- Çfarë bëjmë
-
-
-
Specialiteti
-
-
-
- Të dhëna jashtë raftit
-
- Zgjidhjet
- platformë
- kompani
Zhbllokoni informacionin kritik në të dhënat e pastrukturuara me nxjerrjen e entitetit në NLP
Fuqizimi i ekipeve për të krijuar produkte të inteligjencës artificiale me famë botërore.
Duke parë shpejtësinë me të cilën gjenerohen të dhënat; nga të cilat 80% janë të pastrukturuara, ekziston nevoja në terren për të përdorur teknologjitë e gjeneratës së ardhshme për të analizuar të dhënat në mënyrë efektive dhe për të fituar njohuri domethënëse për marrjen e vendimeve më të mira. Njohja e njësive të emërtuara (NER) në NLP fokusohet kryesisht në përpunimin e të dhënave të pastrukturuara dhe klasifikimin e këtyre entiteteve të emërtuara në kategori të paracaktuara.
Baza e instaluar në mbarë botën e kapacitetit të ruajtjes do të arrijë 11.7 zettabajt in 2023
80% e të dhënave në mbarë botën janë të pastrukturuara, duke i bërë ato të vjetruara dhe të papërdorshme.
Njohja e njësive të emërtuara (NER), identifikon dhe klasifikon entitete të tilla si njerëzit, organizatat dhe vendndodhjet brenda tekstit të pastrukturuar. NER përmirëson nxjerrjen e të dhënave, thjeshton rikthimin e informacionit dhe fuqizon aplikacionet e avancuara të AI, duke e bërë atë një mjet jetik për bizneset. Me NER, organizatat mund të fitojnë njohuri të vlefshme, të përmirësojnë përvojat e klientëve dhe të thjeshtojnë proceset.
Shaip NER është krijuar për të lejuar organizatat të zhbllokojnë informacione kritike në të dhëna të pastrukturuara dhe ju lejon të zbuloni marrëdhëniet midis subjekteve nga pasqyrat financiare, dokumentet e sigurimit, rishikimet, shënimet e mjekut, etj. Me përvojë të pasur në NLP dhe gjuhësi, ne jemi të pajisur mirë për të ofruar domenin - njohuri specifike për të trajtuar projektet e shënimeve të çdo shkalle.
Qëllimi kryesor i një modeli NER është të etiketojë ose etiketojë entitetet në dokumentet e tekstit dhe t'i kategorizojë ato për të mësuar të thellë. Për këtë qëllim përdoren përgjithësisht tre qasjet e mëposhtme. Megjithatë, ju mund të zgjidhni të kombinoni gjithashtu një ose më shumë metoda. Qasjet e ndryshme për krijimin e sistemeve NER janë:
Kjo është ndoshta qasja më e thjeshtë dhe më themelore e NER. Ai do të përdorë një fjalor me shumë fjalë, sinonime dhe koleksion fjalori. Sistemi do të kontrollojë nëse një entitet i caktuar i pranishëm në tekst është gjithashtu i disponueshëm në fjalor. Duke përdorur një algoritëm të përputhjes së vargjeve, kryhet një kontroll i kryqëzuar i entiteteve. Tkëtu lind nevoja për përmirësim të vazhdueshëm të të dhënave të fjalorit për funksionimin efektiv të modelit NER.
Nxjerrja e informacionit bazuar në një sërë rregullash të paracaktuara, të cilat janë
Rregulla të bazuara në model – Siç sugjeron emri, një rregull i bazuar në model ndjek një model morfologjik ose varg fjalësh të përdorura në dokument.
Rregullat e bazuara në kontekst – Rregullat e bazuara në kontekst varen nga kuptimi ose konteksti i fjalës në dokument.
Në sistemet e bazuara në mësimin e makinerive, modelimi statistikor përdoret për të zbuluar entitetet. Një paraqitje e bazuar në veçori të dokumentit të tekstit përdoret në këtë qasje. Ju mund të kapërceni disa të meta të dy qasjeve të para pasi modeli mund të njohë llojet e entiteteve pavarësisht ndryshimeve të vogla në drejtshkrimin e tyre për të mësuar të thellë.
Procesi i shënimit NER në përgjithësi ndryshon nga kërkesat e klientit, por kryesisht përfshin:
Faza 1: Ekspertiza teknike e fushës (Të kuptuarit e qëllimit të projektit dhe udhëzimeve të shënimeve)
Faza 2: Trajnimi i burimeve të përshtatshme për projektin
Faza 3: Cikli i komenteve dhe cilësia e cilësisë së dokumenteve të shënuara
Njohja e entitetit të emërtuar në mësimin e makinerisë është një pjesë e Përpunimit të Gjuhës Natyrore. Objektivi kryesor i NER është të përpunojë të dhëna të strukturuara dhe të pastrukturuara dhe t'i klasifikojë këto entitete të emërtuara në kategori të paracaktuara. Disa kategori të zakonshme përfshijnë emrin, vendndodhjen, kompaninë, kohën, vlerat monetare, ngjarjet dhe më shumë.
1.1 Domeni i Përgjithshëm
Identifikimi i njerëzve, vendit, organizimit etj. në domenin e përgjithshëm
1.2 Domeni i sigurimit
Ai përfshin nxjerrjen e subjekteve në dokumentet e sigurimit si p.sh
1.3 Fusha Klinike / NER Mjekësore
Identifikimi i problemit, strukturës anatomike, mjekësisë, procedurës nga të dhënat mjekësore si EHR; zakonisht janë të pastrukturuara në natyrë dhe kërkojnë përpunim shtesë për nxjerrjen e informacionit të strukturuar. Kjo është shpesh komplekse dhe kërkon që ekspertë të fushës nga kujdesi shëndetësor të nxjerrin subjektet përkatëse.
Ai identifikon një frazë emërore diskrete në një tekst. Një frazë emërore mund të jetë ose e thjeshtë (p.sh. një kryefjalë si emër, emër i përveçëm ose përemër) ose i ndërlikuar (p.sh. një frazë emërore që ka një kryefjalë së bashku me modifikuesit e saj)
PII i referohet informacionit personal të identifikueshëm. Kjo detyrë përfshin shënimin e çdo identifikuesi kyç që mund të lidhet me identitetin e një personi.
PHI i referohet Informacionit të Mbrojtur Shëndetësor. Kjo detyrë përfshin shënimin e 18 identifikuesve kryesorë të pacientit siç identifikohen nën HIPAA, në mënyrë që të çidentifikohet një regjistër/identitet i pacientit.
Identifikimi i informacionit si kush, çfarë, kur, ku për një ngjarje p.sh. Sulm, rrëmbim, Investim etj. Ky proces shënimi ka hapat e mëposhtëm:
5.1. Identifikimi i subjektit (p.sh. Personi, vendi, organizata, etj.
5.2. Identifikimi i fjalës që tregon incidentin kryesor (dmth. fjala nxitëse)
5.3. Identifikimi i lidhjes midis një shkaktari dhe llojeve të entitetit
Është vlerësuar se shkencëtarët e të dhënave shpenzojnë mbi 80% të kohës së tyre në përgatitjen e të dhënave. Me kontraktimin e jashtëm, ekipi juaj mund të përqendrohet në zhvillimin e algoritmeve të fuqishme, duke na lënë pjesën e lodhshme të mbledhjes së grupeve të të dhënave të njohjes së njësive të emërtuara.
Një model mesatar ML do të kërkonte mbledhjen dhe etiketimin e pjesëve të mëdha të grupeve të të dhënave të emërtuara, gjë që kërkon që kompanitë të tërheqin burime nga ekipet e tjera. Me partnerë si ne, ne ofrojmë ekspertë të fushës, të cilët mund të rriten lehtësisht ndërsa biznesi juaj rritet.
Ekspertët e përkushtuar të domenit, të cilët shënojnë çdo ditë dhe çdo ditë do të bëjnë një punë më të mirë në krahasim me një ekip që duhet të akomodojë detyrat e shënimeve në oraret e tyre të ngarkuara. Eshtë e panevojshme të thuhet se rezulton në prodhim më të mirë.
Procesi ynë i dëshmuar i sigurimit të cilësisë së të dhënave, vërtetimet teknologjike dhe fazat e shumta të SC, na ndihmojnë të ofrojmë cilësinë më të mirë në klasë që shpesh tejkalon pritshmëritë.
Ne jemi të certifikuar për ruajtjen e standardeve më të larta të sigurisë së të dhënave me privatësinë gjatë punës me klientët tanë për të siguruar konfidencialitetin
Si ekspertë në kurimin, trajnimin dhe menaxhimin e ekipeve të punëtorëve të kualifikuar, ne mund të sigurojmë që projektet të dorëzohen brenda buxhetit.
Shpërndarja e lartë e rrjetit në kohë dhe në kohë të të dhënave, shërbimeve dhe zgjidhjeve.
Me një grup burimesh në tokë dhe në det të hapur, ne mund të ndërtojmë dhe shkallëzojmë ekipe sipas nevojës për raste të ndryshme përdorimi.
Me kombinimin e një fuqie punëtore globale, platformë të fuqishme dhe procese operacionale të krijuara nga rripat e zinj 6 sigma, Shaip ndihmon në nisjen e iniciativave më sfiduese të AI.
Njohja e entitetit me emër (NER) ju ndihmon të zhvilloni modele të nivelit të lartë të mësimit të makinerive dhe NLP. Mësoni rastet e përdorimit, shembujt dhe shumë më tepër NER në këtë postim super-informativ.
80% e të dhënave në fushën e kujdesit shëndetësor janë të pastrukturuara, duke e bërë atë të paarritshme. Qasja në të dhëna kërkon ndërhyrje të konsiderueshme manuale, e cila kufizon sasinë e të dhënave të përdorshme.
Shënimi i tekstit në mësimin e makinerisë i referohet shtimit të meta të dhënave ose etiketave në të dhëna tekstuale të papërpunuara për të krijuar grupe të dhënash të strukturuara për trajnim, vlerësim dhe përmirësim të modeleve të mësimit të makinës.
Na kontaktoni tani për të mësuar se si mund të mbledhim një grup të dhënash të personalizuar NER për zgjidhjen tuaj unike AI/ML
Njohja e entitetit të emërtuar është një pjesë e Përpunimit të Gjuhës Natyrore. Objektivi kryesor i NER është të përpunojë të dhëna të strukturuara dhe të pastrukturuara dhe të klasifikojë këto entitete të emërtuara në kategori të paracaktuara. Disa kategori të zakonshme përfshijnë emrin, vendndodhjen, kompaninë, kohën, vlerat monetare, ngjarjet dhe më shumë.
Me pak fjalë, NER merret me:
Njohja/zbulimi i entitetit të emërtuar – Identifikimi i një fjale ose një serie fjalësh në një dokument.
Klasifikimi i entitetit të emërtuar – Klasifikimi i çdo entiteti të zbuluar në kategori të paracaktuara.
Përpunimi i Gjuhës Natyrore ndihmon në zhvillimin e makinerive inteligjente të afta për të nxjerrë kuptimin nga fjalimi dhe teksti. Mësimi i makinerisë i ndihmon këto sisteme inteligjente të vazhdojnë të mësojnë duke trajnuar në sasi të mëdha grupesh të dhënash të gjuhës natyrore. Në përgjithësi, NLP përbëhet nga tre kategori kryesore:
Kuptimi i strukturës dhe rregullave të gjuhës – Sintaksë
Nxjerrja e kuptimit të fjalëve, tekstit dhe të folurit dhe identifikimi i marrëdhënieve të tyre - Semantika
Identifikimi dhe njohja e fjalëve të folura dhe shndërrimi i tyre në tekst – të folur
Disa nga shembujt e zakonshëm të një kategorizimi të një entiteti të paracaktuar janë:
Person: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
Rental: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brazil, Kembrixh
Organization: Samsung, Disney, Yale University, Google
Ora: 15.35, 12:XNUMX
Qasjet e ndryshme për krijimin e sistemeve NER janë:
Sistemet e bazuara në fjalor
Sistemet e bazuara në rregulla
Sistemet e bazuara në mësimin e makinerive
Mbështetje e thjeshtë për klientët
Burimet Njerëzore Efiçente
Klasifikimi i thjeshtuar i përmbajtjes
Optimizimi i motorëve të kërkimit
Rekomandim i saktë i përmbajtjes