Named Entity Recognition Services

Human Powered Entity Extraction / Recognition zum Trainieren von NLP-Modellen

Erschließen Sie kritische Informationen in unstrukturierten Daten mit Entitätsextraktion und -erkennung

Named Entity Recognition Services

Ausgewählte Kunden

Teams befähigen, weltweit führende KI-Produkte zu entwickeln.

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Es besteht eine zunehmende Nachfrage nach der Analyse unstrukturierter Daten, um unentdeckte Erkenntnisse zu gewinnen.

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. 

Real-World-Lösung

Analysieren Sie Daten, um aussagekräftige Erkenntnisse zum Trainieren von NLP-Modellen mit NER zu gewinnen

Richtig organisierte und präzise kommentierte Daten sind das Herzstück dessen, was KI/ML-Modelle funktionieren lässt. Shaip Named Entity Recognition wurde entwickelt, um Organisationen zu ermöglichen, kritische Informationen in unstrukturierten Daten zu entschlüsseln, und lässt Sie Beziehungen zwischen Entitäten aus Jahresabschlüssen entdecken, Versicherungsdokumente, Bewertungen, Arztbriefe usw. Mit unserer reichen Erfahrung in der Verarbeitung natürlicher Sprache und Linguistik sind wir gut gerüstet, um domänenspezifische Erkenntnisse zu liefern und Anmerkungsprojekte jeder Größenordnung zu handhaben. 

Named Entity Recognition (Ner)

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

Wörterbuchbasierte 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

Regelbasierte 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

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 helfen

  • 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

Anwendungsfälle

  • 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:

Fachwissen

Phase 1: Fachwissen im technischen Bereich (Verständnis des Projektumfangs und der Anmerkungsrichtlinien)

Schulungsressourcen

Phase 2: Schulung geeigneter Ressourcen für das Projekt

Qa-Dokumente

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

Versicherungsdomäne

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.

Stichwortanmerkung (Kp)

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.

Pii-Anmerkung
Phi-Anmerkung

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:

Entitätsidentifikation

5.1. Entitätsidentifikation (zB Person, Ort, Organisation etc.)

Entitätsidentifikation

5.2. Identifizierung des Wortes, das den Hauptvorfall bezeichnet (dh Triggerwort)

Entitätsidentifikation

5.3. Identifizierung der Beziehung zwischen einem Auslöser und Entitätstypen

Gründe, Shaip als Ihren vertrauenswürdigen Partner für NER-Trainingsdatensätze zu wählen

Personen

Personen

Engagierte und geschulte Teams:

  • 30,000+ Mitarbeiter für Datenerstellung, Kennzeichnung und QA
  • Zertifiziertes Projektmanagement-Team
  • Erfahrenes Produktentwicklungsteam
  • Talentpool-Sourcing- und Onboarding-Team
Prozess

Prozess

Höchste Prozesseffizienz wird gewährleistet durch:

  • Robuster 6-Sigma-Stage-Gate-Prozess
  • Ein engagiertes Team von 6 Sigma Black Belts – Key Process Owners & Quality Compliance
  • Kontinuierliche Verbesserung und Feedbackschleife

Die patentierte Plattform bietet Vorteile:

  • Webbasierte End-to-End-Plattform
  • Einwandfreie Qualität
  • Schnellere TAT
  • Nahtlose Lieferung

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.

Kontaktieren Sie uns

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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

Adresse: 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

Genaue Inhaltsempfehlung