Nafngreindir aðilar viðurkenningu athugasemdasérfræðingar

Útdráttur/viðurkenning á mannekndum einingum til að þjálfa NLP módel

Opnaðu mikilvægar upplýsingar í óskipulögðum gögnum með einingaútdrætti í NLP

Þjónusta við viðurkenningu á nafngreindum einingum

Valin viðskiptavinir

Að styrkja teymi til að smíða leiðandi AI vörur í heiminum.

Amazon
Google
Microsoft
Cogknit
Það er aukin eftirspurn eftir því að greina óskipulögð gögn til að afhjúpa ófundna innsýn.

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.

IDC, greiningarfyrirtæki:

Uppsett grunnur geymslurýmis um allan heim mun ná 11.7 zettabæti in 2023

IBM, Gartner og IDC:

80% gagna um allan heim er óskipulögð, sem gerir þau úrelt og ónothæf. 

Hvað er NER

Greindu gögn til að uppgötva þýðingarmikla innsýn

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 leyfa stofnunum að opna mikilvægar upplýsingar í óskipulögðum gögnum og gerir þér kleift að uppgötva tengsl milli aðila úr reikningsskilum, tryggingarskjöl, umsagnir, læknaskýrslur osfrv. Með ríka reynslu í NLP og málvísindum erum við vel í stakk búin til að skila lénssértækri innsýn til að takast á við skýringarverkefni af hvaða stærðargráðu sem er.

Nafngreind einingarviðurkenning (ner)

NER nálganir

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:

Orðabók byggð
kerfi

Orðabók byggð kerfi
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.

Byggt á reglu
kerfi

Reglubundin kerfi
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.

Kerfi sem byggir á vélanámi

Kerfi sem byggir á vélanámi
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.

Hvernig við getum hjálpað

  • Hershöfðingi NER
  • Læknisfræði NER
  • PII athugasemd
  • PHI athugasemd
  • Lykilorðaskýring
  • Atviksskýring

Umsóknir NER

  • Straumlínulagað þjónustuver
  • Skilvirkur mannauður
  • Einfölduð efnisflokkun
  • Bæta umönnun sjúklinga
  • Hagræðing leitarvéla
  • Nákvæm tilmæli um efni

Notaðu mál

  • Upplýsingaútdráttur og viðurkenningarkerfi
  • Spurninga-svarakerfi
  • Vélþýðingarkerfi
  • Sjálfvirk samantektarkerfi
  • Merkingarskýring

NER athugasemdaferli

NER athugasemdaferli er almennt frábrugðið kröfum viðskiptavinar en það felur aðallega í sér:

Lénsþekking

Phase 1: Sérfræðiþekking á tækniléni (skilningur verkefnis og leiðbeiningar um skýringar)

Þjálfunarúrræði

Phase 2: Þjálfun viðeigandi úrræði fyrir verkefnið

Qa skjöl

Phase 3: Endurgjöf hringrás og QA á athugasemdum skjöl

Sérfræðiþekking okkar

1. Nafngreind aðilaviðurkenning (NER) 

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

Tryggingar lén

1.2 Tryggingarlén 

Það felur í sér útdrátt aðila í vátryggingarskjölum eins og 

  • Vátryggingarfjárhæðir
  • Skaðabótamörk/tryggingartakmörk
  • Áætlanir eins og launaskrá, velta, gjaldtekjur, útflutningur/innflutningur
  • Áætlanir ökutækja
  • Framlengingar á stefnu og innri mörk 

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.

Skýring lykilorða (kp)

2. Lykilorðaskýring (KP)

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)

3. PII skýring

PII vísar til persónugreinanlegra upplýsinga. Þetta verkefni felur í sér skýringu á öllum lykilauðkennum sem geta tengst auðkenni einstaklings.

Pii athugasemd
Phi athugasemd

4. PHI athugasemd

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.

5. Atviksskýring

Auðkenning upplýsinga eins og hver, hvað, hvenær, hvar um atburð, td árás, mannrán, fjárfestingu osfrv. Þetta skýringarferli hefur eftirfarandi skref:

Auðkenning aðila

5.1. Auðkenning aðila (td einstaklingur, staður, stofnun osfrv.)

Auðkenning aðila

5.2. Auðkenning orðs sem táknar aðalatvikið (þ.e. kveikja orð)

Auðkenning aðila

5.3. Auðkenning á tengslum milli kveikju og einingategunda

Af hverju Shaip?

Dedicate Team

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.

Skalanleiki

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.

Betri gæði

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.

Rekstur ágæti

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.

Öryggi með persónuvernd

Við erum vottuð fyrir að viðhalda ströngustu stöðlum um gagnaöryggi með persónuvernd á meðan við vinnum með viðskiptavinum okkar til að tryggja trúnað

Samkeppnishæf verðlagning

Sem sérfræðingar í sýningarstjórn, þjálfun og stjórnun teyma sérhæfðra starfsmanna, getum við tryggt að verkefnum sé skilað innan fjárhagsáætlunar.

Framboð og afhending

Hár netupptími og afhending á réttum tíma á gögnum, þjónustu og lausnum.

Alþjóðlegt vinnuafl

Með laug af auðlindum á landi og á landi getum við byggt upp og stækkað teymi eftir þörfum fyrir ýmis notkunartilvik.

Fólk, ferli og pallur

Með blöndu af alþjóðlegu vinnuafli, öflugum vettvangi og rekstrarferlum sem hannaðir eru af 6 sigma svartbeltum, hjálpar Shaip að koma af stað krefjandi gervigreindarverkefnum.

Shaip hafðu samband við okkur

Viltu búa til þín eigin NER þjálfunargögn?

Hafðu samband við okkur núna til að læra hvernig við getum safnað sérsniðnu NER gagnasafni fyrir þína einstöku AI/ML lausn

  • Með því að skrá mig er ég sammála Shaip Friðhelgisstefna og Skilmálar þjónustu og veita samþykki mitt til að fá B2B markaðssamskipti frá Shaip.

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:XNUMX,

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