Отклучете ги критичните информации во неструктурирани податоци со екстракција на ентитети во NLP
Зајакнување на тимовите да градат водечки светски производи за вештачка интелигенција.
Гледајќи ја брзината со која се генерираат податоците; од кои 80% се неструктурирани, на терен постои потреба од користење на технологии од следната генерација за ефикасно анализирање на податоците и добивање значајни сознанија за донесување подобри одлуки. Препознавањето на именувани ентитети (NER) во NLP првенствено се фокусира на обработка на неструктурирани податоци и класифицирање на овие именувани ентитети во однапред дефинирани категории, со што неструктурираните податоци се конвертираат во структурирани податоци што можат да се користат за анализа на понатамошни процеси.
Светската инсталирана база на капацитет за складирање ќе достигне 11.7 зетабајти in 2023
80% од податоците ширум светот се неструктурирани, што ги прави застарени и неупотребливи.
Именуван ентитет препознавање (NER), ги идентификува и класифицира ентитетите како што се луѓе, организации и локации во неструктуриран текст. NER го подобрува екстракцијата на податоци, го поедноставува пребарувањето информации и ги овластува напредните апликации за вештачка интелигенција, што го прави витална алатка за бизнисите да ја користат. Со NER, организациите можат да добијат вредни сознанија, да ги подобрат искуствата на клиентите и да ги насочат процесите.
Shaip NER е дизајниран да им овозможи на организациите да отклучат критични информации во неструктурирани податоци и ви овозможува да откриете врски меѓу субјектите од финансиски извештаи, осигурителни документи, прегледи, лекарски белешки итн. NER може да помогне и во идентификувањето на врски меѓу субјекти од ист тип, како што се повеќе организации или поединци споменати во документ, што е важно за конзистентност во означувањето на субјектите и подобрување на точноста на моделот. Со богато искуство во NLP и лингвистиката, ние сме добро опремени да испорачаме увиди специфични за доменот за справување со проекти за анотација од која било скала.
Примарната цел на NER моделот е да ги етикетира или означи ентитетите во текстуалните документи и да ги категоризира за длабинско учење. Моделите за длабинско учење и другите модели за машинско учење најчесто се користат за NER задачи, бидејќи можат автоматски да учат карактеристики од текстот и да ја подобрат точноста. Моделите за општа намена, кои се обучени на широки корпуси како што се вести и веб текст, можеби ќе треба да се прилагодат за прецизно извршување на NER задачи специфични за доменот. Следните три пристапи генерално се користат за оваа намена. Сепак, можете да изберете да комбинирате еден или повеќе методи. Различните пристапи за креирање NER системи се:
Ова е можеби наједноставниот и најфундаменталниот NER пристап. Ќе користи речник со многу зборови, синоними и збирка на вокабулар. Системот ќе провери дали одреден ентитет присутен во текстот е достапен и во вокабуларот. Со користење на алгоритам за совпаѓање низи, се врши вкрстена проверка на ентитетите. Ттука е потребата од постојано надградување на базата на вокабулар за ефективно функционирање на NER моделот.
Методите базирани на правила се потпираат на претходно дефинирани правила за идентификување на ентитети во текст. Овие системи користат збир на претходно поставени правила, кои се
Правила засновани на шаблони – Како што сугерира името, правилото базирано на шема следи морфолошки шема или низа зборови што се користат во документот.
Правила засновани на контекст – Правилата засновани на контекст зависат од значењето или контекстот на зборот во документот.
Во системите базирани на машинско учење, статистичкото моделирање се користи за откривање на ентитети. Во овој пристап се користи претставување на текстуалниот документ базирано на карактеристики. Можете да надминете неколку недостатоци на првите два пристапа бидејќи моделот може да препознава типови на ентитети и покрај малите варијации во нивниот правопис за длабинско учење. Дополнително, можете да обучите прилагоден модел за NER специфичен за доменот, а важно е да го фино подесите моделот за да ја подобрите точноста и да се прилагодите на новите податоци.
Анализа на чувството
Процесот на прибелешки на NER генерално се разликува од барањата на клиентот, но главно вклучува:
Фаза 1: Експертиза за технички домен (Разбирање на упатствата за опсегот на проектот и прибелешките)
Фаза 2: Обука на соодветни ресурси за проектот
Фаза 3: Циклус на повратни информации и QA на прибележените документи
Препознавањето на именувани ентитети во машинското учење е дел од обработката на природен јазик. Примарната цел на NER е да обработува структурирани и неструктурирани податоци и да ги класифицира овие именувани ентитети во однапред дефинирани категории. Некои вообичаени категории вклучуваат име, лице, ентитет, локација, компанија, време, монетарни вредности, настани и друго.
1.1 Општ домен
Идентификација на луѓе, место, организација итн. во општиот домен
1.2 Осигурителен домен
Тоа подразбира извлекување на субјекти во документите за осигурување како што се
1.3 Клинички домен / Медицински НЕР
Идентификација на проблемот, анатомска структура, медицина, процедура од медицинска евиденција како што се ЕЗР; обично се неструктурирани по природа и бараат дополнителна обработка за да се извлечат структурирани информации. Ова е често сложено и бара експерти од областа на здравството да извлечат релевантни субјекти.
Идентификува дискретна именска фраза во текст. Именската фраза може да биде или едноставна (на пр. еден главен збор како именка, сопствена именка или заменка) или сложена (на пр. именска фраза која има главен збор заедно со неговите поврзани модификатори)
PII се однесува на информации за лична идентификација. Оваа задача вклучува прибелешка на сите клучни идентификатори кои можат да се поврзат со идентитетот на една личност.
ЈЗУ се однесува на Заштитени здравствени информации. Оваа задача вклучува прибелешка на 18 клучни идентификатори на пациенти како што се идентификувани под HIPAA, со цел да се деидентификува записот/идентитетот на пациентот.
Идентификација на информации како кој, што, кога, каде за настан, на пр. Напад, киднапирање, инвестиции итн. Овој процес на прибелешки ги има следните чекори:
5.1. Идентификација на ентитет (на пр. Личност, место, организација итн.
5.2. Идентификација на зборот што го означува главниот инцидент (т.е. активирачки збор)
5.3. Идентификација на врската помеѓу типовите на активирач и ентитет
Се проценува дека научниците за податоци поминуваат над 80% од своето време во подготовка на податоци. Со координирање на повеќе анотатори за да се обезбеди конзистентност и квалитет во проектите за анотирање, аутсорсингот му овозможува на вашиот тим да се фокусира на развој на робусни алгоритми, оставајќи ни го досадниот дел од собирањето на множества податоци за препознавање на именувани ентитети.
Просечен модел на машинско учење би барал собирање и означување на големи делови од именувани бази на податоци, што бара од компаниите да повлечат ресурси од други тимови. Скалирањето на напорите за анотирање низ повеќе типови на податоци, како што се текст, слики и аудио, може да биде предизвикувачко. Со партнери како нас, нудиме експерти за домени кои лесно можат да се скалираат како што расте вашиот бизнис.
Посветените експерти од областа, кои анотираат секојдневно, ќе завршат супериорна работа – секој ден – во споредба со тим кој треба да ги приспособи задачите за анотирање во своите зафатени распореди. Непотребно е да се каже дека тоа резултира со подобар резултат, што доведува до поточни предвидувања од NER моделите.
Нашиот докажан процес на обезбедување квалитет на податоци, валидации на технологијата и повеќекратни фази на контрола на квалитетот ни помагаат да испорачаме најдобар квалитет во својата класа, честопати надминувајќи ги очекувањата со доставување анотирани податоци во структуриран формат за да се олесни обработката понатаму.
Ние сме сертифицирани за одржување на највисоките стандарди за безбедност на податоците со приватност додека работиме со нашите клиенти за да обезбедиме доверливост
Како експерти за курирање, обука и управување со тимови од квалификувани работници, можеме да обезбедиме проектите да се испорачуваат во рамките на буџетот.
Високо ажурирање на мрежата и навремена испорака на податоци, услуги и решенија.
Со збир на ресурси на копно и крајбрежје, можеме да изградиме и размериме тимови како што е потребно за различни случаи на употреба.
Со комбинација на глобална работна сила, робусна платформа и оперативни процеси дизајнирани од 6 сигма црни појаси, Шаип помага во започнувањето на најпредизвикувачките иницијативи за вештачка интелигенција.
Препознавањето именуван ентитет (NER) ви помага да развиете врвни модели за машинско учење и НЛП. Научете NER случаи на употреба, примери и многу повеќе во овој супер-информативен пост.
80% од податоците во доменот на здравствената заштита се неструктурирани, што ги прави недостапни. Пристапот до податоците бара значителна рачна интервенција, што го ограничува количеството на употребливи податоци.
Прибелешката на текстот во машинското учење се однесува на додавање метаподатоци или етикети на необработени текстуални податоци за да се создадат структурирани збирки на податоци за обука, евалуација и подобрување на моделите за машинско учење.
Контактирајте со нас сега за да дознаете како можеме да собереме приспособена база на податоци NER за вашето уникатно AI/ML решение
