Experts en anotacions de reconeixement d'entitats anomenades
Desbloquegeu informació crítica en dades no estructurades amb l'extracció d'entitats en NLP
Clients destacats
Potenciar els equips per construir productes d’intel·ligència artificial de primera línia.
Observant la velocitat a la qual es generen les dades; dels quals el 80% no està estructurat, hi ha una necessitat sobre el terreny d'utilitzar tecnologies de nova generació per analitzar les dades de manera eficaç i obtenir coneixements significatius per prendre millors decisions. El reconeixement d'entitats anomenades (NER) a NLP se centra principalment en processar dades no estructurades i classificar aquestes entitats amb nom en categories predefinides.
IDC, empresa d'analistes:
Aconseguirà la base instal·lada mundial de capacitat d'emmagatzematge 11.7 zettabytes in 2023
IBM, Gartner i IDC:
80% de les dades arreu del món està desestructurada, la qual cosa la fa obsoleta i inutilitzable.
Què és NER
Analitzeu les dades per descobrir coneixements significatius
El reconeixement d'entitats anomenades (NER), identifica i classifica entitats com ara persones, organitzacions i ubicacions dins de text no estructurat. NER millora l'extracció de dades, simplifica la recuperació d'informació i potencia les aplicacions d'IA avançades, la qual cosa la converteix en una eina vital per a que les empreses puguin aprofitar. Amb NER, les organitzacions poden obtenir informació valuosa, millorar les experiències dels clients i racionalitzar els processos.
Shaip NER està dissenyat per permetre a les organitzacions desbloquejar informació crítica en dades no estructurades i us permet descobrir relacions entre entitats a partir d'estats financers, documents d'assegurances, revisions, notes del metge, etc. Amb una gran experiència en PNL i lingüística, estem ben equipats per oferir dominis. -Insights específics per gestionar projectes d'anotació de qualsevol escala.
Enfocaments NER
L'objectiu principal d'un model NER és etiquetar o etiquetar entitats en documents de text i classificar-les per a un aprenentatge profund. Els tres enfocaments següents s'utilitzen generalment per a aquest propòsit. Tanmateix, també podeu optar per combinar un o més mètodes. Els diferents enfocaments per crear sistemes NER són:
Basat en diccionari
sistemes
Aquest és potser l'enfocament NER més senzill i fonamental. Utilitzarà un diccionari amb moltes paraules, sinònims i col·lecció de vocabulari. El sistema comprovarà si una entitat concreta present al text també està disponible al vocabulari. Mitjançant l'ús d'un algorisme de concordança de cadenes, es realitza una comprovació creuada d'entitats. TAquí hi ha una necessitat d'actualitzar constantment el conjunt de dades de vocabulari per al funcionament efectiu del model NER.
Basat en regles
sistemes
Extracció d'informació a partir d'un conjunt de regles preestablertes, que són
Regles basades en patrons – Com el seu nom indica, una regla basada en patrons segueix un patró morfològic o una cadena de paraules utilitzades en el document.
Regles basades en el context – Les regles basades en el context depenen del significat o del context de la paraula del document.
Sistemes basats en l'aprenentatge automàtic
En els sistemes basats en l'aprenentatge automàtic, el modelatge estadístic s'utilitza per detectar entitats. En aquest enfocament s'utilitza una representació basada en funcions del document de text. Podeu superar diversos inconvenients dels dos primers enfocaments, ja que el model pot reconèixer els tipus d'entitats malgrat les petites variacions en les seves grafies per a un aprenentatge profund.
Com podem ajudar
- General NER
- NER mèdic
- Anotació PII
- Anotació PHI
- Anotació de frase clau
- Anotació d'incidències
Aplicacions del NER
- Suport al client simplificat
- Recursos Humans eficients
- Classificació simplificada de continguts
- Millorar l’atenció al pacient
- Optimització de motors de cerca
- Recomanació de contingut precisa
Cas d'ús
- Sistemes d'extracció i reconeixement d'informació
- Sistemes de preguntes-resposta
- Sistemes de traducció automàtica
- Sistemes de resum automàtic
- Anotació semàntica
Procés d'anotació NER
El procés d'anotació NER generalment difereix dels requisits d'un client, però principalment implica:
Fase 1: Experiència tècnica en el domini (Entendre l'abast del projecte i les directrius d'anotació)
Fase 2: Formació dels recursos adequats per al projecte
Fase 3: Cicle de comentaris i control de qualitat dels documents anotats
La nostra experiència
1. Reconeixement d'entitats anomenades (NER)
El reconeixement d'entitats anomenades en l'aprenentatge automàtic forma part del processament del llenguatge natural. L'objectiu principal de NER és processar dades estructurades i no estructurades i classificar aquestes entitats amb nom en categories predefinides. Algunes categories habituals inclouen nom, ubicació, empresa, hora, valors monetaris, esdeveniments i molt més.
1.1 Domini general
Identificació de persones, lloc, organització, etc. en l'àmbit general
1.2 Domini d'assegurances
Implica l'extracció d'entitats en documents d'assegurança com ara
- Sumes assegurades
- Límits d'indemnització/límits de la política
- Estimacions com ara salari, facturació, ingressos per comissions, exportacions/importacions
- Horaris de vehicles
- Extensions de polítiques i límits interns
1.3 Domini Clínic / NER Mèdic
Identificació del problema, estructura anatòmica, medicina, procediment a partir de registres mèdics com ara EHR; solen ser de naturalesa no estructurada i requereixen un processament addicional per extreure informació estructurada. Això sovint és complex i requereix experts del domini de l'assistència sanitària per extreure les entitats rellevants.
2. Anotació de frase clau (KP)
Identifica un sintagma nominal discret en un text. Un sintagma nominal pot ser simple (per exemple, paraula de capçalera única com el nom, el nom propi o el pronom) o complexa (per exemple, una frase nominal que té una paraula principal juntament amb els seus modificadors associats)
3. Anotació PII
La PII fa referència a la informació d'identificació personal. Aquesta tasca implica l'anotació de qualsevol identificador de clau que es pugui relacionar amb la identitat d'una persona.
4. Anotació PHI
PHI fa referència a la informació de salut protegida. Aquesta tasca implica l'anotació de 18 identificadors clau de pacients identificats sota HIPAA, per tal de desidentificar un registre/identitat del pacient.
5. Anotació d'incidències
Identificació d'informació com qui, què, quan i on sobre un esdeveniment, per exemple, un atac, un segrest, una inversió, etc. Aquest procés d'anotació té els passos següents:
5.1. Identificació de l'entitat (per exemple, persona, lloc, organització, etc.
5.2. Identificació de la paraula que denota l'incident principal (és a dir, paraula activadora)
5.3. Identificació de la relació entre un disparador i els tipus d'entitat
Per què Shaip?
Equip dedicat
S'estima que els científics de dades dediquen més del 80% del seu temps a la preparació de dades. Amb l'externalització, el vostre equip pot centrar-se en el desenvolupament d'algoritmes robusts, deixant-nos la part tediosa de recopilar els conjunts de dades de reconeixement d'entitats anomenades.
Escalabilitat
Un model mitjà de ML requeriria la recollida i l'etiquetatge de grans blocs de conjunts de dades amb nom, la qual cosa requereix que les empreses obtinguin recursos d'altres equips. Amb socis com nosaltres, oferim experts en dominis que es poden escalar fàcilment a mesura que el vostre negoci creixi.
Millor qualitat
Els experts en dominis dedicats, que anoten dia a dia i cada dia, faran, qualsevol dia, una feina superior en comparació amb un equip, que ha d'acomodar les tasques d'anotació en els seus horaris ocupats. No cal dir que es tradueix en una millor sortida.
Excel · lència operacional
El nostre provat procés d'assegurament de la qualitat de les dades, validacions tecnològiques i múltiples etapes de control de qualitat ens ajuden a oferir la millor qualitat de la seva classe que sovint supera les expectatives.
Seguretat amb privadesa
Estem certificats per mantenir els estàndards més alts de seguretat de dades amb privadesa mentre treballem amb els nostres clients per garantir la confidencialitat
Preus competitius
Com a experts en comissariat, formació i gestió d'equips de treballadors qualificats, podem garantir que els projectes es lliuren dins del pressupost.
Disponibilitat i lliurament
Alt temps de funcionament de la xarxa i lliurament puntual de dades, serveis i solucions.
Força laboral global
Amb un conjunt de recursos onshores i offshore, podem crear i escalar equips segons sigui necessari per a diversos casos d'ús.
Persones, procés i plataforma
Amb la combinació d'una força laboral global, una plataforma robusta i processos operatius dissenyats per cinturons negres de 6 sigma, Shaip ajuda a llançar les iniciatives d'IA més desafiants.
Recursos Recomanats
Blog
Reconeixement d'entitats anomenades (NER) - El concepte, tipus
Named Entity Recognition (NER) us ajuda a desenvolupar models d'aprenentatge automàtic i PNL de primer nivell. Aprèn casos d'ús, exemples i molt més de NER en aquesta publicació súper informativa.
Solutions
Anotació de dades mèdiques impulsades per humans
El 80% de les dades del domini sanitari no estan estructurades, la qual cosa les fa inaccessibles. L'accés a les dades requereix una intervenció manual important, que limita la quantitat de dades utilitzables.
Blog
Anotació de text a l'aprenentatge automàtic: una guia completa
L'anotació de text a l'aprenentatge automàtic fa referència a afegir metadades o etiquetes a dades textuals en brut per crear conjunts de dades estructurats per entrenar, avaluar i millorar els models d'aprenentatge automàtic.
Voleu crear les vostres pròpies dades d'entrenament NER?
Poseu-vos en contacte amb nosaltres ara per saber com podem recopilar un conjunt de dades NER personalitzat per a la vostra solució única d'IA/ML
Preguntes més freqüents (FAQ)
El reconeixement d'entitats anomenades forma part del processament del llenguatge natural. L'objectiu principal de NER és processar dades estructurades i no estructurades i classificar aquestes entitats amb nom en categories predefinides. Algunes categories habituals inclouen nom, ubicació, empresa, hora, valors monetaris, esdeveniments i molt més.
En poques paraules, NER tracta de:
Reconeixement/detecció d'entitats amb nom: identificació d'una paraula o sèrie de paraules en un document.
Classificació d'entitats anomenades: classificació de totes les entitats detectades en categories predefinides.
El processament del llenguatge natural ajuda a desenvolupar màquines intel·ligents capaços d'extreure significat de la parla i del text. L'aprenentatge automàtic ajuda aquests sistemes intel·ligents a continuar aprenent mitjançant la formació en grans quantitats de conjunts de dades en llenguatge natural. En general, la PNL consta de tres categories principals:
Entendre l'estructura i les regles del llenguatge – Sintaxi
Derivar el significat de les paraules, el text i la parla i identificar les seves relacions - Semàntica
Identificar i reconèixer les paraules parlades i transformar-les en text – Parla
Alguns dels exemples habituals d'una categorització d'entitats predeterminada són:
Persona: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
Lloguer: Canadà, Honolulu, Bangkok, Brasil, Cambridge
organització: Samsung, Disney, Universitat de Yale, Google
Temps: 15.35, 12 p. m.,
Els diferents enfocaments per crear sistemes NER són:
Sistemes basats en diccionaris
Sistemes basats en regles
Sistemes basats en l'aprenentatge automàtic
Suport al client simplificat
Recursos Humans eficients
Classificació simplificada de continguts
Optimització de motors de cerca
Recomanació de contingut precisa