Servizi di riconoscimento di entità denominate
Sblocca le informazioni critiche nei dati non strutturati con l'estrazione e il riconoscimento delle entità
Clienti in primo piano
Consentire ai team di creare prodotti di intelligenza artificiale leader a livello mondiale.
Osservando la velocità con cui vengono generati i dati; di cui l'80% non è strutturato, è necessario utilizzare tecnologie di nuova generazione per analizzare i dati in modo efficace e ottenere informazioni significative per prendere decisioni migliori. Il riconoscimento di entità nominative (NER) in NLP si concentra principalmente sull'elaborazione di dati non strutturati e sulla classificazione di queste entità nominative in categorie predefinite.
IDC, società di analisi:
La base di capacità di stoccaggio installata in tutto il mondo raggiungerà 11.7 zettabyte in 2023
IBM, Gartner e IDC:
80% dei dati nel mondo non è strutturato, il che lo rende obsoleto e inutilizzabile.
Soluzione del mondo reale
Analizza i dati per scoprire approfondimenti significativi per addestrare i modelli NLP con NER
I dati correttamente organizzati e annotati con precisione sono al centro di ciò che fa funzionare i modelli AI/ML. Shaip Named Entity Recognition è progettato per consentire alle organizzazioni di sbloccare informazioni critiche nei dati non strutturati e consente di scoprire le relazioni tra le entità dai rendiconti finanziari, documenti assicurativi, revisioni, note mediche, ecc. Con una ricca esperienza nell'elaborazione del linguaggio naturale e nella linguistica, siamo ben attrezzati per fornire approfondimenti specifici del dominio e gestire progetti di annotazione di qualsiasi scala.
NER si avvicina
L'obiettivo principale di un modello NER è etichettare o etichettare le entità nei documenti di testo e classificarle per il deep learning. I seguenti tre approcci sono generalmente utilizzati per questo scopo. Tuttavia, puoi scegliere di combinare anche uno o più metodi. I diversi approcci alla creazione di sistemi NER sono:
Basato su dizionario
di riferimento
Questo è forse l'approccio NER più semplice e fondamentale. Utilizzerà un dizionario con molte parole, sinonimi e raccolta di vocaboli. Il sistema verificherà se una particolare entità presente nel testo è disponibile anche nel vocabolario. Utilizzando un algoritmo di corrispondenza delle stringhe, viene eseguito un controllo incrociato delle entità. Tqui è necessario aggiornare costantemente il set di dati del vocabolario per l'efficace funzionamento del modello NER.
Basato su regole
di riferimento
Estrazione delle informazioni sulla base di un insieme di regole prestabilite, che sono
Regole basate su modelli – Come suggerisce il nome, una regola basata su schemi segue uno schema morfologico o una stringa di parole utilizzate nel documento.
Regole basate sul contesto – Le regole basate sul contesto dipendono dal significato o dal contesto della parola nel documento.
Sistemi basati sull'apprendimento automatico
Nei sistemi basati sull'apprendimento automatico, la modellazione statistica viene utilizzata per rilevare le entità. In questo approccio viene utilizzata una rappresentazione basata su funzionalità del documento di testo. È possibile superare diversi inconvenienti dei primi due approcci poiché il modello è in grado di riconoscere i tipi di entità nonostante lievi variazioni nella loro ortografia per il deep learning.
Come possiamo aiutare
- Generale NER
- NER medico
- Annotazione PII
- Annotazione PHI
- Annotazione della frase chiave
- Annotazione dell'incidente
Applicazioni di NER
- Assistenza clienti semplificata
- Risorse umane efficienti
- Classificazione dei contenuti semplificata
- Migliora la cura del paziente
- Ottimizzazione dei motori di ricerca
- Raccomandazione sui contenuti accurati
Casi d'uso
- Sistemi di estrazione e riconoscimento delle informazioni
- Sistemi domanda-risposta
- Sistemi di traduzione automatica
- Sistemi di sintesi automatica
- Annotazione semantica
Processo di annotazione NER
Il processo di annotazione NER generalmente differisce in base alle esigenze del cliente, ma implica principalmente:
Fase 1: Competenza nel settore tecnico (comprensione dell'ambito del progetto e delle linee guida per l'annotazione)
Fase 2: Formazione di risorse appropriate per il progetto
Fase 3: Ciclo di feedback e QA dei documenti annotati
La nostra competenza
1. Riconoscimento di entità nominative (NER)
Il riconoscimento di entità nominative nell'apprendimento automatico fa parte dell'elaborazione del linguaggio naturale. L'obiettivo principale di NER è elaborare dati strutturati e non strutturati e classificare queste entità denominate in categorie predefinite. Alcune categorie comuni includono nome, posizione, azienda, ora, valori monetari, eventi e altro.
1.1 Dominio generale
Identificazione di persone, luogo, organizzazione ecc. nel dominio generale
1.2 Dominio assicurativo
Implica l'estrazione di entità in documenti assicurativi come
- Somme assicurate
- Limiti di indennità/limiti di polizza
- Stime come salario, fatturato, reddito da commissione, esportazioni/importazioni
- Orari dei veicoli
- Estensioni delle politiche e limiti interni
1.3 Settore clinico / NER medico
Identificazione del problema, struttura anatomica, medicina, procedura da cartelle cliniche come EHRs; sono generalmente di natura non strutturata e richiedono un'elaborazione aggiuntiva per estrarre informazioni strutturate. Questo è spesso complesso e richiede esperti di settore dell'assistenza sanitaria per estrarre entità rilevanti.
2. Annotazione delle frasi chiave (KP)
Identifica una frase nominale discreta in un testo. Una frase nominale può essere semplice (ad es. una sola parola principale come sostantivo, nome proprio o pronome) o complessa (ad es. una frase nominale che ha una parola principale insieme ai modificatori associati)
3. Annotazione PII
PII si riferisce alle informazioni di identificazione personale. Questa attività prevede l'annotazione di qualsiasi identificatore chiave che può essere correlato all'identità di una persona.
4. Annotazione PHI
PHI si riferisce alle informazioni sanitarie protette. Questa attività prevede l'annotazione di 18 identificatori chiave del paziente come identificati in HIPAA, al fine di anonimizzare un record/identità del paziente.
5. Annotazione dell'incidente
Identificazione di informazioni come chi, cosa, quando, dove su un evento, ad esempio attacco, rapimento, investimento, ecc. Questo processo di annotazione ha i seguenti passaggi:
5.1. Identificazione dell'entità (es. Persona, luogo, organizzazione, ecc.)
5.2. Identificazione della parola che denota l'incidente principale (es. parola chiave)
5.3. Identificazione della relazione tra un trigger e tipi di entità
Motivi per scegliere Shaip come partner affidabile del set di dati di formazione NER
Persone
Team dedicati e formati:
- Oltre 30,000 collaboratori per la creazione di dati, l'etichettatura e il controllo qualità
- Team di gestione del progetto con credenziali
- Team di sviluppo prodotto esperto
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Processo
La massima efficienza del processo è assicurata da:
- Robusto processo Stage-Gate 6 Sigma
- Un team dedicato di cinture nere 6 Sigma: titolari di processi chiave e conformità alla qualità
- Miglioramento continuo e ciclo di feedback
Piattaforma
La piattaforma brevettata offre vantaggi:
- Piattaforma end-to-end basata sul web
- Qualità impeccabile
- TAT . più veloce
- Consegna senza soluzione di continuità
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Piattaforma
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Perché Shaip?
Squadra dedicata
Si stima che i data scientist trascorrano oltre l'80% del loro tempo nella preparazione dei dati. Con l'outsourcing, il tuo team può concentrarsi sullo sviluppo di algoritmi robusti, lasciando a noi la parte noiosa della raccolta dei set di dati di riconoscimento delle entità nominate.
Scalabilità
Un modello ML medio richiederebbe la raccolta e l'etichettatura di grandi porzioni di set di dati denominati, il che richiede alle aziende di prelevare risorse da altri team. Con partner come noi, offriamo esperti di dominio che possono essere facilmente scalati man mano che la tua attività cresce.
Qualità migliore
Gli esperti di dominio dedicati, che annotano giorno dopo giorno, svolgeranno ogni giorno un lavoro superiore rispetto a un team, che deve adattarsi alle attività di annotazione nei loro impegni. Inutile dire che si traduce in un output migliore.
Eccellenza operativa
Il nostro collaudato processo di garanzia della qualità dei dati, le convalide tecnologiche e le molteplici fasi del QA, ci aiutano a fornire la migliore qualità che spesso supera le aspettative.
Sicurezza con Privacy
Siamo certificati per mantenere i più alti standard di sicurezza dei dati con la privacy mentre lavoriamo con i nostri clienti per garantire la riservatezza
Prezzi competitivi
In qualità di esperti nella cura, formazione e gestione di team di lavoratori qualificati, possiamo garantire che i progetti vengano consegnati entro i limiti del budget.
Disponibilità e consegna
Elevato tempo di attività della rete e consegna puntuale di dati, servizi e soluzioni.
Forza lavoro globale
Con un pool di risorse onshore e offshore, possiamo creare e ridimensionare i team come richiesto per vari casi d'uso.
Persone, processo e piattaforma
Con la combinazione di una forza lavoro globale, una piattaforma solida e processi operativi progettati da 6 cinture nere sigma, Shaip aiuta a lanciare le iniziative di intelligenza artificiale più impegnative.
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Domande frequenti (FAQ)
Il riconoscimento di entità nominative fa parte dell'elaborazione del linguaggio naturale. L'obiettivo principale di NER è elaborare dati strutturati e non strutturati e classificare queste entità denominate in categorie predefinite. Alcune categorie comuni includono nome, posizione, azienda, ora, valori monetari, eventi e altro.
In poche parole, NER si occupa di:
Riconoscimento/rilevamento di entità nominative – Identificazione di una parola o serie di parole in un documento.
Classificazione dell'entità denominata – Classificazione di ogni entità rilevata in categorie predefinite.
L'elaborazione del linguaggio naturale aiuta a sviluppare macchine intelligenti in grado di estrarre significato dal parlato e dal testo. L'apprendimento automatico aiuta questi sistemi intelligenti a continuare l'apprendimento formandosi su grandi quantità di set di dati in linguaggio naturale. In generale, la PNL è composta da tre categorie principali:
Comprendere la struttura e le regole della lingua – Sintassi
Derivare il significato di parole, testo e discorso e identificare le loro relazioni - Semantica
Identificare e riconoscere le parole pronunciate e trasformarle in testo – Discorso
Alcuni degli esempi comuni di una categorizzazione di entità predeterminata sono:
Persona: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
Sede: Canada, Honolulu, Bangkok, Brasile, Cambridge
Organizzazione: Samsung, Disney, Università di Yale, Google
Orari: 15.35, 12,
I diversi approcci alla creazione di sistemi NER sono:
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Classificazione dei contenuti semplificata
Ottimizzazione dei motori di ricerca
Raccomandazione sui contenuti accurati