- Какво правим
-
-
-
Специалност
-
-
-
- Готови данни
-
- Решения
- платформа
- Компанията
Отключете критична информация в неструктурирани данни с извличане на обекти в NLP
Овластяване на екипи за изграждане на водещи в света продукти за изкуствен интелект.
Разглеждане на скоростта, с която се генерират данните; от които 80% са неструктурирани, съществува необходимост на място да се използват технологии от следващо поколение, за да се анализират ефективно данните и да се получат значими прозрения за вземане на по-добри решения. Разпознаването на наименувани обекти (NER) в НЛП се фокусира основно върху обработката на неструктурирани данни и класифицирането на тези наименувани обекти в предварително дефинирани категории.
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 позволява на организациите да отключват критична информация в неструктурирани данни и ви позволява да откривате връзки между субекти от финансови отчети, застрахователни документи, прегледи, лекарски бележки и т.н. С богат опит в НЛП и лингвистиката, ние сме добре подготвени да предоставим домейн -специфични прозрения за работа с анотационни проекти от всякакъв мащаб.
Основната цел на NER модела е да етикетира или маркира обекти в текстови документи и да ги категоризира за дълбоко обучение. Следните три подхода обикновено се използват за тази цел. Можете обаче да изберете да комбинирате и 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.
Извличане на информация въз основа на 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 функции. 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.
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 наименувани обекти в предварително дефинирани категории. Някои често срещани категории включват име, местоположение, компания, време, парични стойности, събития и др.
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
Изчислено е, че специалистите по данни прекарват над 80% от времето си в подготовка на данни. С аутсорсинг вашият екип може да се съсредоточи върху разработването на стабилни алгоритми, оставяйки на нас досадната част от събирането на наборите от данни за разпознаване на именувани обекти.
Средният ML модел би изисквал събиране и маркиране на големи парчета от наименувани набори от данни, което изисква компаниите да привличат ресурси от други екипи. С партньори като нас ние предлагаме експерти по домейни, които могат лесно да бъдат мащабирани с разрастването на вашия бизнес.
Специализираните експерти по домейни, които анотират всеки ден, ще вършат превъзходна работа в сравнение с екип, който трябва да поеме анотационни задачи в техните натоварени графици. Излишно е да казвам, че това води до по-добър резултат.
Нашият доказан процес за осигуряване на качеството на данните, технологични валидации и множество етапи на QA ни помагат да предоставим най-доброто качество в класа си, което често надхвърля очакванията.
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.
Свържете се с нас сега, за да научите как можем да съберем персонализиран NER набор от данни за вашето уникално AI/ML решение
Разпознаването на именуван обект е част от обработката на естествен език. Основната цел на NER е да обработва структурирани и неструктурирани данни и да класифицира тези наименувани обекти в предварително дефинирани категории. Някои често срещани категории включват име, местоположение, компания, време, парични стойности, събития и др.
Накратко, NER се занимава с:
Разпознаване/откриване на именуван обект – Идентифициране на дума или поредица от думи в документ.
Класификация на именуван обект – Класифициране на всеки открит обект в предварително дефинирани категории.
Обработката на естествен език помага за разработването на интелигентни машини, способни да извличат значение от реч и текст. Машинното обучение помага на тези интелигентни системи да продължат да се учат чрез обучение на големи количества набори от данни на естествен език. Най-общо НЛП се състои от три основни категории:
Разбиране на структурата и правилата на езика – Синтаксис
Извличане на значението на думи, текст и реч и идентифициране на техните взаимоотношения – Семантика
Идентифициране и разпознаване на изговорени думи и преобразуването им в текст – Реч
Някои от често срещаните примери за предварително определена категоризация на обект са:
Лице: Майкъл Джексън, Опра Уинфри, Барак Обама, Сюзън Сарандън
местоположение: Канада, Хонолулу, Банкок, Бразилия, Кеймбридж
Организация: Samsung, Disney, Yale University, Google
Time: 15.35, 12 часа,
Различните подходи за създаване на NER системи са:
Системи, базирани на речници
Системи, базирани на правила
Системи, базирани на машинно обучение
Рационализирана поддръжка на клиенти
Ефективни човешки ресурси
Опростена класификация на съдържанието
Оптимизиране на търсачките
Препоръка за точно съдържание