Benoemde Entiteit Erkenning Annotasie Kenners
Ontsluit kritieke inligting in ongestruktureerde data met entiteit-onttrekking in NLP
Voorgestelde kliënte
Bemagtig spanne om wêreldleidende KI-produkte te bou.
Kyk na die spoed waarteen die data gegenereer word; waarvan 80% ongestruktureerd is, is daar 'n behoefte op grond om volgende-gen tegnologieë te gebruik om die data effektief te ontleed en betekenisvolle insigte te verkry om beter besluite te neem. Benoemde Entiteitserkenning (NER) in NLP fokus hoofsaaklik op die verwerking van ongestruktureerde data en klassifikasie van hierdie benoemde entiteite in voorafbepaalde kategorieë.
IDC, Ontledersfirma:
Die wêreldwye geïnstalleerde basis van bergingskapasiteit sal bereik 11.7 zettabyte in 2023
IBM, Gartner en IDC:
80% van die data regoor die wêreld is ongestruktureerd, wat dit verouderd en onbruikbaar maak.
Wat is NER
Ontleed data om betekenisvolle insigte te ontdek
Benoemde Entiteitsherkenning (NER), identifiseer en klassifiseer entiteite soos mense, organisasies en liggings binne ongestruktureerde teks. NER verbeter data-onttrekking, vereenvoudig die herwinning van inligting en dryf gevorderde KI-toepassings aan, wat dit 'n noodsaaklike hulpmiddel maak vir besighede om te gebruik. Met NER kan organisasies waardevolle insigte verkry, klante-ervarings verbeter en prosesse stroomlyn.
Shaip NER is ontwerp om organisasies in staat te stel om kritieke inligting in ongestruktureerde data te ontsluit en laat jou verhoudings tussen entiteite uit finansiële state ontdek, versekeringsdokumente, resensies, doktersnotas, ens. Met 'n ryk ervaring in NLP en linguistiek, is ons goed toegerus om domeinspesifieke insigte te lewer om annotasieprojekte van enige skaal te hanteer
NER Benaderings
Die primêre doel van 'n NER-model is om entiteite in teksdokumente te etiketteer of te merk en dit vir diep leer te kategoriseer. Die volgende drie benaderings word oor die algemeen vir hierdie doel gebruik. U kan egter kies om ook een of meer metodes te kombineer. Die verskillende benaderings tot die skep van NER-stelsels is:
Woordeboek-gebaseer
stelsels
Dit is miskien die eenvoudigste en mees fundamentele NER-benadering. Dit sal 'n woordeboek met baie woorde, sinonieme en woordeskatversameling gebruik. Die stelsel sal kyk of 'n spesifieke entiteit wat in die teks teenwoordig is, ook in die woordeskat beskikbaar is. Deur 'n string-ooreenstemmende algoritme te gebruik, word 'n kruiskontrolering van entiteite uitgevoer. Thier is 'n behoefte aan voortdurende opgradering van die woordeskatdatastel vir die effektiewe funksionering van NER-model.
Reëlgebaseerd
stelsels
Inligting onttrekking gebaseer op 'n stel voorafbepaalde reëls, wat is
Patroongebaseerde reëls – Soos die naam aandui, volg ’n patroongebaseerde reël ’n morfologiese patroon of string woorde wat in die dokument gebruik word.
Konteksgebaseerde reëls – Konteksgebaseerde reëls hang af van die betekenis of die konteks van die woord in die dokument.
Masjienleer-gebaseerde stelsels
In masjienleer-gebaseerde stelsels word statistiese modellering gebruik om entiteite op te spoor. 'n Kenmerkgebaseerde voorstelling van die teksdokument word in hierdie benadering gebruik. Jy kan verskeie nadele van die eerste twee benaderings oorkom aangesien die model entiteittipes kan herken ten spyte van geringe variasies in hul spelling vir diep leer.
Hoe ons kan help
- Generaal NER
- Mediese NER
- PII-aantekening
- PHI-aantekening
- Sleutelfrase-aantekening
- Insident Annotasie
Toepassings van NER
- Gestroomlynde kliëntediens
- Doeltreffende Menslike Hulpbronne
- Vereenvoudigde inhoudklassifikasie
- Verbeter pasiëntesorg
- Optimaliseer soekenjins
- Akkurate inhoudaanbeveling
Gebruiksgevalle
- Inligtingonttrekking en -herkenningstelsels
- Vraag-Antwoord Stelsels
- Masjienvertaalstelsels
- Outomatiese opsommingstelsels
- Semantiese aantekening
NER-aantekeningproses
NER-aantekeningproses verskil gewoonlik van 'n kliënt se vereiste, maar dit behels hoofsaaklik:
Fase 1: Tegniese domeinkundigheid (Begrip van projekomvang en annotasieriglyne)
Fase 2: Opleiding van toepaslike hulpbronne vir die projek
Fase 3: Terugvoersiklus en QA van die geannoteerde dokumente
Ons kundigheid
1. Benoemde entiteitserkenning (NER)
Benoemde entiteitserkenning in masjienleer is deel van natuurlike taalverwerking. Die primêre doel van NER is om gestruktureerde en ongestruktureerde data te verwerk en hierdie benoemde entiteite in voorafbepaalde kategorieë te klassifiseer. Sommige algemene kategorieë sluit in naam, ligging, maatskappy, tyd, geldwaardes, gebeure en meer.
1.1 Algemene domein
Identifikasie van mense, plek, organisasie ens. in die algemene domein
1.2 Versekeringsdomein
Dit behels onttrekking van entiteite in versekeringsdokumente soos
- Versekerde bedrae
- Perke van skadeloosstelling/polislimiete
- Beramings soos loonrol, omset, fooi-inkomste, uitvoere/invoere
- Voertuigskedules
- Beleidsuitbreidings en innerlike perke
1.3 Kliniese domein / Mediese NER
Identifikasie van probleem, anatomiese struktuur, medisyne, prosedure uit mediese rekords soos EHR'e; is gewoonlik ongestruktureerd van aard en vereis bykomende verwerking om gestruktureerde inligting te onttrek. Dit is dikwels kompleks en vereis dat domeinkundiges van gesondheidsorg relevante entiteite onttrek.
2. Sleutelfrase Annotasie (KP)
Dit identifiseer 'n diskrete naamwoordfrase in 'n teks. 'n Selfstandige naamwoordfrase kan óf eenvoudig wees (bv. enkelkopwoord soos selfstandige naamwoord, eienaam of voornaamwoord) óf kompleks (bv. 'n selfstandige naamwoordfrase wat 'n kopwoord saam met sy gepaardgaande wysigers het)
3. PII-aantekening
PII verwys na persoonlik identifiseerbare inligting. Hierdie taak behels annotasie van enige sleutelidentifiseerders wat met 'n persoon se identiteit kan verband hou.
4. PHI-aantekening
PHI verwys na Beskermde Gesondheidsinligting. Hierdie taak behels annotasie van 18 sleutelpasiëntidentifiseerders soos geïdentifiseer onder HIPAA, om 'n pasiëntrekord/-identiteit te de-identifiseer.
5. Insident Annotasie
Identifikasie van inligting soos wie, wat, wanneer, waar oor 'n gebeurtenis, bv. Aanval, ontvoering, Belegging, ens. Hierdie aantekeningproses het die volgende stappe:
5.1. Entiteit identifikasie (bv. Persoon, plek, organisasie, ens.)
5.2. Identifikasie van woord wat die hoofvoorval aandui (dws snellerwoord)
5.3. Identifikasie van verband tussen 'n sneller en entiteittipes
Hoekom Shaip?
Toewy span
Daar word beraam dat datawetenskaplikes meer as 80% van hul tyd aan datavoorbereiding bestee. Met uitkontraktering kan u span fokus op die ontwikkeling van robuuste algoritmes, wat die vervelige deel van die versameling van die genoemde entiteitsherkenningsdatastelle aan ons oorlaat.
Skaalbaarheid
'n Gemiddelde ML-model sal versameling en etikettering van groot stukke genoemde datastelle vereis, wat vereis dat maatskappye hulpbronne van ander spanne intrek. Met vennote soos ons bied ons domeinkundiges wat maklik afgeskaal kan word namate jou besigheid groei.
Beter gehalte
Toegewyde domeinkenners, wat dag-tot-dag-aantekeninge aanteken, sal-elke dag-beter werk vergeleke met 'n span wat aantekeningstake in hul besige skedules moet akkommodeer. Nodeloos om te sê, dit lei tot beter uitset.
Operasionele Uitnemendheid
Ons bewese datakwaliteitversekeringsproses, tegnologie-bekragtiging en veelvuldige fases van QA, help ons om die beste kwaliteit in sy klas te lewer wat dikwels verwagtinge oortref.
Sekuriteit met privaatheid
Ons is gesertifiseer om die hoogste standaarde van datasekuriteit met privaatheid te handhaaf terwyl ons met ons kliënte werk om vertroulikheid te verseker
Mededingende pryse
As kundiges in die samestelling, opleiding en bestuur van spanne van geskoolde werkers, kan ons verseker dat projekte binne begroting gelewer word.
Beskikbaarheid en aflewering
Hoë netwerk up-time & op die regte tyd aflewering van data, dienste en oplossings.
Globale werksmag
Met 'n poel van land- en buitelandse hulpbronne, kan ons spanne bou en skaal soos benodig vir verskeie gebruiksgevalle.
Mense, proses en platform
Met die kombinasie van 'n wêreldwye arbeidsmag, robuuste platform en operasionele prosesse wat deur 6 sigma-swartgordels ontwerp is, help Shaip om die mees uitdagende KI-inisiatiewe te begin.
Aanbevole bronne
Nuus
Benoemde Entiteitserkenning (NER) – Die konsep, tipes
Benoemde Entiteitserkenning (NER) help jou om masjienleer- en NLP-modelle uit die boonste rakke te ontwikkel. Leer NER-gebruiksgevalle, voorbeelde en nog baie meer in hierdie super-insiggewende pos.
Oplossings
Mensaangedrewe mediese data-aantekening
80% van data in die gesondheidsorgdomein is ongestruktureerd, wat dit ontoeganklik maak. Toegang tot die data vereis aansienlike handmatige ingryping, wat die hoeveelheid bruikbare data beperk.
Nuus
Teksannotasie in Masjienleer: 'n Omvattende Gids
Teksannotasie in masjienleer verwys na die byvoeging van metadata of etikette by rou tekstuele data om gestruktureerde datastelle te skep vir opleiding, evaluering en verbetering van masjienleermodelle.
Wil jy jou eie NER-opleidingsdata bou?
Kontak ons nou om te leer hoe ons 'n pasgemaakte NER-datastel vir jou unieke KI/ML-oplossing kan insamel
Algemene vrae (FAQ)
Benoemde entiteitserkenning is deel van natuurlike taalverwerking. Die primêre doel van NER is om gestruktureerde en ongestruktureerde data te verwerk en hierdie benoemde entiteite in voorafbepaalde kategorieë te klassifiseer. Sommige algemene kategorieë sluit in naam, ligging, maatskappy, tyd, geldwaardes, gebeure en meer.
In 'n neutedop handel NER oor:
Benoemde entiteit herkenning/bespeuring – Identifisering van 'n woord of reeks woorde in 'n dokument.
Benoemde entiteitsklassifikasie – Klassifikasie van elke bespeurde entiteit in voorafbepaalde kategorieë.
Natuurlike taalverwerking help om intelligente masjiene te ontwikkel wat in staat is om betekenis uit spraak en teks te onttrek. Masjienleer help hierdie intelligente stelsels om voort te gaan leer deur op groot hoeveelhede natuurlike taaldatastelle op te lei. Oor die algemeen bestaan NLP uit drie hoofkategorieë:
Verstaan die struktuur en reëls van die taal – Sintaksis
Om die betekenis van woorde, teks en spraak af te lei en hul verwantskappe te identifiseer – Semantiek
Identifisering en herkenning van gesproke woorde en omskep dit in teks – Spraak
Sommige van die algemene voorbeelde van 'n voorafbepaalde entiteitkategorisering is:
persoon: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
Plek: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brasilië, Cambridge
organisasie: Samsung, Disney, Yale Universiteit, Google
tyd: 15.35:12, XNUMX:XNUMX,
Die verskillende benaderings tot die skep van NER-stelsels is:
Woordeboek-gebaseerde stelsels
Reël-gebaseerde stelsels
Masjienleer-gebaseerde stelsels
Gestroomlynde kliëntediens
Doeltreffende Menslike Hulpbronne
Vereenvoudigde inhoudklassifikasie
Optimaliseer soekenjins
Akkurate inhoudaanbeveling