Επωνυμία Εμπειρογνώμονες σχολιασμού αναγνώρισης οντοτήτων
Ξεκλειδώστε κρίσιμες πληροφορίες σε μη δομημένα δεδομένα με εξαγωγή οντοτήτων στο NLP
Επιλεγμένοι πελάτες
Ενδυνάμωση των ομάδων για τη δημιουργία κορυφαίων παγκοσμίως προϊόντων AI.
Εξετάζοντας την ταχύτητα με την οποία παράγονται τα δεδομένα. εκ των οποίων το 80% δεν είναι δομημένο, υπάρχει ανάγκη επί τόπου να χρησιμοποιηθούν τεχνολογίες επόμενης γενιάς για την αποτελεσματική ανάλυση των δεδομένων και την απόκτηση ουσιαστικών γνώσεων για τη λήψη καλύτερων αποφάσεων. Το Named Entity Recognition (NER) στο NLP εστιάζει κυρίως στην επεξεργασία μη δομημένων δεδομένων και στην ταξινόμηση αυτών των ονομασμένων οντοτήτων σε προκαθορισμένες κατηγορίες.
IDC, εταιρεία αναλυτών:
Η παγκόσμια εγκατεστημένη βάση χωρητικότητας αποθήκευσης θα φτάσει 11.7 ζεταμπάιτ in 2023
IBM, Gartner & IDC:
80% των δεδομένων σε όλο τον κόσμο είναι αδόμητα, καθιστώντας τα απαρχαιωμένα και άχρηστα.
Τι είναι το NER
Αναλύστε δεδομένα για να ανακαλύψετε σημαντικές πληροφορίες
Το Named Entity Recognition (NER), προσδιορίζει και ταξινομεί οντότητες όπως άτομα, οργανισμούς και τοποθεσίες εντός μη δομημένου κειμένου. Το NER ενισχύει την εξαγωγή δεδομένων, απλοποιεί την ανάκτηση πληροφοριών και ενισχύει προηγμένες εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης, καθιστώντας το ένα ζωτικό εργαλείο για τις επιχειρήσεις να αξιοποιήσουν. Με το NER, οι οργανισμοί μπορούν να αποκτήσουν πολύτιμες γνώσεις, να βελτιώσουν τις εμπειρίες των πελατών και να εξορθολογίσουν τις διαδικασίες.
Το Shaip NER έχει σχεδιαστεί για να επιτρέπει στους οργανισμούς να ξεκλειδώνουν κρίσιμες πληροφορίες σε μη δομημένα δεδομένα και σας επιτρέπει να ανακαλύπτετε σχέσεις μεταξύ οντοτήτων από τις οικονομικές καταστάσεις, ασφαλιστικά έγγραφα, κριτικές, σημειώσεις ιατρών κ.λπ. Με πλούσια εμπειρία στο NLP και τη γλωσσολογία, είμαστε καλά εξοπλισμένοι για να παρέχουμε πληροφορίες για συγκεκριμένους τομείς για να χειριστούμε έργα σχολιασμού οποιασδήποτε κλίμακας
Προσεγγίσεις NER
Ο πρωταρχικός στόχος ενός μοντέλου NER είναι η επισήμανση ή η προσθήκη ετικετών σε οντότητες σε έγγραφα κειμένου και η κατηγοριοποίησή τους για βαθιά μάθηση. Οι ακόλουθες τρεις προσεγγίσεις χρησιμοποιούνται γενικά για το σκοπό αυτό. Ωστόσο, μπορείτε να επιλέξετε να συνδυάσετε μία ή περισσότερες μεθόδους επίσης. Οι διαφορετικές προσεγγίσεις για τη δημιουργία συστημάτων NER είναι:
Βασισμένο σε λεξικό
συστήματα
Αυτή είναι ίσως η πιο απλή και θεμελιώδης προσέγγιση NER. Θα χρησιμοποιεί ένα λεξικό με πολλές λέξεις, συνώνυμα και συλλογή λεξιλογίου. Το σύστημα θα ελέγξει εάν μια συγκεκριμένη οντότητα που υπάρχει στο κείμενο είναι επίσης διαθέσιμη στο λεξιλόγιο. Χρησιμοποιώντας έναν αλγόριθμο αντιστοίχισης συμβολοσειρών, πραγματοποιείται διασταύρωση οντοτήτων. ΤΕδώ υπάρχει ανάγκη για συνεχή αναβάθμιση του συνόλου λεξιλογίου για την αποτελεσματική λειτουργία του μοντέλου NER.
Βασισμένο σε κανόνες
συστήματα
Εξαγωγή πληροφοριών με βάση ένα σύνολο προκαθορισμένων κανόνων, οι οποίοι είναι
Κανόνες βασισμένοι σε μοτίβα – Όπως υποδηλώνει το όνομα, ένας κανόνας που βασίζεται σε μοτίβο ακολουθεί ένα μορφολογικό μοτίβο ή μια σειρά λέξεων που χρησιμοποιούνται στο έγγραφο.
Κανόνες που βασίζονται στο πλαίσιο – Οι κανόνες που βασίζονται στο πλαίσιο εξαρτώνται από τη σημασία ή το περιεχόμενο της λέξης στο έγγραφο.
Συστήματα που βασίζονται στη μηχανική μάθηση
Στα συστήματα που βασίζονται σε μηχανική μάθηση, η στατιστική μοντελοποίηση χρησιμοποιείται για την ανίχνευση οντοτήτων. Σε αυτήν την προσέγγιση χρησιμοποιείται μια αναπαράσταση του εγγράφου κειμένου βάσει χαρακτηριστικών. Μπορείτε να ξεπεράσετε πολλά μειονεκτήματα των δύο πρώτων προσεγγίσεων, καθώς το μοντέλο μπορεί να αναγνωρίσει τύπους οντοτήτων παρά τις μικρές παραλλαγές στην ορθογραφία τους για βαθιά μάθηση.
Πώς μπορούμε να βοηθήσουμε
- Στρατηγός ΝΕΡ
- Ιατρική NER
- Σχολιασμός PII
- Σχολιασμός PHI
- Σχολιασμός βασικών φράσεων
- Σχολιασμός περιστατικού
Εφαρμογές NER
- Βελτιωμένη υποστήριξη πελατών
- Αποτελεσματικό Ανθρώπινο Δυναμικό
- Απλοποιημένη ταξινόμηση περιεχομένου
- Βελτιώστε τη φροντίδα των ασθενών
- Βελτιστοποίηση μηχανών αναζήτησης
- Ακριβής σύσταση περιεχομένου
Χρήση περιπτώσεων
- Συστήματα Εξαγωγής & Αναγνώρισης Πληροφοριών
- Συστήματα Ερωτήσεων – Απαντήσεων
- Συστήματα Μηχανικής Μετάφρασης
- Συστήματα αυτόματης σύνοψης
- Σημασιολογικός σχολιασμός
Διαδικασία σχολιασμού NER
Η διαδικασία σχολιασμού NER διαφέρει γενικά ανάλογα με τις απαιτήσεις ενός πελάτη, αλλά περιλαμβάνει κυρίως:
Φάση 1: Εξειδίκευση στον τεχνικό τομέα (Κατανόηση του πεδίου εφαρμογής του έργου και των οδηγιών σχολιασμού)
Φάση 2: Εκπαίδευση κατάλληλων πόρων για το έργο
Φάση 3: Κύκλος ανατροφοδότησης και QA των σχολιασμένων εγγράφων
Η εξειδίκευσή μας
1. Αναγνώριση επωνυμίας οντότητας (NER)
Η Αναγνώριση Επώνυμης Οντότητας στη Μηχανική Εκμάθηση 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.
1.1 Γενικός τομέας
Ταυτοποίηση ανθρώπων, τόπου, οργάνωσης κ.λπ. στον γενικό τομέα
1.2 Ασφαλιστικός Τομέας
Περιλαμβάνει εξαγωγή οντοτήτων σε ασφαλιστικά έγγραφα όπως π.χ
- Ασφαλιστικά ποσά
- Όρια αποζημίωσης/Όρια πολιτικής
- Εκτιμήσεις όπως κύλινδρος μισθών, κύκλος εργασιών, έσοδα από αμοιβές, εξαγωγές/εισαγωγές
- Δρομολόγια οχημάτων
- Επεκτάσεις πολιτικής και εσωτερικά όρια
1.3 Κλινικός Τομέας / Ιατρική NER
Προσδιορισμός προβλήματος, ανατομική δομή, ιατρική, διαδικασία από ιατρικά αρχεία όπως ΗΜΥ. είναι συνήθως αδόμητοι στη φύση και απαιτούν πρόσθετη επεξεργασία για την εξαγωγή δομημένων πληροφοριών. Αυτό είναι συχνά περίπλοκο και απαιτεί εμπειρογνώμονες τομέα από την υγειονομική περίθαλψη να εξάγουν σχετικές οντότητες.
2. Σχολιασμός φράσης κλειδί (KP)
Προσδιορίζει μια διακριτή ονοματική φράση σε ένα κείμενο. Μια ονοματική φράση μπορεί να είναι είτε απλή (π.χ. μονοκεφαλική λέξη όπως ουσιαστικό, κύριο ουσιαστικό ή αντωνυμία) είτε σύνθετη (π.χ. μια ονομαστική φράση που έχει μια κύρια λέξη μαζί με τους σχετικούς τροποποιητές της)
3. Σχολιασμός PII
Το PII αναφέρεται σε Προσωπικά Αναγνωρίσιμα Στοιχεία. Αυτή η εργασία περιλαμβάνει σχολιασμό οποιωνδήποτε βασικών αναγνωριστικών που μπορούν να σχετίζονται με την ταυτότητα ενός ατόμου.
4. Σχολιασμός PHI
Το PHI αναφέρεται στις Προστατευμένες Πληροφορίες Υγείας. Αυτή η εργασία περιλαμβάνει σχολιασμό 18 βασικών αναγνωριστικών ασθενών, όπως προσδιορίζονται στο HIPAA, προκειμένου να αποπροσδιοριστεί ένα αρχείο/ταυτότητα ασθενούς.
5. Σχολιασμός περιστατικού
Προσδιορισμός πληροφοριών όπως ποιος, τι, πότε, πού σχετικά με ένα συμβάν π.χ. Επίθεση, απαγωγή, επένδυση κ.λπ. Αυτή η διαδικασία σχολιασμού έχει τα ακόλουθα βήματα:
5.1. Αναγνώριση οντότητας (π.χ. Πρόσωπο, τόπος, οργανισμός κ.λπ.)
5.2. Αναγνώριση λέξης που δηλώνει το κύριο περιστατικό (δηλαδή λέξη ενεργοποίησης)
5.3. Προσδιορισμός της σχέσης μεταξύ ενός κανόνα και των τύπων οντοτήτων
Γιατί Shaip;
Dedicated Team
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.
Επεκτασιμότητα
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.
Καλύτερη ποιότητα
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.
Λειτουργική αρτιότητα
Η αποδεδειγμένη διαδικασία διασφάλισης ποιότητας δεδομένων, οι τεχνολογικές επικυρώσεις και τα πολλαπλά στάδια QA, μας βοηθούν να προσφέρουμε την καλύτερη ποιότητα στην κατηγορία μας που συχνά υπερβαίνει τις προσδοκίες.
Ασφάλεια με απόρρητο
Είμαστε πιστοποιημένοι για τη διατήρηση των υψηλότερων προτύπων ασφάλειας δεδομένων με απόρρητο, ενώ συνεργαζόμαστε με τους πελάτες μας για τη διασφάλιση του απορρήτου
Ανταγωνιστική τιμολόγηση
Ως ειδικοί στην επιμέλεια, την εκπαίδευση και τη διαχείριση ομάδων ειδικευμένων εργαζομένων, μπορούμε να διασφαλίσουμε ότι τα έργα παραδίδονται εντός του προϋπολογισμού.
Διαθεσιμότητα & Παράδοση
Υψηλός χρόνος λειτουργίας και έγκαιρη παράδοση δεδομένων, υπηρεσιών και λύσεων.
Παγκόσμιο εργατικό δυναμικό
Με μια δεξαμενή χερσαίων και υπεράκτιων πόρων, μπορούμε να δημιουργήσουμε και να κλιμακώσουμε ομάδες όπως απαιτείται για διάφορες περιπτώσεις χρήσης.
Άνθρωποι, Διαδικασία & Πλατφόρμα
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.
Συνιστώμενοι πόροι
Blog
Αναγνώριση επωνυμίας οντότητας (NER) – Η έννοια, τύποι
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.
Λύσεις
Σχολιασμός ιατρικών δεδομένων με ανθρώπινο δυναμικό
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.
Blog
Σχολιασμός κειμένου στη μηχανική μάθηση: Ένας ολοκληρωμένος οδηγός
Ο σχολιασμός κειμένου στη μηχανική εκμάθηση αναφέρεται στην προσθήκη μεταδεδομένων ή ετικετών σε ακατέργαστα δεδομένα κειμένου για τη δημιουργία δομημένων συνόλων δεδομένων για εκπαίδευση, αξιολόγηση και βελτίωση μοντέλων μηχανικής μάθησης.
Θέλετε να δημιουργήσετε τα δικά σας δεδομένα εκπαίδευσης NER;
Επικοινωνήστε μαζί μας τώρα για να μάθετε πώς μπορούμε να συλλέξουμε ένα προσαρμοσμένο σύνολο δεδομένων NER για τη μοναδική σας λύση AI/ML
Συχνές Ερωτήσεις (FAQ)
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