innebærer uttak av enheter i forsikringsdokumenter som f.eks
- Forsikringssummer
- Begrensninger for skadeserstatning/policybegrensninger
- Estimater som lønnsrull, omsetning, gebyrinntekter, eksport/import
- Kjøretøy tidsplaner
- Policyutvidelser og indre grenser
1.3 Klinisk domene / Medisinsk NER
Identifikasjon av problem, anatomisk struktur, medisin, prosedyre fra medisinske journaler som EPJer; er vanligvis ustrukturert og krever ytterligere behandling for å trekke ut strukturert informasjon. Dette er ofte komplekst og krever at domeneeksperter fra helsevesenet trekker ut relevante enheter.
2. Key phrase Annotation (KP)
Den identifiserer en diskret substantivfrase i en tekst. En substantivfrase kan enten være enkel (f.eks. enkelthodeord som substantiv, egennavn eller pronomen) eller kompleks (f.eks. en substantivfrase som har et hodeord sammen med tilhørende modifikatorer)
3. PII-kommentar
PII refererer til personlig identifiserbar informasjon. Denne oppgaven innebærer merknader av eventuelle nøkkelidentifikatorer som kan relateres tilbake til en persons identitet.
4. PHI-anmerkning
PHI viser til Beskyttet helseinformasjon. Denne oppgaven innebærer merknader av 18 sentrale pasientidentifikatorer som identifisert under HIPAA, for å avidentifisere en pasientjournal/identitet.
5. Hendelsesanmerkning
Identifikasjon av informasjon som hvem, hva, når, hvor om en hendelse, f.eks. angrep, kidnapping, investering osv. Denne merknadsprosessen har følgende trinn:
5.1. Entitetsidentifikasjon (f.eks. person, sted, organisasjon osv.)
5.2. Identifikasjon av ord som angir hovedhendelsen (dvs. utløserord)
5.3. Identifikasjon av relasjon mellom en trigger og enhetstyper
Hvorfor Shaip?
Dediker Team
Det er anslått at dataforskere bruker over 80 % av tiden sin på dataforberedelse. Med outsourcing kan teamet ditt fokusere på utviklingen av robuste algoritmer, og overlate den kjedelige delen av å samle de navngitte enhetsgjenkjenningsdatasettene til oss.
Skalerbarhet
En gjennomsnittlig ML-modell vil kreve innsamling og merking av store deler av navngitte datasett, noe som krever at selskaper trekker inn ressurser fra andre team. Med partnere som oss tilbyr vi domeneeksperter som enkelt kan skaleres etter hvert som virksomheten din vokser.
Bedre kvalitet
Dedikerte domeneeksperter, som kommenterer dag inn og dag ut, vil – hver dag – gjøre en overlegen jobb sammenlignet med et team, som trenger å imøtekomme annoteringsoppgaver i deres travle timeplaner. Det er unødvendig å si at det gir bedre resultater.
Operasjonell Excellence
Vår utprøvde prosess for datakvalitetssikring, teknologivalideringer og flere stadier av QA, hjelper oss med å levere klassens beste kvalitet som ofte overgår forventningene.
Sikkerhet med personvern
Vi er sertifisert for å opprettholde de høyeste standardene for datasikkerhet med personvern mens vi jobber med våre kunder for å sikre konfidensialitet
konkurranse~~POS=TRUNC priser
Som eksperter på kuratering, opplæring og ledelse av team av dyktige arbeidere, kan vi sikre at prosjekter leveres innenfor budsjett.
Tilgjengelighet og levering
Høy nettverksoppetid og levering i tide av data, tjenester og løsninger.
Global arbeidsstyrke
Med en pool av ressurser på land og til havs kan vi bygge og skalere team etter behov for ulike brukstilfeller.
Mennesker, prosess og plattform
Med kombinasjonen av en global arbeidsstyrke, robust plattform og operasjonelle prosesser designet av 6 sigma black-belts, hjelper Shaip med å lansere de mest utfordrende AI-initiativene.
Anbefalte ressurser
Blogg
Named Entity Recognition (NER) – Konseptet, typer
Named Entity Recognition (NER) hjelper deg med å utvikle førsteklasses maskinlæring og NLP-modeller. Lær NER-brukssaker, eksempler og mye mer i dette superinformative innlegget.
Solutions
Menneskedrevet medisinsk dataanmerkning
80 % av dataene i helsedomenet er ustrukturerte, noe som gjør dem utilgjengelige. Å få tilgang til dataene krever betydelig manuell intervensjon, noe som begrenser mengden brukbare data.
Blogg
Tekstkommentarer i maskinlæring: En omfattende veiledning
Tekstkommentarer i maskinlæring refererer til å legge til metadata eller etiketter til rå tekstdata for å lage strukturerte datasett for opplæring, evaluering og forbedring av maskinlæringsmodeller.
Vil du bygge dine egne NER-treningsdata?
Kontakt oss nå for å lære hvordan vi kan samle inn et tilpasset NER-datasett for din unike AI/ML-løsning
Ofte stilte spørsmål (FAQ)
Named Entity Recognition er en del av Natural Language Processing. Hovedmålet med NER er å behandle strukturerte og ustrukturerte data og klassifisere disse navngitte enhetene i forhåndsdefinerte kategorier. Noen vanlige kategorier inkluderer navn, sted, selskap, tid, pengeverdier, hendelser og mer.
I et nøtteskall omhandler NER:
Navngitt enhetsgjenkjenning/deteksjon – Identifisere et ord eller en rekke ord i et dokument.
Navngitt enhetsklassifisering – Klassifisering av alle oppdagede enheter i forhåndsdefinerte kategorier.
Natural Language-behandling bidrar til å utvikle intelligente maskiner som er i stand til å trekke ut mening fra tale og tekst. Machine Learning hjelper disse intelligente systemene å fortsette å lære ved å trene på store mengder naturlige språkdatasett. Generelt består NLP av tre hovedkategorier:
Forstå strukturen og regler for språket – Syntaks
Utlede betydningen av ord, tekst og tale og identifisere deres relasjoner – semantikk
Identifisere og gjenkjenne talte ord og transformere dem til tekst – tale
Noen av de vanlige eksemplene på en forhåndsbestemt enhetskategorisering er:
person: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
Sted: Canada, Honolulu, Bangkok, Brasil, Cambridge
Organisasjon: Samsung, Disney, Yale University, Google
Tid: 15.35, 12,
De forskjellige tilnærmingene til å lage NER-systemer er:
Ordbokbaserte systemer
Regelbaserte systemer
Maskinlæringsbaserte systemer
Strømlinjeformet kundestøtte
Effektive menneskelige ressurser
Forenklet innholdsklassifisering
Optimalisering av søkemotorer
Nøyaktig innholdsanbefaling