Lås upp kritisk information i ostrukturerad data med entitetsextraktion i NLP
Om man tittar på hastigheten med vilken data genereras, varav 80 % är ostrukturerad, finns det ett behov av att använda nästa generations teknik för att analysera data effektivt och få meningsfulla insikter för att fatta bättre beslut. Named Entity Recognition (NER) inom NLP fokuserar främst på att bearbeta ostrukturerad data och klassificera dessa namngivna entiteter i fördefinierade kategorier, och därigenom omvandla ostrukturerad data till strukturerad data som kan användas för nedströmsanalys.
Den globala installerade basen av lagringskapacitet kommer att nå 11.7 zettabyte in 2023.
80% av data runt om i världen är ostrukturerad, vilket gör den föråldrad och oanvändbar.
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 utformat för att låta organisationer låsa upp kritisk information i ostrukturerad data och låter dig upptäcka relationer mellan enheter från finansiella rapporter, försäkringsdokument, recensioner, läkarjournaler etc. NER kan också hjälpa till att identifiera relationer mellan enheter av samma typ, såsom flera organisationer eller individer som nämns i ett dokument, vilket är viktigt för konsekvens i enhetsmärkning och förbättrad modellnoggrannhet. Med stor erfarenhet inom NLP och lingvistik är vi väl rustade att leverera domänspecifika insikter för att hantera annoteringsprojekt av alla skalor.
Det primära målet med en NER-modell är att märka eller tagga enheter i textdokument och kategorisera dem för djupinlärning. Djupinlärningsmodeller och andra maskininlärningsmodeller används ofta för NER-uppgifter, eftersom de automatiskt kan lära sig funktioner från text och förbättra noggrannheten. Allmänna modeller, som tränas på breda korpusar som nyheter och webbtext, kan behöva anpassning för att fungera korrekt i domänspecifika NER-uppgifter. Följande tre metoder används vanligtvis för detta ändamål. Du kan dock också välja att kombinera en eller flera metoder. De olika metoderna för att skapa NER-system är:
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.
Regelbaserade metoder använder fördefinierade regler för att identifiera enheter i text. Dessa system använder en uppsättning fördefinierade regler, vilka är
Mönsterbaserade regler – Som namnet antyder följer en mönsterbaserad regel ett morfologiskt mönster eller en ordsträng som används i dokumentet.
Kontextbaserade regler – Kontextbaserade regler beror på betydelsen eller sammanhanget för ordet i dokumentet.
I maskininlärningsbaserade system används statistisk modellering för att upptäcka entiteter. En funktionsbaserad representation av textdokumentet används i denna metod. Du kan övervinna flera nackdelar med de två första metoderna eftersom modellen kan känna igen entitetstyper trots små variationer i deras stavning för djupinlärning. Dessutom kan du träna en anpassad modell för domänspecifik NER, och det är viktigt att finjustera modellen för att förbättra noggrannheten och anpassa sig till ny data.
Sentimentanalys
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
Namngivna enheters igenkänning (Namned Entity Recognition) i maskininlärning är en del av naturlig språkbehandling (NBT). Det primära målet med NER är att bearbeta strukturerad och ostrukturerad data och klassificera dessa namngivna enheter i fördefinierade kategorier. Några vanliga kategorier inkluderar namn, personenhet, plats, företag, tid, monetära värden, händelser med mera.
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
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.
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)
PII avser personligt identifierbar information. Denna uppgift involverar anteckningar av alla nyckelidentifierare som kan relatera tillbaka till en persons identitet.
PHI hänvisar till Skyddad hälsoinformation. Denna uppgift innefattar anteckning av 18 nyckelpatientidentifierare som identifierats under HIPAA, för att avidentifiera en patientjournal/identitet.
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
Det uppskattas att dataforskare lägger över 80 % av sin tid på dataförberedelse. Genom att koordinera flera annotatörer för att säkerställa konsekvens och kvalitet i annoteringsprojekt, gör outsourcing att ditt team kan fokusera på utvecklingen av robusta algoritmer och lämna den tråkiga delen av att samla in datamängder för namngiven entitetsigenkänning till oss.
En genomsnittlig ML-modell skulle kräva insamling och taggning av stora delar av namngivna datamängder, vilket kräver att företag hämtar resurser från andra team. Att skala annoteringsinsatser över flera datatyper, såsom text, bilder och ljud, kan vara utmanande. Med partners som oss erbjuder vi domänexperter som enkelt kan skalas upp i takt med att ditt företag växer.
Dedikerade domänexperter, som annoterar dag ut och dag in, kommer – vilken dag som helst – att göra ett bättre jobb jämfört med ett team som behöver hantera annoteringsuppgifter i sina hektiska scheman. Det behöver knappast sägas att det resulterar i bättre resultat, vilket leder till mer exakta förutsägelser från NER-modeller.
Vår beprövade process för datakvalitetssäkring, teknikvalideringar och flera steg av kvalitetssäkring hjälper oss att leverera förstklassig kvalitet, och överträffar ofta förväntningarna genom att leverera kommenterade data i ett strukturerat format för att underlätta nedströms bearbetning.
Vi är certifierade för att upprätthålla de högsta standarderna för datasäkerhet med integritet samtidigt som vi arbetar med våra kunder för att säkerställa konfidentialitet
Som experter på att kurera, utbilda och leda team av kvalificerade arbetare kan vi säkerställa att projekt levereras inom budget.
Hög nätverksupptid och leverans i tid av data, tjänster och lösningar.
Med en pool av resurser på land och till havs kan vi bygga och skala team efter behov för olika användningsfall.
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.
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.
80 % av data inom sjukvårdsdomänen är ostrukturerad, vilket gör den otillgänglig. Att komma åt data kräver betydande manuella ingrepp, vilket begränsar mängden användbar data.
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.
Stärka team för att bygga världsledande AI-produkter.
Kontakta oss nu för att lära dig hur vi kan samla in en anpassad NER-datauppsättning för din unika AI/ML-lösning
Medicinsk dataannotering är processen att märka medicinsk text, bilder, ljud och video för att träna AI-modeller. Det är avgörande för att utveckla exakta AI-system som förbättrar diagnostik, behandlingsplanering och patientvård.
Genom att tillhandahålla märkta datamängder kan AI-modeller lära sig att känna igen mönster i komplexa medicinska data, såsom att identifiera sjukdomar i röntgenbilder eller extrahera viktig information från kliniska anteckningar. Detta förbättrar precisionen och tillförlitligheten hos AI-tillämpningar inom hälso- och sjukvården.
Annotering av medicinska data inkluderar märkning av kliniska anteckningar, elektroniska patientjournaler (EHR), röntgenbilder, MR-bilder, datortomografi, patologirapporter och ljuddata som läkares diktering.
Annoterad medicinsk text gör det möjligt för modeller för naturlig språkbehandling (NLP) att extrahera och tolka klinisk information, såsom symtom, sjukdomar eller mediciner, från ostrukturerad data som läkaranteckningar eller utskrivningssammanfattningar.
Att kommentera medicinska data kräver hantering av ostrukturerad och komplex information, säkerställande av klinisk noggrannhet och efterlevnad av sekretessregler som HIPAA. Det kräver också expertis inom medicinsk terminologi och domänkunskap.
Annoteringsleverantörer följer strikta datasäkerhetsprotokoll som HIPAA-efterlevnad och använder avidentifierade data för att upprätthålla patientens integritet samtidigt som de antecknar känslig medicinsk information.
Annoterade datamängder tränar AI-modeller att känna igen sjukdomsmarkörer i medicinska bilder eller text. Till exempel kan AI identifiera cancerstadier inom onkologi eller upptäcka hjärtsjukdomar inom kardiologi, vilket förbättrar tidig diagnos och behandlingsresultat.
Avancerade annoteringsverktyg och domänspecifik programvara, såsom DICOM-visare för medicinsk avbildning, används tillsammans med mänsklig expertis för att säkerställa hög noggrannhet vid märkning av medicinska data.
Shaip kombinerar experter inom området, avancerade annoteringsverktyg och en robust kvalitetssäkringsprocess för att leverera exakt och skalbar medicinsk dataannotering skräddarsydd efter kundernas behov. De specialiserar sig inom radiologi, onkologi, kardiologi och andra hälsovårdsområden.
Kostnaden beror på datatyp, volym och komplexitet, samt den expertisnivå som krävs. Shaip erbjuder anpassade priser baserade på specifika projektkrav.
