Shaip вече е част от екосистемата Ubiquity: Същият екип - сега подкрепен от разширени ресурси за поддръжка на клиенти в голям мащаб.
|
Отключете критична информация в неструктурирани данни с извличане на обекти в NLP
Като се има предвид скоростта, с която се генерират данните; от които 80% са неструктурирани, има нужда от използване на технологии от следващо поколение за ефективен анализ на данните и получаване на смислени прозрения за вземане на по-добри решения. Разпознаването на именувани обекти (NER) в NLP се фокусира предимно върху обработката на неструктурирани данни и класифицирането на тези именувани обекти в предварително дефинирани категории, като по този начин се превръщат неструктурираните данни в структурирани данни, които могат да се използват за последващ анализ.
Световната инсталирана база от капацитет за съхранение ще достигне 11.7 zettabytes in 2023.
80% от данните по света са неструктурирани, което ги прави остарели и неизползваеми.
Разпознаването на именувани обекти (NER) идентифицира и класифицира обекти като хора, организации и местоположения в рамките на неструктуриран текст. NER подобрява извличането на данни, опростява извличането на информация и захранва усъвършенствани AI приложения, което го прави жизненоважен инструмент за бизнеса. С NER организациите могат да получат ценна информация, да подобрят преживяванията на клиентите и да оптимизират процесите.
Shaip NER е проектиран да позволи на организациите да отключват критична информация в неструктурирани данни и ви позволява да откривате връзки между обекти от финансови отчети, застрахователни документи, прегледи, лекарски бележки и др. NER може също да помогне за идентифициране на връзки между обекти от един и същи тип, като например множество организации или лица, споменати в един документ, което е важно за последователността при маркирането на обекти и подобряването на точността на модела. С богат опит в NLP и лингвистиката, ние сме добре подготвени да предоставяме специфични за дадена област анализи за работа с проекти за анотиране от всякакъв мащаб.
Основната цел на NER модела е да етикетира или маркира обекти в текстови документи и да ги категоризира за дълбоко обучение. Моделите за дълбоко обучение и други модели за машинно обучение често се използват за NER задачи, тъй като те могат автоматично да изучават характеристики от текст и да подобряват точността. Моделите с общо предназначение, които са обучени върху широки корпуси като новини и уеб текст, може да се нуждаят от адаптация, за да работят точно в специфични за дадена област NER задачи. Следните три подхода обикновено се използват за тази цел. Можете обаче да изберете да комбинирате един или повече методи. Различните подходи за създаване на NER системи са:
Това е може би най-простият и фундаментален NER подход. Ще използва речник с много думи, синоними и колекция от речници. Системата ще провери дали определен обект, присъстващ в текста, е наличен и в речника. Чрез използване на алгоритъм за съпоставяне на низове се извършва кръстосана проверка на обекти. Tтук е необходимо постоянно надграждане на набора от речникови данни за ефективното функциониране на NER модела.
Методите, базирани на правила, разчитат на предварително дефинирани правила за идентифициране на обекти в текст. Тези системи използват набор от предварително зададени правила, които са
Правила, базирани на шаблони – Както подсказва името, правилото, базирано на шаблон, следва морфологичен модел или низ от думи, използвани в документа.
Контекстно базирани правила – Базираните на контекста правила зависят от значението или контекста на думата в документа.
В системите, базирани на машинно обучение, статистическото моделиране се използва за откриване на обекти. При този подход се използва представяне на текстовия документ, базирано на характеристики. Можете да преодолеете няколко недостатъка на първите два подхода, тъй като моделът може да разпознава типовете обекти въпреки леките вариации в изписването им за дълбоко обучение. Освен това, можете да обучите персонализиран модел за специфично за домейна NER и е важно да настроите модела фино, за да подобрите точността и да се адаптирате към нови данни.
Анализ на чувството
Процесът на анотиране на NER обикновено се различава в зависимост от изискванията на клиента, но основно включва:
Фаза 1: Техническа експертиза в областта (разбиране на обхвата на проекта и насоки за анотация)
Фаза 2: Обучение на подходящи ресурси за проекта
Фаза 3: Цикъл на обратна връзка и QA на анотираните документи
Разпознаването на именувани обекти в машинното обучение е част от обработката на естествен език. Основната цел на NER е да обработва структурирани и неструктурирани данни и да класифицира тези именувани обекти в предварително дефинирани категории. Някои често срещани категории включват име, лице, местоположение, компания, време, парични стойности, събития и други.
1.1 Общ домейн
Идентифициране на хора, място, организация и т.н. в общата област
1.2 Застрахователен домейн
Това включва извличане на обекти в застрахователни документи като напр
1.3 Клинична област / Медицински NER
Идентифициране на проблем, анатомична структура, лекарство, процедура от медицински досиета като ЕЗД; обикновено са неструктурирани по природа и изискват допълнителна обработка за извличане на структурирана информация. Това често е сложно и изисква експерти в сферата на здравеопазването да извлекат съответните обекти.
Той идентифицира дискретна съществителна фраза в текст. Една съществителна фраза може да бъде проста (напр. дума с една глава като съществително, собствено име или местоимение) или сложна (напр. съществителна фраза, която има заглавна дума заедно със свързаните с нея модификатори)
PII се отнася до лична информация. Тази задача включва анотация на всички ключови идентификатори, които могат да се свържат обратно с идентичността на дадено лице.
PHI се отнася до Защитена здравна информация. Тази задача включва анотация на 18 ключови идентификатора на пациента, както са идентифицирани съгласно HIPAA, за да се деидентифицира досие/самоличност на пациент.
Идентифициране на информация като кой, какво, кога, къде за дадено събитие, напр. Нападение, отвличане, инвестиция и т.н. Този процес на анотиране има следните стъпки:
5.1. Идентификация на обекта (напр. Лице, място, организация и др.
5.2. Идентифициране на дума, обозначаваща основния инцидент (т.е. задействаща дума)
5.3. Идентифициране на връзката между тригер и типове обекти
Смята се, че специалистите по обработка на данни прекарват над 80% от времето си в подготовка на данни. Чрез координиране на множество анотатори, за да се осигури последователност и качество в проектите за анотиране, аутсорсингът позволява на вашия екип да се съсредоточи върху разработването на надеждни алгоритми, оставяйки на нас досадната част от събирането на набори от данни за разпознаване на именувани обекти.
Средностатистическият модел на машинно обучение би изисквал събиране и маркиране на големи части от именувани набори от данни, което изисква компаниите да използват ресурси от други екипи. Мащабирането на усилията за анотиране върху множество типове данни, като текст, изображения и аудио, може да бъде предизвикателство. С партньори като нас, ние предлагаме експерти в областта, които могат лесно да бъдат мащабирани с растежа на вашия бизнес.
Специалистите в областта, които анотират ден след ден, ще се справят по-добре – всеки ден – в сравнение с екип, който трябва да се справи със задачите по анотиране в натоварения си график. Излишно е да се казва, че това води до по-добри резултати, водещи до по-точни прогнози от NER моделите.
Нашият доказан процес за осигуряване на качеството на данните, валидирането на технологиите и множеството етапи на осигуряване на качеството ни помагат да постигнем най-високо качество в класа си, често надминавайки очакванията, като предоставяме анотирани данни в структуриран формат, за да улесним последващата обработка.
Ние сме сертифицирани за поддържане на най-високи стандарти за сигурност на данните с поверителност, докато работим с нашите клиенти, за да гарантираме поверителност
Като експерти в курирането, обучението и управлението на екипи от квалифицирани работници, ние можем да гарантираме, че проектите се изпълняват в рамките на бюджета.
Високо мрежово време на работа и навременна доставка на данни, услуги и решения.
С набор от наземни и офшорни ресурси, ние можем да изграждаме и мащабираме екипи според изискванията за различни случаи на употреба.
С комбинацията от глобална работна сила, стабилна платформа и оперативни процеси, проектирани от 6 сигма черни колани, Shaip помага за стартирането на най-предизвикателните AI инициативи.
Разпознаването на именувани обекти (NER) ви помага да разработите първокласни модели за машинно обучение и НЛП. Научете случаи на използване на NER, примери и много повече в тази суперинформативна публикация.
80% от данните в областта на здравеопазването са неструктурирани, което ги прави недостъпни. Достъпът до данните изисква значителна ръчна намеса, което ограничава количеството използваеми данни.
Текстовата анотация в машинното обучение се отнася до добавяне на метаданни или етикети към необработени текстови данни за създаване на структурирани набори от данни за обучение, оценка и подобряване на модели на машинно обучение.
Овластяване на екипи за изграждане на водещи в света продукти за изкуствен интелект.
Свържете се с нас сега, за да научите как можем да съберем персонализиран NER набор от данни за вашето уникално AI/ML решение
