Emërtuar Ekspertët e Annotimeve të Njohjes së Entitetit

Nxjerrja / Njohja e entitetit me fuqi njerëzore për të trajnuar modelet NLP

Zhbllokoni informacionin kritik në të dhënat e pastrukturuara me nxjerrjen e entitetit në NLP

Shërbimet e njohjes së entitetit të emërtuar

Klientë të veçuar

Fuqizimi i ekipeve për të krijuar produkte të inteligjencës artificiale me famë botërore.

Amazona
Google
microsoft
Njohuri
Ekziston një kërkesë në rritje për të analizuar të dhënat e pastrukturuara për të zbuluar njohuri të pazbuluara.

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.

IDC, Firma Analistike:

Baza e instaluar në mbarë botën e kapacitetit të ruajtjes do të arrijë 11.7 zettabajt in 2023

IBM, Gartner dhe IDC:

80% e të dhënave në mbarë botën janë të pastrukturuara, duke i bërë ato të vjetruara dhe të papërdorshme. 

Çfarë është NER

Analizoni të dhënat për të zbuluar njohuri domethënëse

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 njohuri specifike për domenin për të trajtuar projektet e shënimeve të çdo shkalle

Njohja e subjektit të emërtuar (ner)

Qasjet NER

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:

Bazuar në fjalor
sistemet

Sistemet e bazuara në fjalor
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.

E bazuar në rregulla
sistemet

Sistemet e bazuara në rregulla
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.

Sistemet e bazuara në mësimin e makinerive

Sistemet e bazuara në mësimin e makinerive
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.

Si mund të ndihmojmë

  • Gjeneral NER
  • Mjekësi NER
  • Shënim PII
  • Shënim PHI
  • Shënimi i frazës kryesore
  • Shënimi i incidentit

Aplikimet e NER

  • Mbështetje e thjeshtë për klientët
  • Burimet Njerëzore Efiçente
  • Klasifikimi i thjeshtuar i përmbajtjes
  • Përmirësoni kujdesin ndaj pacientit
  • Optimizimi i motorëve të kërkimit
  • Rekomandim i saktë i përmbajtjes

Raste te perdorimit

  • Sistemet e Nxjerrjes dhe Njohjes së Informacionit
  • Sistemet pyetje-përgjigje
  • Sistemet e përkthimit në makinë
  • Sistemet automatike të përmbledhjes
  • Shënimi semantik

Procesi i shënimit NER

Procesi i shënimit NER në përgjithësi ndryshon nga kërkesat e klientit, por kryesisht përfshin:

Ekspertiza e domenit

Faza 1: Ekspertiza teknike e fushës (Të kuptuarit e qëllimit të projektit dhe udhëzimeve të shënimeve)

Burimet e trajnimit

Faza 2: Trajnimi i burimeve të përshtatshme për projektin

Qa dokumentet

Faza 3: Cikli i komenteve dhe cilësia e cilësisë së dokumenteve të shënuara

Ekspertiza jonë

1. Njohja e entitetit të emërtuar (NER) 

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

Domeni i sigurimit

1.2 Domeni i sigurimit 

Ai përfshin nxjerrjen e subjekteve në dokumentet e sigurimit si p.sh 

  • Shumat e sigurimit
  • Kufijtë e dëmshpërblimit/kufijtë e politikës
  • Vlerësime të tilla si lidhja e pagave, qarkullimi, të ardhurat nga tarifat, eksportet/importet
  • Oraret e automjeteve
  • Zgjerimet e politikave dhe kufijtë e brendshëm 

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.

Shënimi i frazës kryesore (kp)

2. Shënimi i frazës kyçe (KP)

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)

3. Shënim PII

PII i referohet informacionit personal të identifikueshëm. Kjo detyrë përfshin shënimin e çdo identifikuesi kyç që mund të lidhet me identitetin e një personi.

Shënim Pii
Shënim Phi

4. Shënimi i PHI

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.

5. Shënimi i incidentit

Identifikimi i informacionit si kush, çfarë, kur, ku për një ngjarje p.sh. Sulm, rrëmbim, Investim etj. Ky proces shënimi ka hapat e mëposhtëm:

Identifikimi i subjektit

5.1. Identifikimi i subjektit (p.sh. Personi, vendi, organizata, etj.)

Identifikimi i subjektit

5.2. Identifikimi i fjalës që tregon incidentin kryesor (dmth. fjala nxitëse)

Identifikimi i subjektit

5.3. Identifikimi i lidhjes midis një shkaktari dhe llojeve të entitetit

Pse Shaip?

Ekipi i përkushtuar

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.

Shkallueshmëria

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.

Cilësi më e mirë

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.

Përsosmëri Operative

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.

Siguria me privatësi

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

Çmimet konkurruese

Si ekspertë në kurimin, trajnimin dhe menaxhimin e ekipeve të punëtorëve të kualifikuar, ne mund të sigurojmë që projektet të dorëzohen brenda buxhetit.

Disponueshmëria dhe dorëzimi

Shpërndarja e lartë e rrjetit në kohë dhe në kohë të të dhënave, shërbimeve dhe zgjidhjeve.

Forca punëtore globale

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.

Njerëzit, Procesi dhe Platforma

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.

Na kontaktoni Shaip

Dëshironi të krijoni të dhënat tuaja të trajnimit NER?

Na kontaktoni tani për të mësuar se si mund të mbledhim një grup të dhënash të personalizuar NER për zgjidhjen tuaj unike AI/ML

  • Duke u regjistruar, jam dakord me Shaip Politika e Privatësisë Kushtet e Shërbimit dhe të jap pëlqimin tim për të marrë komunikim marketingu B2B nga Shaip.

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