Nøyaktig, human-in-the-loop-enhetsannotering for NLP-, LLM- og RAG-opplæring – sikker, skalerbar og levert på over 60 språk.
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 utviklet for å la organisasjoner låse opp kritisk informasjon i ustrukturerte data og lar deg oppdage relasjoner mellom enheter fra regnskaper, forsikringsdokumenter, anmeldelser, legenotater osv. NER kan også bidra til å identifisere relasjoner mellom enheter av samme type, for eksempel flere organisasjoner eller individer nevnt i et dokument, noe som er viktig for konsistens i enhetstagging og forbedring av modellnøyaktigheten. Med rik erfaring innen NLP og lingvistikk er vi godt rustet til å levere domenespesifikk innsikt for å håndtere annoteringsprosjekter av alle størrelser.
Hvorfor team outsourcer NER til Shaip
Det er vanskelig å gjøre rå, rotete tekst om til opplæringsklare NER-data når du ikke har et eget annoteringsteam. Vi håndterer det fra ende til annen – nøyaktig, sikkert og i den skalaen modellene dine trenger.
Hva vi gjør
Fullservice annotering av navngitte enheter – fra generelle enheter til de mest spesialiserte, regulerte domenene.
Navngitt enhetsgjenkjenning i maskinlæring er en del av naturlig språkbehandling. Hovedmålet med NER er å behandle strukturerte og ustrukturerte data og klassifisere disse navngitte enhetene i forhåndsdefinerte kategorier. Noen vanlige kategorier inkluderer navn, personenhet, sted, selskap, tid, pengeverdier, hendelser og mer.
Identifisering av personer, steder, organisasjoner, datoer og andre vanlige enheter i generell tekst som nyheter, nettinnhold, e-poster og kundesamtaler, merket konsekvent for å trene NER-modeller for bred språkforståelse.
Uttrekk av nøkkelenheter fra forsikringsdokumenter, inkludert forsikringssummer, erstatningsgrenser og polisegrenser, estimater som lønnsslipp, omsetning og gebyrinntekter, kjøretøyplaner og poliseforlengelser med indre grenser.
Identifisering av problemer, anatomiske strukturer, medisiner og prosedyrer i ustrukturerte pasientjournaler som elektroniske helsejournaler og legenotater, kommentert av helseeksperter for å gjøre kompleks klinisk tekst om til strukturerte, brukbare data.
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)
PII refererer til personlig identifiserbar informasjon. Denne oppgaven innebærer merknader av eventuelle nøkkelidentifikatorer som kan relateres tilbake til en persons identitet.
PHI viser til Beskyttet helseinformasjon. Denne oppgaven innebærer merknader av 18 sentrale pasientidentifikatorer som identifisert under HIPAA, for å avidentifisere en pasientjournal/identitet.
Identifikasjon av informasjon som hvem, hva, når, hvor om en hendelse, f.eks. angrep, kidnapping, investering osv. Denne merknadsprosessen har følgende trinn:
Enhetsidentifikasjon (f.eks. person, sted, organisasjon osv.)
Identifisering av ord som betegner hovedhendelsen (dvs. utløserord)
Identifisering av forholdet mellom en trigger og entitetstyper
Dybde og kompleksitet
Uansett hva entitetsskjemaet ditt krever, håndterer våre annotatorer det – inkludert de vanskelige tilfellene de fleste leverandører unngår.
Kjerneenhetstyper merket med skjemaet ditt.
Skreddersydde enhetstyper for din bransje og bruksområde.
Undertyper og hierarkier, ikke bare brede bøtter.
Enheter innenfor enheter, håndtert nøyaktig.
Flere gyldige etiketter per spenn der konteksten krever det.
Berik enheter med attributter og relasjoner.
Tilordne varianter til én kanonisk enhet.
Vurderte, revisjonsklare referansedata.
Bygget for moderne AI
Enhetsmerkede data gjør mer enn å drive klassiske NLP-pipelines. De begrunner gjenfinning, strukturerer kunnskap for RAG og skjerper finjusterte modeller på enhetene som er viktige for virksomheten din.
Vi bygger datasettene som gjør at modellene dine trekker ut de riktige enhetene – pålitelig, i ditt domene, i produksjonsskala.
Bransjer vi betjener
Hent ut sykdommer, legemidler og prosedyrer fra kliniske notater og forskning for å drive medisinsk AI.
Hent selskaper, beløp og instrumenter fra innleveringer og regnskaper for risiko og samsvar.
Identifiser parter, klausuler og forpliktelser på tvers av kontrakter og saksmapper.
Rute og klassifisere saker ved å trekke ut produkter, problemer og intensjoner fra meldinger.
Tagg merker, produkter og attributter for å forbedre søk, anbefalinger og kataloger.
Spor personer, organisasjoner og steder for overvåking, forskning og dokumentasjonsarbeidsflyter.
Skala, ekspertise og nøyaktighet du kan stole på
Lag, kurater og saml spesialbygde datasett (tekst, tale, bilde, video) fra hele verden basert på tilpassede retningslinjer.
Dra nytte av over 10 000 interne globale arbeidsstyrker og over 500 000 autoriserte bidragsytere i crowdscale. Oversikt over arbeidsstyrkens kapasitet og effektivitet i sanntid.
Vår proprietære plattform og dyktige arbeidsstyrke bruker flere kvalitetskontrollmetoder for å møte eller overgå kvalitetsstandarder.
Prosessen vår effektiviserer innsamlingsprosessen gjennom enklere oppgavefordeling og datafangst direkte fra appen og nettet.
Oppretthold fullstendig datakonfidensialitet ved å gjøre personvernet til vår prioritet. Vi sikrer at dataformater er policykontrollert og bevart.
Hvert innsamlet datasett kan annoteres, merkes, transkriberes og valideres i samme arbeidsflyt, noe som leverer modellklare treningsdata.
Hvordan fungerer det
En tydelig, kontrollert arbeidsflyt fra brief til levering – med innebygd kvalitet i hvert trinn.
Vi tilpasser oss enhetsskjemaet, kanttilfellene og domenekravene dine, og setter deretter retningslinjer for annotering.
Domeneopplærte annotatorer merker dataene dine, veiledet av teamledere for å holde beslutningene konsistente.
Flertrinns gjennomgang, vurdering og kontroller av enighet mellom kommentatorer før opplæringsklar levering.
Hvordan Shaip omdanner komplekse, sensitive data til opplæringsklare datasett – sikkert og i stor skala.
Problem: Millioner av daglige søk – fulle av skrivefeil, tvetydigheter og overlappende kategorier – skadet søkerelevansen og kundeopplevelsen.
Løsning: Et annoteringsrammeverk med 11 klasser med klare prioritetsregler og en arbeidsflyt i 3 trinn: annotering, kvalitetssikringsgjennomgang og SME-voldgift for kantsaker.
Resultat: Over 50 000 søk klassifisert med høy presisjon – forbedret relevans, produktoppdagbarhet og brukertilfredshet.
Problem: En leder innen helsevesenet måtte utvinne store mengder onkologiske journaler for NLP – uten å gå på akkord med pasientenes personvern eller klinisk nøyaktighet.
Løsning: Samlede data fra over 5 millioner helsejournaler, HIPAA Safe Harbor-avidentifikasjon og onkologiutdannede annotatorer som merker kliniske enheter, relasjoner og negasjon.
Resultat: Over 10 000 høykvalitets, avidentifiserte og merkede poster – et sikkert og opplæringsklart datasett for klientens NLP-modellutvikling.
Kontakt oss nå for å lære hvordan vi kan samle inn et tilpasset NER-datasett for din unike AI/ML-løsning
NER-annoteringstjenester tilbyr ekspertmerkede treningsdata for gjenkjenning av navngitte enheter – et team tagger enheter som personer, organisasjoner, steder, datoer og domenespesifikke termer i teksten din, slik at NLP- eller LLM-modellen din kan lære å trekke dem ut nøyaktig. Shaip tilbyr dette fra ende til ende, inkludert retningslinjer, annotering og kvalitetskontroll i flere omganger.
Spesialister på AI-data som Shaip bygger tilpassede NER-datasett. Shaip leverer flerspråklige, domenespesifikke enhetsdata – inkludert kliniske, økonomiske og PII/PHI – med bedriftssikkerhet og kontinuerlig QA, klar for NLP, LLM, RAG og finjustering av arbeidsmengder.
Kostnaden avhenger av datavolum, antall og kompleksitet av enhetstyper, språk, nødvendig domeneekspertise og kvalitets- og leveringstidsmål. Shaip tilpasser hvert prosjekt til dine behov og kan starte med en gratis pilot slik at du ser kvalitet og pris før du forplikter deg.
Ja. Shaip annoterer enheter konsekvent på tvers av over 60 språk og skript ved hjelp av annotatorer for morsmålstalende og språkspesifikk kvalitetssikring.
Ja. Shaip tilbyr klinisk og medisinsk NER, og PII/PHI-annotering som dekker alle 18 HIPAA-identifikatorer, håndtert av domeneopplærte annotatorer under HIPAA-tilpassede, sikre arbeidsflyter.
Tydelige retningslinjer for annotering, domeneopplærte annotatorer, teamledet tilsyn og flertrinns kvalitetssikring med vurdering og avtalesjekker mellom annotatorer før levering.
Sikkerhet er standard: taushetsplikt som standard, tilgangskontroller og prosesser i samsvar med HIPAA, SOC 2, ISO 27001, GDPR og CCPA. Dataene dine forblir beskyttet gjennom hele oppdraget.
De fleste prosjekter kan starte i løpet av få dager. En gratis pilotløsning lar deg validere kvaliteten raskt, hvoretter Shaip skalerer til ditt fulle volum innenfor en avtalt tidsramme.
