Opnaðu mikilvægar upplýsingar í óskipulögðum gögnum með einingaútdrætti í NLP
Að styrkja teymi til að smíða leiðandi AI vörur í heiminum.
Þegar litið er á hraðann sem gögnin verða til; þar af 80% ómótað, það er þörf á jörðu niðri til að nota næstu kynslóðar tækni til að greina gögnin á áhrifaríkan hátt og öðlast þýðingarmikla innsýn til að taka betri ákvarðanir. Named Entity Recognition (NER) í NLP beinist fyrst og fremst að því að vinna úr óskipulögðum gögnum og flokka þessar nafngreindu einingar í fyrirfram skilgreinda flokka.
Uppsett grunnur geymslurýmis um allan heim mun ná 11.7 zettabæti in 2023
80% gagna um allan heim er óskipulögð, sem gerir þau úrelt og ónothæf.
Nafnuð Entity Recognition (NER), auðkennir og flokkar einingar eins og fólk, stofnanir og staðsetningar innan ómótaðs texta. NER eykur gagnaútdrátt, einfaldar upplýsingaöflun og knýr háþróuð gervigreind forrit, sem gerir það að mikilvægu tæki fyrir fyrirtæki til að nýta sér. Með NER geta stofnanir fengið dýrmæta innsýn, bætt upplifun viðskiptavina og hagrætt ferlum.
Shaip NER er hannað til að gera stofnunum kleift að opna mikilvægar upplýsingar í óskipulögðum gögnum og gerir þér kleift að uppgötva tengsl milli aðila frá reikningsskilum, tryggingarskjölum, umsögnum, læknaskýrslum osfrv. Með ríka reynslu í NLP og málvísindum erum við vel í stakk búin til að afhenda lén -sérstök innsýn til að takast á við skýringarverkefni af hvaða stærðargráðu sem er.
Meginmarkmið NER líkans er að merkja eða merkja einingar í textaskjölum og flokka þá fyrir djúpt nám. Eftirfarandi þrjár aðferðir eru almennt notaðar í þessu skyni. Hins vegar geturðu valið að sameina eina eða fleiri aðferðir líka. Mismunandi aðferðir við að búa til NER kerfi eru:
Þetta er kannski einfaldasta og grundvallaratriði NER nálgunarinnar. Það mun nota orðabók með mörgum orðum, samheitum og orðaforðasafni. Kerfið mun athuga hvort tiltekin eining sem er til staðar í textanum sé einnig fáanleg í orðaforðanum. Með því að nota strengjasamsvörun reiknirit fer fram krossathugun á einingum. Thér er þörf á stöðugri uppfærslu á orðaforðagagnasafninu fyrir skilvirka virkni NER líkansins.
Upplýsingaútdráttur byggður á settum fyrirfram settum reglum, sem eru
Mynstur byggðar reglur – Eins og nafnið gefur til kynna fylgir regla sem byggir á mynstri formfræðilegu mynstri eða streng orða sem notuð eru í skjalinu.
Reglur sem byggja á samhengi – Reglur sem byggja á samhengi eru háðar merkingu eða samhengi orðsins í skjalinu.
Í vélrænum kerfum er tölfræðileg líkan notuð til að greina einingar. Eiginleikabundin framsetning á textaskjalinu er notuð í þessari nálgun. Þú getur sigrast á nokkrum göllum við fyrstu tvær aðferðirnar þar sem líkanið getur þekkt einingagerðir þrátt fyrir smá breytileika í stafsetningu þeirra fyrir djúpt nám.
NER athugasemdaferli er almennt frábrugðið kröfum viðskiptavinar en það felur aðallega í sér:
Phase 1: Sérfræðiþekking á tækniléni (skilningur verkefnis og leiðbeiningar um skýringar)
Phase 2: Þjálfun viðeigandi úrræði fyrir verkefnið
Phase 3: Endurgjöf hringrás og QA á athugasemdum skjöl
Nafngreind einingaviðurkenning í vélanámi er hluti af náttúrulegri málvinnslu. Meginmarkmið NER er að vinna skipulögð og ómótuð gögn og flokka þessar nafngreindu einingar í fyrirfram skilgreinda flokka. Sumir algengir flokkar eru nafn, staðsetning, fyrirtæki, tími, peningaleg gildi, viðburðir og fleira.
1.1 Almennt lén
Auðkenning á fólki, stað, skipulagi o.fl. á almennu sviði
1.2 Tryggingarlén
Það felur í sér útdrátt aðila í vátryggingarskjölum eins og
1.3 Klínískt lén / Medical NER
Að bera kennsl á vandamál, líffærafræðilega uppbyggingu, lyf, aðferð úr sjúkraskrám eins og EHR; eru venjulega óskipulögð í eðli sínu og krefjast viðbótarvinnslu til að draga út skipulagðar upplýsingar. Þetta er oft flókið og krefst þess að lénssérfræðingar frá heilbrigðisþjónustu taki út viðeigandi aðila.
Það auðkennir stakt nafnorð í texta. Nafnorð getur verið annaðhvort einfalt (td eins höfuðorð eins og nafnorð, sérnafn eða fornafn) eða flókið (td nafnorð sem hefur höfuðorð ásamt tilheyrandi breytingum)
PII vísar til persónugreinanlegra upplýsinga. Þetta verkefni felur í sér skýringu á öllum lykilauðkennum sem geta tengst auðkenni einstaklings.
PHI vísar til Verndaðar heilsuupplýsingar. Þetta verkefni felur í sér skýringu á 18 lykilauðkennum sjúklinga eins og þau eru auðkennd samkvæmt HIPAA, til að afmerkja sjúklingaskrá/auðkenni.
Auðkenning upplýsinga eins og hver, hvað, hvenær, hvar um atburð, td árás, mannrán, fjárfestingu osfrv. Þetta skýringarferli hefur eftirfarandi skref:
5.1. Auðkenning aðila (td einstaklingur, staður, stofnun o.s.frv.
5.2. Auðkenning orðs sem táknar aðalatvikið (þ.e. kveikja orð)
5.3. Auðkenning á tengslum milli kveikju og einingategunda
Talið er að gagnafræðingar verji yfir 80% af tíma sínum í gagnagerð. Með útvistun getur teymið þitt einbeitt sér að þróun öflugra reiknirita, sem skilur okkur eftir leiðinlegan þátt í því að safna nefndum gagnagrunna fyrir einingarviðurkenningu.
Meðal ML líkan myndi krefjast söfnunar og merkingar á stórum klumpur af nafngreindum gagnasöfnum, sem krefst þess að fyrirtæki taki til sín fjármagn frá öðrum teymum. Með samstarfsaðilum eins og okkur bjóðum við upp á lénssérfræðinga sem auðvelt er að stækka eftir því sem fyrirtæki þitt vex.
Sérstakir lénssérfræðingar, sem skrifa athugasemdir frá degi til dags, munu - hvaða dag sem er - vinna frábært starf miðað við teymi, sem þarf að koma til móts við athugasemdaverkefni í annasömum áætlunum sínum. Það þarf varla að taka það fram að það skilar sér í betri framleiðslu.
Sannað ferli okkar fyrir gæðatryggingu gagna, tæknistaðfestingar og mörg stig QA, hjálpa okkur að skila bestu gæðum í sínum flokki sem fara oft fram úr væntingum.
Við erum vottuð fyrir að viðhalda ströngustu stöðlum um gagnaöryggi með persónuvernd á meðan við vinnum með viðskiptavinum okkar til að tryggja trúnað
Sem sérfræðingar í sýningarstjórn, þjálfun og stjórnun teyma sérhæfðra starfsmanna, getum við tryggt að verkefnum sé skilað innan fjárhagsáætlunar.
Hár netupptími og afhending á réttum tíma á gögnum, þjónustu og lausnum.
Með laug af auðlindum á landi og á landi getum við byggt upp og stækkað teymi eftir þörfum fyrir ýmis notkunartilvik.
Með blöndu af alþjóðlegu vinnuafli, öflugum vettvangi og rekstrarferlum sem hannaðir eru af 6 sigma svartbeltum, hjálpar Shaip að koma af stað krefjandi gervigreindarverkefnum.
Named Entity Recognition (NER) hjálpar þér að þróa fyrsta flokks vélanám og NLP módel. Lærðu NER notkunartilvik, dæmi og margt fleira í þessari ofurfróðlegu færslu.
80% gagna á heilbrigðissviði eru ómótuð, sem gerir þau óaðgengileg. Aðgangur að gögnunum krefst verulegs handvirks inngrips, sem takmarkar magn nothæfra gagna.
Textaskýring í vélanámi vísar til þess að bæta lýsigögnum eða merkjum við hrá textagögn til að búa til skipulögð gagnapakka til að þjálfa, meta og bæta vélanámslíkön.
Hafðu samband við okkur núna til að læra hvernig við getum safnað sérsniðnu NER gagnasafni fyrir þína einstöku AI/ML lausn
Nafngreind einingaviðurkenning er hluti af náttúrulegri málvinnslu. Meginmarkmið NER er að vinna skipulögð og ómótuð gögn og flokka þessar nafngreindu einingar í fyrirfram skilgreinda flokka. Sumir algengir flokkar eru nafn, staðsetning, fyrirtæki, tími, peningaleg gildi, viðburðir og fleira.
Í hnotskurn fjallar NER um:
Nafngreind einingarviðurkenning/uppgötvun – Að bera kennsl á orð eða röð orða í skjali.
Nafngreind einingaflokkun - Flokkar hverja greinda einingu í fyrirfram skilgreinda flokka.
Natural Language vinnsla hjálpar til við að þróa greindar vélar sem geta dregið merkingu úr tali og texta. Machine Learning hjálpar þessum snjöllu kerfum að halda áfram að læra með því að þjálfa mikið magn af náttúrulegum gagnasettum. Almennt séð samanstendur NLP af þremur meginflokkum:
Skilningur á uppbyggingu og reglum tungumálsins – Setningafræði
Að draga úr merkingu orða, texta og tals og bera kennsl á tengsl þeirra - Merkingarfræði
Að bera kennsl á og þekkja talað orð og umbreyta þeim í texta – Tal
Nokkur af algengum dæmum um fyrirfram ákveðna flokkun aðila eru:
Persóna: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
Staðsetning: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brasilía, Cambridge
Organization: Samsung, Disney, Yale University, Google
Tími: 15.35, 12
Mismunandi aðferðir við að búa til NER kerfi eru:
Orðabók byggð kerfi
Reglubundin kerfi
Kerfi sem byggir á vélanámi
Straumlínulagað þjónustuver
Skilvirkur mannauður
Einfölduð efnisflokkun
Hagræðing leitarvéla
Nákvæm tilmæli um efni
