Експерти по анотация за разпознаване на обекти

Извличане/разпознаване на задвижвани от човека субекти за обучение на модели на НЛП

Отключете критична информация в неструктурирани данни с извличане на обекти в NLP

Услуги за разпознаване на именувани обекти

Препоръчани клиенти

Овластяване на екипи за изграждане на водещи в света продукти за изкуствен интелект.

Амазонка
Google
Microsoft
Cogknit
Има нарастващо търсене на анализ на неструктурирани данни, за да се разкрият неоткрити прозрения.

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.

IDC, Аналитична фирма:

Световната инсталирана база от капацитет за съхранение ще достигне 11.7 zettabytes in 2023

IBM, Gartner & IDC:

80% от данните по света са неструктурирани, което ги прави остарели и неизползваеми. 

Какво е NER

Анализирайте данните, за да откриете значими прозрения

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 специфични за домейна прозрения, за да се справим с анотации на проекти от всякакъв мащаб

Разпознаване на именуван обект (ner)

NER подходи

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:

Базиран на речник
системи

Системи, базирани на речници
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.

Въз основа на правила
системи

Системи, базирани на правила
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.

Системи, базирани на машинно обучение

Системи, базирани на машинно обучение
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.

Как можем да помогнем

  • Генерал NER
  • Медицински NER
  • Анотация за PII
  • PHI анотация
  • Анотация на ключова фраза
  • Анотация на инцидента

Приложения на NER

  • Рационализирана поддръжка на клиенти
  • Ефективни човешки ресурси
  • Опростена класификация на съдържанието
  • Подобрете грижите за пациентите
  • Оптимизиране на търсачките
  • Препоръка за точно съдържание

Използвайте Случаи

  • Системи за извличане и разпознаване на информация
  • Системи въпрос-отговор
  • Системи за машинен превод
  • Системи за автоматично обобщаване
  • Семантична анотация

Процес на анотиране на NER

Процесът на анотиране на NER обикновено се различава в зависимост от изискванията на клиента, но основно включва:

Експертиза в областта

Фаза 1: Техническа експертиза в областта (разбиране на обхвата на проекта и насоки за анотация)

Ресурси за обучение

Фаза 2: Обучение на подходящи ресурси за проекта

Qa документи

Фаза 3: Цикъл на обратна връзка и QA на анотираните документи

Нашите експертизи

1. Разпознаване на именуван обект (NER) 

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

Застрахователен домейн

1.2 Застрахователен домейн 

Това включва извличане на обекти в застрахователни документи като напр 

  • Застрахователни суми
  • Граници на обезщетението/лимити на политиката
  • Оценки като списък на заплатите, оборот, приходи от такси, износ/внос
  • Графици на превозни средства
  • Разширения на правилата и вътрешни ограничения 

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.

Анотация на ключова фраза (kp)

2. Анотация на ключова фраза (KP)

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)

3. Анотация за PII

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.

Пии анотация
Фи анотация

4. PHI анотация

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.

5. Анотация на инцидента

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:

Идентификация на субекта

5.1. Идентификация на обекта (напр. Лице, място, организация и т.н.)

Идентификация на субекта

5.2. Идентифициране на дума, обозначаваща основния инцидент (т.е. задействаща дума)

Идентификация на субекта

5.3. Идентифициране на връзката между тригер и типове обекти

Защо Шайп?

Посветен екип

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.

мащабируемост

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.

По-добро качество

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.

Оперативно съвършенство

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.

Сигурност с поверителност

Ние сме сертифицирани за поддържане на най-високи стандарти за сигурност на данните с поверителност, докато работим с нашите клиенти, за да гарантираме поверителност

Конкурентно ценообразуване

Като експерти в курирането, обучението и управлението на екипи от квалифицирани работници, ние можем да гарантираме, че проектите се изпълняват в рамките на бюджета.

Наличност и доставка

Високо мрежово време на работа и навременна доставка на данни, услуги и решения.

Глобална работна сила

С набор от наземни и офшорни ресурси, ние можем да изграждаме и мащабираме екипи според изискванията за различни случаи на употреба.

Хора, процеси и платформа

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.

Shaip се свържете с нас

Искате ли да изградите свои собствени данни за обучение на NER?

Свържете се с нас сега, за да научите как можем да съберем персонализиран NER набор от данни за вашето уникално AI/ML решение

  • С регистрацията съм съгласен с Shaip Политика за Поверителност намлява приложимите условия за ползване и защита на лични данни и да дам съгласието си за получаване на B2B маркетингова комуникация от Shaip.

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