Benannte Experten für Anmerkungen zur Entitätserkennung
Entschlüsseln Sie kritische Informationen in unstrukturierten Daten mit Entitätsextraktion in NLP
Ausgewählte Kunden
Teams befähigen, weltweit führende KI-Produkte zu entwickeln.
Betrachtet man die Geschwindigkeit, mit der die Daten generiert werden; von denen 80 % unstrukturiert sind, müssen vor Ort Technologien der nächsten Generation eingesetzt werden, um die Daten effektiv zu analysieren und aussagekräftige Erkenntnisse für bessere Entscheidungen zu gewinnen. Die Named Entity Recognition (NER) im NLP konzentriert sich hauptsächlich auf die Verarbeitung unstrukturierter Daten und die Klassifizierung dieser benannten Entitäten in vordefinierte Kategorien.
IDC, Analysefirma:
Die weltweit installierte Basis an Speicherkapazität wird reichen 11.7 Zettabyte in 2023
IBM, Gartner und IDC:
80% der Daten auf der ganzen Welt sind unstrukturiert und damit veraltet und unbrauchbar.
Was ist NER
Analysieren Sie Daten, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen
Named Entity Recognition (NER) identifiziert und klassifiziert Entitäten wie Personen, Organisationen und Orte in unstrukturiertem Text. NER verbessert die Datenextraktion, vereinfacht den Informationsabruf und unterstützt fortschrittliche KI-Anwendungen, was es zu einem wichtigen Werkzeug für Unternehmen macht. Mit NER können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse gewinnen, Kundenerlebnisse verbessern und Prozesse rationalisieren.
Shaip NER wurde entwickelt, um Organisationen zu ermöglichen, kritische Informationen in unstrukturierten Daten zu entschlüsseln, und lässt Sie Beziehungen zwischen Einheiten aus Jahresabschlüssen entdecken, Versicherungsdokumente, Bewertungen, Arztbriefe usw. Mit unserer reichen Erfahrung in NLP und Linguistik sind wir gut gerüstet, um domänenspezifische Einblicke zu liefern, um Anmerkungsprojekte jeder Größenordnung zu handhaben
NER-Ansätze
Das Hauptziel eines NER-Modells besteht darin, Entitäten in Textdokumenten zu kennzeichnen oder zu markieren und sie für Deep Learning zu kategorisieren. Dazu werden im Allgemeinen die folgenden drei Ansätze verwendet. Sie können jedoch auch eine oder mehrere Methoden kombinieren. Die verschiedenen Ansätze zur Erstellung von NER-Systemen sind:
Wörterbuchbasiert
Systeme
Dies ist vielleicht der einfachste und grundlegendste NER-Ansatz. Es wird ein Wörterbuch mit vielen Wörtern, Synonymen und einer Vokabelsammlung verwendet. Das System prüft, ob eine bestimmte im Text vorkommende Entität auch im Vokabular vorhanden ist. Durch die Verwendung eines String-Matching-Algorithmus wird eine Gegenprüfung der Entitäten durchgeführt. THier besteht die Notwendigkeit, den Vokabulardatensatz für das effektive Funktionieren des NER-Modells ständig zu aktualisieren.
Regelbasiert
Systeme
Informationsextraktion basierend auf einer Reihe von voreingestellten Regeln, die sind
Musterbasierte Regeln – Wie der Name schon sagt, folgt eine musterbasierte Regel einem morphologischen Muster oder einer Reihe von Wörtern, die im Dokument verwendet werden.
Kontextbasierte Regeln – Kontextbasierte Regeln hängen von der Bedeutung oder dem Kontext des Wortes im Dokument ab.
Auf maschinellem Lernen basierende Systeme
In auf maschinellem Lernen basierenden Systemen wird statistische Modellierung verwendet, um Entitäten zu erkennen. Bei diesem Ansatz wird eine merkmalsbasierte Darstellung des Textdokuments verwendet. Sie können mehrere Nachteile der ersten beiden Ansätze überwinden, da das Modell Entitätstypen trotz geringfügiger Abweichungen in ihrer Schreibweise für Deep Learning erkennen kann.
Wie wir unterstützen
- Allgemein N.R
- Medizinische NER
- PII-Anmerkung
- PHI-Anmerkung
- Schlüsselsatz-Anmerkung
- Vorfall-Anmerkung
Anwendungen von NER
- Optimierter Kundensupport
- Effiziente Humanressourcen
- Vereinfachte Inhaltsklassifizierung
- Verbessern Sie die Patientenversorgung
- Optimierung von Suchmaschinen
- Genaue Inhaltsempfehlung
Anwendungsbeispiele
- Informationsextraktions- und Erkennungssysteme
- Frage-Antwort-Systeme
- Maschinelle Übersetzungssysteme
- Automatische Zusammenfassungssysteme
- Semantische Annotation
NER-Anmerkungsprozess
Der NER-Annotationsprozess unterscheidet sich im Allgemeinen von den Anforderungen eines Kunden, beinhaltet jedoch hauptsächlich:
Phase 1: Fachwissen im technischen Bereich (Verständnis des Projektumfangs und der Anmerkungsrichtlinien)
Phase 2: Schulung geeigneter Ressourcen für das Projekt
Phase 3: Feedback-Zyklus und QS der kommentierten Dokumente
Unsere Expertise
1. Named Entity Recognition (NER)
Die Erkennung benannter Entitäten beim maschinellen Lernen ist ein Teil der Verarbeitung natürlicher Sprache. Das Hauptziel von NER ist es, strukturierte und unstrukturierte Daten zu verarbeiten und diese benannten Entitäten in vordefinierte Kategorien zu klassifizieren. Einige gängige Kategorien sind Name, Ort, Firma, Zeit, Geldwerte, Ereignisse und mehr.
1.1 Allgemeiner Bereich
Identifikation von Personen, Orten, Organisationen etc. im allgemeinen Bereich
1.2 Versicherungsbereich
Es beinhaltet die Extraktion von Entitäten in Versicherungsdokumenten wie z
- Versicherungssummen
- Haftungsbeschränkungen/Police Limits
- Schätzungen wie Lohnsumme, Umsatz, Gebühreneinnahmen, Exporte/Importe
- Fahrpläne
- Richtlinienerweiterungen und innere Grenzen
1.3 Klinischer Bereich / Medizinische NER
Identifizierung von Problem, anatomischer Struktur, Medizin, Verfahren aus Krankenakten wie EHRs; sind in der Regel unstrukturiert und erfordern eine zusätzliche Verarbeitung, um strukturierte Informationen zu extrahieren. Dies ist oft komplex und erfordert Domänenexperten aus dem Gesundheitswesen, um relevante Entitäten zu extrahieren.
2. Stichwortanmerkung (KP)
Es identifiziert eine diskrete Nominalphrase in einem Text. Eine Nominalphrase kann entweder einfach (z. B. ein einzelnes Hauptwort wie Substantiv, Eigenname oder Pronomen) oder komplex sein (z. B. eine Nominalphrase, die ein Hauptwort zusammen mit den zugehörigen Modifikatoren hat).
3. PII-Anmerkung
PII bezieht sich auf persönlich identifizierbare Informationen. Diese Aufgabe beinhaltet die Annotation beliebiger Schlüsselidentifikatoren, die sich auf die Identität einer Person beziehen können.
4. PHI-Anmerkung
PHI bezieht sich auf geschützte Gesundheitsinformationen. Diese Aufgabe beinhaltet die Annotation von 18 wichtigen Patientenkennungen, wie sie unter HIPAA identifiziert wurden, um eine Patientenakte/Identität zu de-identifizieren.
5. Vorfallanmerkung
Identifizierung von Informationen wie wer, was, wann, wo über ein Ereignis, z. B. Angriff, Entführung, Investition usw. Dieser Annotationsprozess umfasst die folgenden Schritte:
5.1. Entitätsidentifikation (zB Person, Ort, Organisation etc.)
5.2. Identifizierung des Wortes, das den Hauptvorfall bezeichnet (dh Triggerwort)
5.3. Identifizierung der Beziehung zwischen einem Auslöser und Entitätstypen
Warum Shaip?
Engagiertes Team
Es wird geschätzt, dass Data Scientists über 80 % ihrer Zeit mit der Datenaufbereitung verbringen. Beim Outsourcing kann sich Ihr Team auf die Entwicklung robuster Algorithmen konzentrieren und uns den mühsamen Teil des Sammelns der Datensätze zur Erkennung benannter Entitäten überlassen.
Skalierbarkeit
Ein durchschnittliches ML-Modell würde das Sammeln und Markieren großer Teile benannter Datensätze erfordern, was Unternehmen dazu zwingt, Ressourcen von anderen Teams hinzuzuziehen. Mit Partnern wie uns bieten wir Domänenexperten, die sich einfach skalieren lassen, wenn Ihr Unternehmen wächst.
Bessere Qualität
Engagierte Domänenexperten, die Tag für Tag kommentieren, werden – jeden Tag – eine bessere Arbeit leisten als ein Team, das Anmerkungsaufgaben in seinen vollen Terminkalender aufnehmen muss. Es ist unnötig zu erwähnen, dass dies zu einer besseren Ausgabe führt.
Betriebliche Abläufe
Unser bewährter Datenqualitätssicherungsprozess, Technologievalidierungen und mehrere Phasen der Qualitätssicherung helfen uns dabei, erstklassige Qualität zu liefern, die oft die Erwartungen übertrifft.
Sicherheit mit Datenschutz
Wir sind dafür zertifiziert, die höchsten Standards der Datensicherheit mit Datenschutz einzuhalten, während wir mit unseren Kunden zusammenarbeiten, um die Vertraulichkeit zu gewährleisten
Wettbewerbsfähige Preisanpassung
Als Experten für die Kuratierung, Schulung und Verwaltung von Teams von Facharbeitern können wir sicherstellen, dass Projekte innerhalb des Budgets durchgeführt werden.
Verfügbarkeit & Lieferung
Hohe Netzwerkverfügbarkeit und pünktliche Bereitstellung von Daten, Diensten und Lösungen.
Globale Belegschaft
Mit einem Pool an Onshore- und Offshore-Ressourcen können wir Teams nach Bedarf für verschiedene Anwendungsfälle aufbauen und skalieren.
Menschen, Prozesse & Plattform
Mit der Kombination aus globaler Belegschaft, robuster Plattform und operativen Prozessen, die von 6-Sigma-Black-Belts entwickelt wurden, hilft Shaip dabei, die anspruchsvollsten KI-Initiativen zu starten.
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Unter Textanmerkungen beim maschinellen Lernen versteht man das Hinzufügen von Metadaten oder Beschriftungen zu Rohtextdaten, um strukturierte Datensätze zum Trainieren, Bewerten und Verbessern von Modellen für maschinelles Lernen zu erstellen.
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Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Named Entity Recognition ist ein Teil der Verarbeitung natürlicher Sprache. Das Hauptziel von NER ist es, strukturierte und unstrukturierte Daten zu verarbeiten und diese benannten Entitäten in vordefinierte Kategorien zu klassifizieren. Einige gängige Kategorien sind Name, Ort, Firma, Zeit, Geldwerte, Ereignisse und mehr.
Kurz gesagt befasst sich NER mit:
Erkennung/Erkennung benannter Entitäten – Identifizieren eines Wortes oder einer Reihe von Wörtern in einem Dokument.
Benannte Entitätsklassifizierung – Klassifizierung jeder erkannten Entität in vordefinierte Kategorien.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache hilft bei der Entwicklung intelligenter Maschinen, die in der Lage sind, Bedeutungen aus Sprache und Text zu extrahieren. Maschinelles Lernen hilft diesen intelligenten Systemen, weiter zu lernen, indem es große Mengen von Datensätzen in natürlicher Sprache trainiert. Im Allgemeinen besteht NLP aus drei Hauptkategorien:
Den Aufbau und die Regeln der Sprache verstehen – Syntax
Die Bedeutung von Wörtern, Texten und Sprache ableiten und ihre Beziehungen erkennen – Semantik
Gesprochene Wörter identifizieren und erkennen und in Text umwandeln – Sprache
Einige der gängigen Beispiele für eine vorgegebene Entitätskategorisierung sind:
Person: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
Standort: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brasilien, Cambridge
Organisation: Samsung, Disney, Yale University, Google
Uhrzeit: 15.35, 12 Uhr,
Die verschiedenen Ansätze zur Erstellung von NER-Systemen sind:
Wörterbuchbasierte Systeme
Regelbasierte Systeme
Auf maschinellem Lernen basierende Systeme
Optimierter Kundensupport
Effiziente Humanressourcen
Vereinfachte Inhaltsklassifizierung
Optimierung von Suchmaschinen
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