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Entschlüsseln Sie kritische Informationen in unstrukturierten Daten mit Entitätsextraktion in NLP
Angesichts der Geschwindigkeit, mit der Daten generiert werden, von denen 80 % unstrukturiert sind, besteht Bedarf an Technologien der nächsten Generation, um die Daten effektiv zu analysieren und aussagekräftige Erkenntnisse für bessere Entscheidungen zu gewinnen. Named Entity Recognition (NER) in der NLP konzentriert sich hauptsächlich auf die Verarbeitung unstrukturierter Daten und die Klassifizierung dieser benannten Entitäten in vordefinierte Kategorien. Dadurch werden unstrukturierte Daten in strukturierte Daten umgewandelt, die für nachgelagerte Analysen verwendet werden können.
Die weltweit installierte Basis an Speicherkapazität wird reichen 11.7 Zettabyte in 2023
80% der Daten auf der ganzen Welt sind unstrukturiert und damit veraltet und unbrauchbar.
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 ermöglicht es Organisationen, kritische Informationen aus unstrukturierten Daten zu gewinnen und Beziehungen zwischen Entitäten aus Finanzberichten, Versicherungsdokumenten, Gutachten, Arztbriefen usw. aufzudecken. NER kann auch dazu beitragen, Beziehungen zwischen Entitäten desselben Typs zu identifizieren, beispielsweise zwischen mehreren in einem Dokument erwähnten Organisationen oder Personen. Dies ist wichtig für die Konsistenz der Entitätskennzeichnung und die Verbesserung der Modellgenauigkeit. Dank unserer umfassenden Erfahrung in NLP und Linguistik sind wir bestens gerüstet, um domänenspezifische Erkenntnisse für Annotationsprojekte jeder Größenordnung zu liefern.
Das Hauptziel eines NER-Modells besteht darin, Entitäten in Textdokumenten zu kennzeichnen und für Deep Learning zu kategorisieren. Deep-Learning-Modelle und andere Machine-Learning-Modelle werden häufig für NER-Aufgaben verwendet, da sie automatisch Merkmale aus Texten lernen und die Genauigkeit verbessern können. Allgemeine Modelle, die anhand breiter Korpora wie Nachrichten und Webtexten trainiert werden, müssen möglicherweise angepasst werden, um domänenspezifische NER-Aufgaben präzise auszuführen. Die folgenden drei Ansätze werden üblicherweise zu diesem Zweck verwendet. Sie können jedoch auch eine oder mehrere Methoden kombinieren. Die verschiedenen Ansätze zur Erstellung von NER-Systemen sind:
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.
Regelbasierte Methoden basieren auf vordefinierten Regeln zur Identifizierung von Entitäten im Text. Diese Systeme verwenden eine Reihe vordefinierter Regeln, die
Musterbasierte Regeln – Wie der Name schon sagt, folgt eine musterbasierte Regel einem morphologischen Muster oder einer Wortfolge, die im Dokument verwendet wird.
Kontextbasierte Regeln – Kontextbasierte Regeln hängen von der Bedeutung oder dem Kontext des Wortes im Dokument ab.
In Systemen auf Basis maschinellen Lernens wird statistische Modellierung zur Erkennung von Entitäten eingesetzt. Dabei wird eine merkmalsbasierte Darstellung des Textdokuments verwendet. Sie können einige Nachteile der ersten beiden Ansätze überwinden, da das Modell Entitätstypen trotz geringfügiger Abweichungen in der Schreibweise für Deep Learning erkennen kann. Darüber hinaus können Sie ein benutzerdefiniertes Modell für domänenspezifische NER trainieren. Es ist wichtig, das Modell zu optimieren, um die Genauigkeit zu verbessern und es an neue Daten anzupassen.
Stimmungsanalyse
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
Die Named Entity Recognition (NER) im maschinellen Lernen ist Teil der natürlichen Sprachverarbeitung. Das Hauptziel der NER ist die Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Daten und die Klassifizierung dieser benannten Entitäten in vordefinierte Kategorien. Zu den gängigen Kategorien gehören Name, Personenentität, Ort, Unternehmen, 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
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.
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).
PII bezieht sich auf persönlich identifizierbare Informationen. Diese Aufgabe beinhaltet die Annotation beliebiger Schlüsselidentifikatoren, die sich auf die Identität einer Person beziehen können.
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.
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 (z. B. Person, Ort, Organisation usw.)
5.2. Identifizierung des Wortes, das den Hauptvorfall bezeichnet (dh Triggerwort)
5.3. Identifizierung der Beziehung zwischen einem Auslöser und Entitätstypen
Schätzungsweise verbringen Datenwissenschaftler über 80 % ihrer Zeit mit der Datenaufbereitung. Durch die Koordination mehrerer Annotatoren zur Gewährleistung von Konsistenz und Qualität in Annotationsprojekten ermöglicht Outsourcing Ihrem Team, sich auf die Entwicklung robuster Algorithmen zu konzentrieren und uns den mühsamen Teil der Erfassung der Named-Entity-Recognition-Datensätze zu überlassen.
Ein durchschnittliches ML-Modell erfordert die Erfassung und Markierung großer Mengen benannter Datensätze, wofür Unternehmen Ressourcen anderer Teams hinzuziehen müssen. Die Skalierung von Annotationsbemühungen über verschiedene Datentypen wie Text, Bilder und Audio kann eine Herausforderung darstellen. Mit Partnern wie uns bieten wir Fachexperten, die sich problemlos an das Wachstum Ihres Unternehmens anpassen lassen.
Engagierte Fachexperten, die tagtäglich Annotationen durchführen, leisten stets bessere Arbeit als ein Team, das Annotationsaufgaben in seinen vollen Terminkalender integrieren muss. Dies führt natürlich zu besseren Ergebnissen und damit zu präziseren Vorhersagen von NER-Modellen.
Unser bewährter Prozess zur Datenqualitätssicherung, Technologievalidierungen und mehrere Qualitätssicherungsstufen helfen uns dabei, erstklassige Qualität zu liefern und oft die Erwartungen zu übertreffen, indem wir annotierte Daten in einem strukturierten Format liefern, um die nachgelagerte Verarbeitung zu erleichtern.
Wir sind dafür zertifiziert, die höchsten Standards der Datensicherheit mit Datenschutz einzuhalten, während wir mit unseren Kunden zusammenarbeiten, um die Vertraulichkeit zu gewährleisten
Als Experten für die Kuratierung, Schulung und Verwaltung von Teams von Facharbeitern können wir sicherstellen, dass Projekte innerhalb des Budgets durchgeführt werden.
Hohe Netzwerkverfügbarkeit und pünktliche Bereitstellung von Daten, Diensten und Lösungen.
Mit einem Pool an Onshore- und Offshore-Ressourcen können wir Teams nach Bedarf für verschiedene Anwendungsfälle aufbauen und skalieren.
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.
Named Entity Recognition (NER) hilft Ihnen bei der Entwicklung erstklassiger Modelle für maschinelles Lernen und NLP. Lernen Sie NER-Anwendungsfälle, Beispiele und vieles mehr in diesem äußerst informativen Beitrag kennen.
80 % der Daten im Gesundheitsbereich sind unstrukturiert und daher nicht zugänglich. Der Zugriff auf die Daten erfordert erhebliche manuelle Eingriffe, was die Menge der nutzbaren Daten begrenzt.
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.
Teams befähigen, weltweit führende KI-Produkte zu entwickeln.
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Bei der Annotation medizinischer Daten werden medizinische Texte, Bilder, Audio- und Videodateien beschriftet, um KI-Modelle zu trainieren. Sie ist entscheidend für die Entwicklung präziser KI-Systeme, die die Diagnostik, Behandlungsplanung und Patientenversorgung verbessern.
Durch die Bereitstellung gekennzeichneter Datensätze können KI-Modelle lernen, Muster in komplexen medizinischen Daten zu erkennen, beispielsweise Krankheiten in Röntgenaufnahmen zu identifizieren oder wichtige Informationen aus klinischen Notizen zu extrahieren. Dies verbessert die Präzision und Zuverlässigkeit von KI-Anwendungen im Gesundheitswesen.
Zur Annotation medizinischer Daten gehört die Kennzeichnung klinischer Notizen, elektronischer Gesundheitsakten (EHRs), Röntgenaufnahmen, MRTs, CT-Scans, Pathologieberichten und Audiodaten wie Arztdiktaten.
Annotierter medizinischer Text ermöglicht es Modellen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), klinische Informationen wie Symptome, Krankheiten oder Medikamente aus unstrukturierten Daten wie Arztnotizen oder Entlassungsberichten zu extrahieren und zu interpretieren.
Die Annotation medizinischer Daten erfordert den Umgang mit unstrukturierten und komplexen Informationen, die Gewährleistung klinischer Genauigkeit und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie HIPAA. Darüber hinaus erfordert sie Fachwissen in medizinischer Terminologie und Fachkenntnisse.
Anbieter von Anmerkungen befolgen strenge Datensicherheitsprotokolle wie die HIPAA-Konformität und verwenden anonymisierte Daten, um die Privatsphäre der Patienten zu wahren, während sie vertrauliche medizinische Informationen annotieren.
Annotierte Datensätze trainieren KI-Modelle, Krankheitsmarker in medizinischen Bildern oder Texten zu erkennen. So kann KI beispielsweise Krebsstadien in der Onkologie identifizieren oder Herzerkrankungen in der Kardiologie erkennen und so die Frühdiagnose und die Behandlungsergebnisse verbessern.
Um eine hohe Genauigkeit bei der Kennzeichnung medizinischer Daten zu gewährleisten, werden neben menschlicher Expertise auch erweiterte Anmerkungstools und domänenspezifische Software wie DICOM-Viewer für die medizinische Bildgebung eingesetzt.
Shaip kombiniert Fachexperten, fortschrittliche Annotationstools und einen robusten Qualitätssicherungsprozess, um präzise und skalierbare medizinische Datenannotationen zu liefern, die auf die Bedürfnisse der Kunden zugeschnitten sind. Das Unternehmen ist auf Radiologie, Onkologie, Kardiologie und andere Bereiche des Gesundheitswesens spezialisiert.
Die Kosten hängen von Art, Umfang und Komplexität der Daten sowie dem erforderlichen Fachwissen ab. Shaip bietet individuelle Preise basierend auf den spezifischen Projektanforderungen.
