Namngivna annoteringsexperter för enhetserkännande
Lås upp kritisk information i ostrukturerad data med entitetsextraktion i NLP
Utvalda klienter
Stärka team för att bygga världsledande AI-produkter.
Titta på hastigheten med vilken data genereras; varav 80 % är ostrukturerad, finns det ett behov av att använda nästa generations teknologier för att analysera data effektivt och få meningsfulla insikter för att fatta bättre beslut. Named Entity Recognition (NER) i NLP fokuserar främst på att bearbeta ostrukturerad data och klassificera dessa namngivna enheter i fördefinierade kategorier.
IDC, analytikerföretag:
Den globala installerade basen av lagringskapacitet kommer att nå 11.7 zettabyte in 2023
IBM, Gartner och IDC:
80% av data runt om i världen är ostrukturerad, vilket gör den föråldrad och oanvändbar.
Vad är NER
Analysera data för att upptäcka meningsfulla insikter
Namngiven Entity Recognition (NER), identifierar och klassificerar enheter som människor, organisationer och platser i ostrukturerad text. NER förbättrar dataextraktionen, förenklar informationshämtning och driver avancerade AI-applikationer, vilket gör det till ett viktigt verktyg för företag att dra nytta av. Med NER kan organisationer få värdefulla insikter, förbättra kundupplevelser och effektivisera processer.
Shaip NER är utformad för att tillåta organisationer att låsa upp viktig information i ostrukturerad data och låter dig upptäcka relationer mellan enheter från finansiella rapporter, försäkringsdokument, recensioner, läkaranteckningar, etc. Med rik erfarenhet av NLP och lingvistik är vi väl rustade att leverera domänspecifika insikter för att hantera annoteringsprojekt av alla skala
NER närmar sig
Det primära målet med en NER-modell är att märka eller tagga enheter i textdokument och kategorisera dem för djupinlärning. Följande tre tillvägagångssätt används i allmänhet för detta ändamål. Du kan dock välja att kombinera en eller flera metoder också. De olika metoderna för att skapa NER-system är:
Ordboksbaserat
system
Detta är kanske den mest enkla och grundläggande NER-metoden. Den kommer att använda en ordbok med många ord, synonymer och ordförråd. Systemet kommer att kontrollera om en viss enhet som finns i texten också är tillgänglig i vokabulären. Genom att använda en strängmatchningsalgoritm utförs en korskontroll av entiteter. Thär finns ett behov av att ständigt uppgradera ordförrådsdataset för att NER-modellen ska fungera effektivt.
Regelbaserad
system
Informationsextraktion baserat på en uppsättning förinställda regler, som är
Mönsterbaserade regler – Som namnet antyder följer en mönsterbaserad regel ett morfologiskt mönster eller en sträng av ord som används i dokumentet.
Kontextbaserade regler – Kontextbaserade regler beror på betydelsen eller sammanhanget för ordet i dokumentet.
Maskininlärningsbaserade system
I maskininlärningsbaserade system används statistisk modellering för att upptäcka enheter. En funktionsbaserad representation av textdokumentet används i detta tillvägagångssätt. Du kan övervinna flera nackdelar med de två första tillvägagångssätten eftersom modellen kan känna igen entitetstyper trots små variationer i deras stavningar för djupinlärning.
Hur vi kan hjälpa
- General NER
- Medicinsk NER
- PII-anteckning
- PHI-anteckning
- Nyckelfraskommentar
- Incidentkommentar
Tillämpningar av NER
- Effektiviserad kundsupport
- Effektiva mänskliga resurser
- Förenklad innehållsklassificering
- Förbättra patientvården
- Optimera sökmotorer
- Korrekt innehållsrekommendation
Användningsfall
- Informationsextraktion och igenkänningssystem
- Fråge-svar-system
- Maskinöversättningssystem
- Automatiska summeringssystem
- Semantisk kommentar
NER-anteckningsprocess
NER-kommentarprocessen skiljer sig i allmänhet från kundens krav, men den innefattar huvudsakligen:
Fas 1: Teknisk domänexpertis (förstå projektets omfattning och riktlinjer för kommentarer)
Fas 2: Utbilda lämpliga resurser för projektet
Fas 3: Återkopplingscykel och QA för de kommenterade dokumenten
Vår expertis
1. Named Entity Recognition (NER)
Named Entity Recognition in Machine Learning är en del av Natural Language Processing. Det primära syftet med NER är att bearbeta strukturerad och ostrukturerad data och klassificera dessa namngivna enheter i fördefinierade kategorier. Några vanliga kategorier inkluderar namn, plats, företag, tid, monetära värden, evenemang och mer.
1.1 Allmän domän
Identifiering av personer, plats, organisation etc. i den allmänna domänen
1.2 Försäkringsdomän
Det innebär utvinning av enheter i försäkringshandlingar som t.ex
- Försäkringsbelopp
- Ersättningsgränser/policybegränsningar
- Uppskattningar såsom lönerum, omsättning, avgiftsinkomster, export/import
- Fordons scheman
- Policyförlängningar och inre gränser
1.3 Klinisk domän / Medicinsk NER
Identifiering av problem, anatomisk struktur, medicin, procedur från journaler såsom EPJ; är vanligtvis ostrukturerade till sin natur och kräver ytterligare bearbetning för att extrahera strukturerad information. Detta är ofta komplext och kräver att domänexperter från sjukvården extraherar relevanta enheter.
2. Nyckelfraskommentar (KP)
Den identifierar en diskret substantivfras i en text. En substantivfras kan vara antingen enkel (t.ex. ett huvudord som substantiv, egennamn eller pronomen) eller komplex (t.ex. en substantivfras som har ett huvudord tillsammans med tillhörande modifierare)
3. PII-anteckning
PII avser personligt identifierbar information. Denna uppgift involverar anteckningar av alla nyckelidentifierare som kan relatera tillbaka till en persons identitet.
4. PHI-anteckning
PHI hänvisar till Skyddad hälsoinformation. Denna uppgift innefattar anteckning av 18 nyckelpatientidentifierare som identifierats under HIPAA, för att avidentifiera en patientjournal/identitet.
5. Incidentkommentar
Identifiering av information som vem, vad, när, var om en händelse t.ex. Attack, kidnappning, investering etc. Denna anteckningsprocess har följande steg:
5.1. Enhetsidentifiering (t.ex. person, plats, organisation, etc.)
5.2. Identifiering av ord som anger huvudhändelsen (dvs triggerord)
5.3. Identifiering av relation mellan en trigger och entitetstyper
Varför Shaip?
Dediker team
Det uppskattas att dataforskare spenderar över 80 % av sin tid med att förbereda data. Med outsourcing kan ditt team fokusera på utvecklingen av robusta algoritmer, vilket överlåter den tråkiga delen av att samla in de namngivna datauppsättningarna för enhetsigenkänning till oss.
Skalbarhet
En genomsnittlig ML-modell skulle kräva insamling och taggning av stora bitar av namngivna datauppsättningar, vilket kräver att företag drar in resurser från andra team. Med partners som oss erbjuder vi domänexperter som enkelt kan skalas upp i takt med att ditt företag växer.
Bättre kvalité
Dedikerade domänsexperter som kommenterar dag in och dag ut kommer-vilken dag som helst-att göra ett överlägset jobb jämfört med ett team, som måste rymma annoteringsuppgifter i sina upptagna scheman. Det behöver inte sägas att det ger bättre utdata.
Operativ Excellence
Vår beprövade process för datakvalitetssäkring, teknologivalideringar och flera stadier av QA, hjälper oss att leverera den bästa kvaliteten i klassen som ofta överträffar förväntningarna.
Säkerhet med integritet
Vi är certifierade för att upprätthålla de högsta standarderna för datasäkerhet med integritet samtidigt som vi arbetar med våra kunder för att säkerställa konfidentialitet
konkurrenskraftig prissättning
Som experter på att kurera, utbilda och leda team av kvalificerade arbetare kan vi säkerställa att projekt levereras inom budget.
Tillgänglighet & leverans
Hög nätverksupptid och leverans i tid av data, tjänster och lösningar.
Global arbetskraft
Med en pool av resurser på land och till havs kan vi bygga och skala team efter behov för olika användningsfall.
Människor, process och plattform
Med kombinationen av en global arbetsstyrka, robust plattform och operativa processer designade av 6 sigma black-belts, hjälper Shaip till att lansera de mest utmanande AI-initiativen.
Rekommenderade resurser
Blogg
Named Entity Recognition (NER) – Konceptet, typer
Named Entity Recognition (NER) hjälper dig att utveckla förstklassiga maskininlärnings- och NLP-modeller. Lär dig NER-användningsfall, exempel och mycket mer i detta superinformativa inlägg.
Lösningar
Människodriven medicinsk dataanteckning
80 % av data inom sjukvårdsdomänen är ostrukturerad, vilket gör den otillgänglig. Att komma åt data kräver betydande manuella ingrepp, vilket begränsar mängden användbar data.
Blogg
Textkommentar i maskininlärning: En omfattande guide
Textkommentarer i maskininlärning hänvisar till att lägga till metadata eller etiketter till rå textdata för att skapa strukturerade datauppsättningar för utbildning, utvärdering och förbättring av maskininlärningsmodeller.
Vill du bygga din egen NER-träningsdata?
Kontakta oss nu för att lära dig hur vi kan samla in en anpassad NER-datauppsättning för din unika AI/ML-lösning
Vanliga frågor (FAQ)
Named Entity Recognition är en del av Natural Language Processing. Det primära syftet med NER är att bearbeta strukturerad och ostrukturerad data och klassificera dessa namngivna enheter i fördefinierade kategorier. Några vanliga kategorier inkluderar namn, plats, företag, tid, monetära värden, evenemang och mer.
I ett nötskal handlar NER om:
Namngiven enhetsigenkänning/detektion – Identifiera ett ord eller en serie ord i ett dokument.
Namngiven enhetsklassificering – Klassificering av alla upptäckta enheter i fördefinierade kategorier.
Natural Language-behandling hjälper till att utveckla intelligenta maskiner som kan extrahera mening ur tal och text. Machine Learning hjälper dessa intelligenta system att fortsätta lära sig genom att träna på stora mängder naturliga språkdata. Generellt består NLP av tre huvudkategorier:
Förstå språkets struktur och regler – Syntax
Härleda betydelsen av ord, text och tal och identifiera deras relationer – Semantik
Identifiera och känna igen talade ord och omvandla dem till text – Tal
Några av de vanligaste exemplen på en förutbestämd enhetskategorisering är:
Person: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
Plats: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brasilien, Cambridge
Organisation: Samsung, Disney, Yale University, Google
Tid: 15.35, 12,
De olika metoderna för att skapa NER-system är:
Ordboksbaserade system
Regelbaserade system
Maskininlärningsbaserade system
Effektiviserad kundsupport
Effektiva mänskliga resurser
Förenklad innehållsklassificering
Optimera sökmotorer
Korrekt innehållsrekommendation