- Τι Κάνουμε
-
-
-
Εξειδικευμένα
-
-
-
- Δεδομένα εκτός ραφιού
-
- Λύσεις
- Πλατφόρμα
- Εταιρεία
Ξεκλειδώστε σύνθετες πληροφορίες σε μη δομημένα δεδομένα με εξαγωγή και αναγνώριση οντοτήτων
Ενδυνάμωση των ομάδων για τη δημιουργία κορυφαίων παγκοσμίως προϊόντων AI.
Το 80% των δεδομένων στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης είναι αδόμητα, καθιστώντας τα απρόσιτα. Η πρόσβαση στα δεδομένα απαιτεί σημαντική χειροκίνητη παρέμβαση, η οποία περιορίζει την ποσότητα των χρησιμοποιήσιμων δεδομένων. Η κατανόηση του κειμένου στον ιατρικό τομέα απαιτεί βαθιά κατανόηση της ορολογίας του για να ξεκλειδώσει τις δυνατότητές του. Το Shaip σάς παρέχει την τεχνογνωσία για να σχολιάσετε δεδομένα υγειονομικής περίθαλψης για να βελτιώσετε τους κινητήρες τεχνητής νοημοσύνης σε κλίμακα.
Η παγκόσμια εγκατεστημένη βάση χωρητικότητας αποθήκευσης θα φτάσει 11.7 ζεταμπάιτ in 2023
80% των δεδομένων σε όλο τον κόσμο είναι αδόμητα, καθιστώντας τα απαρχαιωμένα και άχρηστα.
Προσφέρουμε υπηρεσίες σχολιασμού Ιατρικών Δεδομένων που βοηθούν τους οργανισμούς να εξάγουν κρίσιμες πληροφορίες σε μη δομημένα ιατρικά δεδομένα, π.χ., σημειώσεις ιατρού, περιλήψεις εισαγωγής/απαλλαγής ΗΜΥ, αναφορές παθολογίας κ.λπ., που βοηθούν τα μηχανήματα να αναγνωρίζουν τις κλινικές οντότητες που υπάρχουν σε ένα δεδομένο κείμενο ή εικόνα. Οι διαπιστευμένοι ειδικοί τομέα μας μπορούν να σας βοηθήσουν να παρέχετε πληροφορίες για συγκεκριμένο τομέα – π.χ. συμπτώματα, ασθένειες, αλλεργίες και φάρμακα, για να βοηθήσετε στην παροχή πληροφοριών για φροντίδα.
Προσφέρουμε επίσης ιδιόκτητα Medical NER API (προεκπαιδευμένα μοντέλα NLP), τα οποία μπορούν να ταυτοποιήσουν αυτόματα και να ταξινομήσουν τις ονομαστικές οντότητες που παρουσιάζονται σε ένα έγγραφο κειμένου. Τα Medical NER API αξιοποιούν το ιδιόκτητο γράφημα γνώσης, με 20 εκατομμύρια+ σχέσεις και 1.7 εκατομμύρια+ κλινικές έννοιες.
Από την αδειοδότηση και τη συλλογή δεδομένων έως τον σχολιασμό δεδομένων, η Shaip σας έχει καλύψει.
Οι υπηρεσίες ιατρικού σχολιασμού μας ενισχύουν την ακρίβεια AI στην υγειονομική περίθαλψη. Ονομάζουμε σχολαστικά ιατρικές εικόνες, κείμενα και ήχο, χρησιμοποιώντας την τεχνογνωσία μας για να εκπαιδεύσουμε μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης. Αυτά τα μοντέλα βελτιώνουν τη διάγνωση, τον προγραμματισμό θεραπείας και τη φροντίδα των ασθενών. Εξασφαλίστε υψηλής ποιότητας, αξιόπιστα δεδομένα για προηγμένες εφαρμογές ιατρικής τεχνολογίας. Εμπιστευτείτε μας για να βελτιώσουμε την ιατρική επάρκεια του AI σας.
Βελτιώστε την ιατρική τεχνητή νοημοσύνη σχολιάζοντας οπτικά δεδομένα από ακτίνες Χ, αξονικές τομογραφίες και μαγνητική τομογραφία. Βεβαιωθείτε ότι τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης αποδίδουν άριστα στη διάγνωση και τη θεραπεία, με γνώμονα την επισήμανση δεδομένων από ειδικούς. Λάβετε καλύτερα αποτελέσματα για τον ασθενή με ανώτερες πληροφορίες απεικόνισης.
Προηγμένη τεχνητή νοημοσύνη στην υγειονομική περίθαλψη με λεπτομερή σχολιασμό βίντεο. Οξύνετε τη μάθηση AI με ταξινομήσεις και τμηματοποιήσεις σε ιατρικά πλάνα. Βελτιώστε τη χειρουργική σας τεχνητή νοημοσύνη και την παρακολούθηση ασθενών για βελτιωμένη παροχή υγειονομικής περίθαλψης και διαγνωστικά.
Βελτιώστε την ανάπτυξη ιατρικής τεχνητής νοημοσύνης με δεδομένα κειμένου με έμπειρα σχολιασμένα. Αναλύστε και εμπλουτίστε γρήγορα τεράστιους τόμους κειμένων, από χειρόγραφες σημειώσεις έως ασφαλιστικές αναφορές. Εξασφαλίστε ακριβείς και εφαρμόσιμες πληροφορίες για τις εξελίξεις στον τομέα της υγειονομικής περίθαλψης.
Αξιοποιήστε την τεχνογνωσία του NLP για να σχολιάσετε και να επισημάνετε με ακρίβεια τα ιατρικά δεδομένα ήχου. Δημιουργήστε συστήματα με φωνητική υποστήριξη για απρόσκοπτες κλινικές λειτουργίες και ενσωματώστε την τεχνητή νοημοσύνη σε διάφορα προϊόντα υγειονομικής περίθαλψης που ενεργοποιούνται με φωνή. Βελτιώστε τη διαγνωστική ακρίβεια με εξειδικευμένη επιμέλεια δεδομένων ήχου.
Βελτιώστε την ιατρική τεκμηρίωση μετατρέποντάς την σε καθολικούς κωδικούς με ιατρική κωδικοποίηση AI. Εξασφαλίστε ακρίβεια, βελτιώστε την αποδοτικότητα χρέωσης και υποστηρίξτε την απρόσκοπτη παροχή υπηρεσιών υγειονομικής περίθαλψης με την αιχμή βοήθειας AI στην κωδικοποίηση ιατρικών αρχείων.
Η διαδικασία σχολιασμού γενικά διαφέρει ανάλογα με τις απαιτήσεις ενός πελάτη, αλλά περιλαμβάνει κυρίως:
Φάση 1: Εξειδίκευση στον τεχνικό τομέα (Κατανόηση των κατευθυντήριων γραμμών πεδίου και σχολιασμού)
Φάση 2: Εκπαίδευση κατάλληλων πόρων για το έργο
Φάση 3: Κύκλος ανατροφοδότησης και QA των σχολιασμένων εγγράφων
Οι προηγμένοι αλγόριθμοι AI και ML μεταμορφώνουν την υγειονομική περίθαλψη χρησιμοποιώντας διάφορες ιατρικές διαδικασίες. Αυτές οι τεχνολογίες αιχμής επιτρέπουν την αυτοματοποίηση της υγειονομικής περίθαλψης, οδηγώντας σε βελτιωμένη αποτελεσματικότητα, ακρίβεια και φροντίδα των ασθενών. Για να κατανοήσουμε καλύτερα τον πιθανό αντίκτυπό τους, ας διερευνήσουμε τις ακόλουθες περιπτώσεις χρήσης:
Η υπηρεσία μας σχολιασμού εικόνων ακτινολογίας βελτιώνει τα διαγνωστικά τεχνητής νοημοσύνης και περιλαμβάνει ένα πρόσθετο επίπεδο τεχνογνωσίας. Κάθε αξονική τομογραφία, μαγνητική τομογραφία και αξονική τομογραφία επισημαίνεται σχολαστικά και εξετάζεται από ειδικό του θέματος. Αυτό το επιπλέον βήμα στην εκπαίδευση και την αναθεώρηση ενισχύει την ικανότητα του AI να εντοπίζει ανωμαλίες και ασθένειες. Βελτιώνει την ακρίβεια πριν από την παράδοση στους πελάτες μας.
Ο σχολιασμός εικόνας που εστιάζεται στην καρδιολογία ενισχύει τα διαγνωστικά AI. Προσφέρουμε ειδικούς καρδιολογίας που επισημαίνουν σύνθετες εικόνες που σχετίζονται με την καρδιά και εκπαιδεύουν τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μας. Πριν στείλουμε δεδομένα σε πελάτες, αυτοί οι ειδικοί εξετάζουν κάθε εικόνα για να εξασφαλίσουν κορυφαία ακρίβεια. Αυτή η διαδικασία εξουσιοδοτεί την τεχνητή νοημοσύνη να ανιχνεύει με μεγαλύτερη ακρίβεια τις καρδιακές παθήσεις.
Η υπηρεσία σχολιασμού εικόνων στην οδοντιατρική επισημαίνει οδοντιατρικές εικόνες για να βελτιώσει τα διαγνωστικά εργαλεία AI. Εντοπίζοντας με ακρίβεια την τερηδόνα, τα ζητήματα ευθυγράμμισης και άλλες οδοντικές παθήσεις, οι ΜΜΕ μας δίνουν τη δυνατότητα στην τεχνητή νοημοσύνη να βελτιώνει τα αποτελέσματα των ασθενών και να υποστηρίζει τους οδοντιάτρους στον ακριβή σχεδιασμό θεραπείας και την έγκαιρη ανίχνευση.
Ένας μεγάλος όγκος ιατρικών δεδομένων και γνώσεων είναι διαθέσιμος στα ιατρικά αρχεία κυρίως σε μη δομημένη μορφή. Ο σχολιασμός ιατρικής οντότητας μας δίνει τη δυνατότητα να μετατρέψουμε μη δομημένα δεδομένα σε δομημένη μορφή.
2.1 Ιατρικές ιδιότητες
Τα φάρμακα και οι ιδιότητες τους τεκμηριώνονται σχεδόν σε κάθε ιατρικό φάκελο, ο οποίος αποτελεί σημαντικό μέρος του κλινικού τομέα. Μπορούμε να αναγνωρίσουμε και να σχολιάσουμε τα διάφορα χαρακτηριστικά των φαρμάκων σύμφωνα με τις οδηγίες.
2.2 Χαρακτηριστικά δεδομένων εργαστηρίου
Τα εργαστηριακά δεδομένα συνοδεύονται κυρίως από τα χαρακτηριστικά τους σε ιατρικό φάκελο. Μπορούμε να αναγνωρίσουμε και να σχολιάσουμε τα διάφορα χαρακτηριστικά των εργαστηριακών δεδομένων σύμφωνα με οδηγίες.
2.3 Ιδιότητες μέτρησης σώματος
Η μέτρηση του σώματος συνοδεύεται κυρίως από τα χαρακτηριστικά τους σε ιατρικό φάκελο. Αποτελείται κυρίως από τα ζωτικά σημεία. Μπορούμε να αναγνωρίσουμε και να σχολιάσουμε τα διάφορα χαρακτηριστικά της μέτρησης του σώματος.
Μαζί με τον γενικό ιατρικό σχολιασμό NER, μπορούμε επίσης να εργαστούμε σε συγκεκριμένους σχολιασμούς τομέα, όπως ογκολογία, ακτινολογία, κ.λπ. Ακολουθούν οι συγκεκριμένες οντότητες NER που μπορούν να σχολιαστούν – Πρόβλημα καρκίνου, Ιστολογία, στάδιο καρκίνου, στάδιο TNM, βαθμός καρκίνου, διάσταση, κλινική κατάσταση, τεστ δείκτη όγκου, Κωδικός δείκτη καρκίνου, περιοχή μελέτης καρκίνου, Vardiation,
Μαζί με τον εντοπισμό και τον σχολιασμό μεγάλων κλινικών οντοτήτων και σχέσεων, μπορούμε επίσης να σχολιάσουμε τις ανεπιθύμητες ενέργειες ορισμένων φαρμάκων ή διαδικασιών. Το πεδίο εφαρμογής έχει ως εξής: Επισήμανση των ανεπιθύμητων ενεργειών και των αιτιολογικών τους παραγόντων. Προσδιορισμός της σχέσης μεταξύ της δυσμενούς επίδρασης και της αιτίας της επίδρασης.
Μετά τον εντοπισμό και τον σχολιασμό κλινικών οντοτήτων, εκχωρούμε επίσης σχετική σχέση μεταξύ των οντοτήτων. Μπορεί να υπάρχουν σχέσεις μεταξύ δύο ή περισσότερων εννοιών.
Μαζί με τον προσδιορισμό κλινικών οντοτήτων και σχέσεων, μπορούμε επίσης να εκχωρήσουμε την Κατάσταση, την Άρνηση και το Θέμα των κλινικών οντοτήτων.
Ο σχολιασμός χρονικών οντοτήτων από έναν ιατρικό φάκελο, βοηθά στη δημιουργία ενός χρονοδιαγράμματος του ταξιδιού του ασθενούς. Παρέχει αναφορά και πλαίσιο για την ημερομηνία που σχετίζεται με ένα συγκεκριμένο γεγονός. Ακολουθούν οι οντότητες ημερομηνίας – Ημερομηνία διάγνωσης, Ημερομηνία διαδικασίας, Ημερομηνία έναρξης φαρμακευτικής αγωγής, Ημερομηνία λήξης φαρμακευτικής αγωγής, Ημερομηνία έναρξης ακτινοβολίας, Ημερομηνία λήξης ακτινοβολίας, Ημερομηνία εισαγωγής, Ημερομηνία εξιτηρίου, Ημερομηνία εξέτασης, Σημείωση ημερομηνία, Έναρξη.
Αναφέρεται στη διαδικασία συστηματικής οργάνωσης, επισήμανσης και κατηγοριοποίησης διαφορετικών ενοτήτων ή τμημάτων εγγράφων, εικόνων ή δεδομένων που σχετίζονται με την υγειονομική περίθαλψη, π.χ., σχολιασμός σχετικών ενοτήτων από το έγγραφο και ταξινόμηση των ενοτήτων στους αντίστοιχους τύπους τους. Αυτό βοηθά στη δημιουργία δομημένων και εύκολα προσβάσιμων πληροφοριών, οι οποίες μπορούν να χρησιμοποιηθούν για διάφορους σκοπούς, όπως υποστήριξη κλινικών αποφάσεων, ιατρική έρευνα και ανάλυση δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης.
Σχολιασμός των κωδικών ICD-10-CM και CPT σύμφωνα με τις οδηγίες. Για κάθε επισημασμένο ιατρικό κώδικα, τα στοιχεία (αποσπάσματα κειμένου) που τεκμηριώνουν την απόφαση επισήμανσης θα σχολιάζονται επίσης μαζί με τον κωδικό.
Σχολιασμός των κωδικών RXNORM σύμφωνα με τις οδηγίες. Για κάθε επισημασμένο ιατρικό κώδικα, τα στοιχεία (αποσπάσματα κειμένου) που τεκμηριώνουν την απόφαση επισήμανσης θα σχολιάζονται επίσης μαζί με τον κωδικό.
Σχολιασμός κωδικών SNOMED σύμφωνα με τις οδηγίες. Για κάθε επισημασμένο ιατρικό κώδικα, τα στοιχεία (αποσπάσματα κειμένου) που τεκμηριώνουν την απόφαση επισήμανσης θα σχολιάζονται επίσης μαζί με τον κωδικό.
Σχολιασμός κωδικών UMLS σύμφωνα με τις οδηγίες. Για κάθε επισημασμένο ιατρικό κώδικα, τα στοιχεία (αποσπάσματα κειμένου) που τεκμηριώνουν την απόφαση επισήμανσης θα σχολιάζονται επίσης μαζί με τον κωδικό.
Η υπηρεσία μας σχολιασμού εικόνων ειδικεύεται σε αξονικές τομογραφίες για ακριβή σήμανση για εκπαίδευση τεχνητής νοημοσύνης με έντονη εστίαση σε λεπτομερείς ανατομικές δομές. Οι ειδικοί στο θέμα όχι μόνο εξετάζουν αλλά και εκπαιδεύονται σε κάθε εικόνα για κορυφαία ακρίβεια. Αυτή η σχολαστική διαδικασία βοηθά στην ανάπτυξη διαγνωστικών εργαλείων.
Η υπηρεσία σχολιασμών εικόνων MRI βελτιώνει τα διαγνωστικά AI. Οι ειδικοί μας στο θέμα εκπαιδεύουν και εξετάζουν κάθε σάρωση για μέγιστη ακρίβεια πριν από την παράδοση. Ονομάζουμε τις σαρώσεις MRI με ακρίβεια για να βελτιώσουμε την εκπαίδευση μοντέλων AI. Αυτή η διαδικασία τους βοηθά να εντοπίσουν ανωμαλίες και δομές. Ενισχύστε την ακρίβεια στις ιατρικές αξιολογήσεις και τα σχέδια θεραπείας με τις υπηρεσίες μας.
Ο σχολιασμός εικόνας ακτίνων Χ ενισχύει τα διαγνωστικά AI. Οι ειδικοί μας επισημαίνουν κάθε εικόνα με προσοχή, εντοπίζοντας με ακρίβεια τα κατάγματα και τις ανωμαλίες. Επίσης, εκπαιδεύουν και ελέγχουν αυτές τις ετικέτες για κορυφαία ακρίβεια πριν από την παράδοση του πελάτη. Εμπιστευτείτε μας για να βελτιώσουμε την τεχνητή νοημοσύνη σας και να λάβετε καλύτερη ανάλυση ιατρικής απεικόνισης.
Σχολιασμός Κλινικής Ασφάλισης
Η διαδικασία προηγούμενης έγκρισης είναι το κλειδί για τη σύνδεση των παρόχων υγειονομικής περίθαλψης, των πληρωτών και για τη διασφάλιση ότι οι θεραπείες ακολουθούν τις οδηγίες. Ο σχολιασμός των ιατρικών αρχείων βοήθησε στη βελτιστοποίηση αυτής της διαδικασίας. Ταίριαξε έγγραφα με ερωτήσεις, ενώ ακολουθούσε πρότυπα, βελτιώνοντας τις ροές εργασίας των πελατών.
Πρόβλημα: Ο σχολιασμός 6,000 ιατρικών περιπτώσεων έπρεπε να γίνει μέσα σε ένα αυστηρό χρονοδιάγραμμα με ακρίβεια, δεδομένης της ευαισθησίας των δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης. Χρειαζόταν αυστηρή τήρηση των ενημερωμένων κλινικών κατευθυντήριων γραμμών και των κανονισμών απορρήτου, όπως το HIPAA, για να διασφαλιστούν ποιοτικοί σχολιασμοί και συμμόρφωση.
Λύση: Σημειώσαμε πάνω από 6,000 ιατρικές περιπτώσεις, συσχετίζοντας ιατρικά έγγραφα με κλινικά ερωτηματολόγια. Αυτό απαιτούσε σχολαστική σύνδεση των αποδεικτικών στοιχείων με τις απαντήσεις, με ταυτόχρονη τήρηση των κλινικών οδηγιών. Οι βασικές προκλήσεις που αντιμετωπίστηκαν ήταν οι αυστηρές προθεσμίες για ένα μεγάλο σύνολο δεδομένων και η αντιμετώπιση των συνεχώς εξελισσόμενων κλινικών προτύπων.
Ειδικές και εκπαιδευμένες ομάδες:
Η υψηλότερη αποτελεσματικότητα της διαδικασίας διασφαλίζεται με:
Η πατενταρισμένη πλατφόρμα προσφέρει πλεονεκτήματα:
Υπολογίζεται ότι οι επιστήμονες δεδομένων ξοδεύουν πάνω από το 80% του χρόνου τους στην προετοιμασία δεδομένων. Με την εξωτερική ανάθεση, η ομάδα σας μπορεί να επικεντρωθεί στην ανάπτυξη ισχυρών αλγορίθμων, αφήνοντας σε εμάς το κουραστικό κομμάτι της συλλογής των ονομασμένων συνόλων δεδομένων αναγνώρισης οντοτήτων.
Ένα μέσο μοντέλο ML θα απαιτούσε συλλογή και επισήμανση μεγάλων τμημάτων ονομασμένων συνόλων δεδομένων, κάτι που απαιτεί από τις εταιρείες να αντλούν πόρους από άλλες ομάδες. Με συνεργάτες όπως εμείς, προσφέρουμε ειδικούς τομέα που μπορούν εύκολα να κλιμακωθούν καθώς η επιχείρησή σας αναπτύσσεται.
Οι αφοσιωμένοι ειδικοί τομέα, οι οποίοι σχολιάζουν καθημερινά και καθημερινά, θα κάνουν –κάθε μέρα– μια ανώτερη δουλειά σε σύγκριση με μια ομάδα, η οποία πρέπει να συμπεριλάβει τις εργασίες σχολιασμού στα πολυάσχολα πρόγραμμά της. Περιττό να πούμε ότι οδηγεί σε καλύτερη απόδοση.
Η αποδεδειγμένη διαδικασία διασφάλισης ποιότητας δεδομένων, οι επικυρώσεις τεχνολογίας και τα πολλαπλά στάδια QA, μας βοηθούν να προσφέρουμε την καλύτερη ποιότητα στην κατηγορία μας που συχνά υπερβαίνει τις προσδοκίες.
Είμαστε πιστοποιημένοι για τη διατήρηση των υψηλότερων προτύπων ασφάλειας δεδομένων με απόρρητο, ενώ συνεργαζόμαστε με τους πελάτες μας για τη διασφάλιση του απορρήτου
Ως ειδικοί στην επιμέλεια, την εκπαίδευση και τη διαχείριση ομάδων ειδικευμένων εργαζομένων, μπορούμε να διασφαλίσουμε ότι τα έργα παραδίδονται εντός του προϋπολογισμού.
Υψηλός χρόνος λειτουργίας και έγκαιρη παράδοση δεδομένων, υπηρεσιών και λύσεων.
Με μια δεξαμενή χερσαίων και υπεράκτιων πόρων, μπορούμε να δημιουργήσουμε και να κλιμακώσουμε ομάδες όπως απαιτείται για διάφορες περιπτώσεις χρήσης.
Με τον συνδυασμό ενός παγκόσμιου εργατικού δυναμικού, ισχυρής πλατφόρμας και επιχειρησιακών διαδικασιών που σχεδιάστηκαν από μαύρες ζώνες 6 sigma, η Shaip βοηθά στην έναρξη των πιο απαιτητικών πρωτοβουλιών τεχνητής νοημοσύνης.
Το Named Entity Recognition (NER) σάς βοηθά να αναπτύξετε κορυφαία μοντέλα μηχανικής εκμάθησης και NLP. Μάθετε περιπτώσεις χρήσης, παραδείγματα και πολλά άλλα NER σε αυτήν την εξαιρετικά ενημερωτική ανάρτηση.
Το σύνολο δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης ποιοτικής εκπαίδευσης βελτιώνει το αποτέλεσμα του ιατρικού μοντέλου που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη. Αλλά πώς να επιλέξετε τον σωστό πάροχο υπηρεσιών επισήμανσης δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης;
Με τα δεδομένα που θέτουν τα θεμέλια για την υγειονομική περίθαλψη, πρέπει να κατανοήσουμε τον ρόλο της, τις πραγματικές εφαρμογές και τις προκλήσεις της. Διαβάστε παρακάτω για να μάθετε…
Επικοινωνήστε μαζί μας τώρα για να μάθετε πώς μπορούμε να συλλέξουμε και να σχολιάσουμε δεδομένα για τη μοναδική σας λύση AI/ML
Η Αναγνώριση Ονομασμένης Οντότητας είναι μέρος της Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας. Ο πρωταρχικός στόχος του NER είναι να επεξεργάζεται δομημένα και μη δομημένα δεδομένα και να ταξινομεί αυτές τις ονομασμένες οντότητες σε προκαθορισμένες κατηγορίες. Ορισμένες κοινές κατηγορίες περιλαμβάνουν το όνομα, την τοποθεσία, την εταιρεία, την ώρα, τις χρηματικές αξίες, τα γεγονότα και άλλα.
Με λίγα λόγια, το NER ασχολείται με:
Αναγνώριση/ανίχνευση ονομαστικής οντότητας – Προσδιορισμός λέξης ή σειράς λέξεων σε ένα έγγραφο.
Ταξινόμηση επώνυμης οντότητας – Ταξινόμηση κάθε ανιχνευμένης οντότητας σε προκαθορισμένες κατηγορίες.
Η επεξεργασία φυσικής γλώσσας βοηθά στην ανάπτυξη έξυπνων μηχανών ικανών να εξάγουν νόημα από την ομιλία και το κείμενο. Η Μηχανική Εκμάθηση βοηθά αυτά τα έξυπνα συστήματα να συνεχίσουν να μαθαίνουν εκπαιδεύοντας σε μεγάλες ποσότητες συνόλων δεδομένων φυσικής γλώσσας. Γενικά, το NLP αποτελείται από τρεις μεγάλες κατηγορίες:
Κατανόηση της δομής και των κανόνων της γλώσσας – Σύνταξη
Εξαγωγή της σημασίας των λέξεων, του κειμένου και του λόγου και προσδιορισμός των σχέσεών τους – Σημασιολογία
Εντοπισμός και αναγνώριση προφορικών λέξεων και μετατροπή τους σε κείμενο – Ομιλία
Μερικά από τα κοινά παραδείγματα μιας προκαθορισμένης κατηγοριοποίησης οντοτήτων είναι:
Πρόσωπο: Μάικλ Τζάκσον, Όπρα Γουίνφρεϊ, Μπαράκ Ομπάμα, Σούζαν Σάραντον
Τοποθεσία: Καναδάς, Χονολουλού, Μπανγκόκ, Βραζιλία, Κέιμπριτζ
Διοργάνωση: Samsung, Disney, Πανεπιστήμιο Yale, Google
Χρόνος: 15.35, 12 μ.μ
Οι διαφορετικές προσεγγίσεις για τη δημιουργία συστημάτων NER είναι:
Συστήματα που βασίζονται σε λεξικό
Συστήματα που βασίζονται σε κανόνες
Συστήματα που βασίζονται στη μηχανική μάθηση
Βελτιωμένη υποστήριξη πελατών
Αποτελεσματικό Ανθρώπινο Δυναμικό
Απλοποιημένη ταξινόμηση περιεχομένου
Βελτιστοποίηση μηχανών αναζήτησης
Ακριβής σύσταση περιεχομένου