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Sblocca le informazioni critiche nei dati non strutturati con l'estrazione di entità in NLP
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.
La base di capacità di stoccaggio installata in tutto il mondo raggiungerà 11.7 zettabyte in 2023
80% dei dati nel mondo non è strutturato, il che lo rende obsoleto e inutilizzabile.
Named Entity Recognition (NER), identifica e classifica entità come persone, organizzazioni e luoghi all'interno di testo non strutturato. NER migliora l'estrazione dei dati, semplifica il recupero delle informazioni e potenzia le applicazioni di intelligenza artificiale avanzate, rendendolo uno strumento vitale da sfruttare per le aziende. Con NER, le organizzazioni possono ottenere informazioni preziose, migliorare le esperienze dei clienti e semplificare i processi.
Shaip NER è progettato per consentire alle organizzazioni di sbloccare informazioni critiche nei dati non strutturati e consente di scoprire relazioni tra entità provenienti da rendiconti finanziari, documenti assicurativi, revisioni, note mediche, ecc. Grazie alla nostra vasta esperienza in PNL e linguistica, siamo ben attrezzati per fornire approfondimenti specifici per dominio per gestire progetti di annotazione di qualsiasi portata.
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:
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.
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.
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.
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
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
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.
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)
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.
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.
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 (ad esempio 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
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.
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.
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.
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.
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
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.
Elevato tempo di attività della rete e consegna puntuale di dati, servizi e soluzioni.
Con un pool di risorse onshore e offshore, possiamo creare e ridimensionare i team come richiesto per vari casi d'uso.
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.
Named Entity Recognition (NER) ti aiuta a sviluppare modelli di machine learning e NLP di prim'ordine. Scopri casi d'uso, esempi e molto altro di NER in questo post super-informativo.
L'80% dei dati nel settore sanitario non è strutturato, il che lo rende inaccessibile. L'accesso ai dati richiede un notevole intervento manuale, che limita la quantità di dati utilizzabili.
L'annotazione di testo nell'apprendimento automatico si riferisce all'aggiunta di metadati o etichette a dati testuali grezzi per creare set di dati strutturati per l'addestramento, la valutazione e il miglioramento dei modelli di apprendimento automatico.
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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:
Sistemi basati su dizionario
Sistemi basati su regole
Sistemi basati sull'apprendimento automatico
Assistenza clienti semplificata
Risorse umane efficienti
Classificazione dei contenuti semplificata
Ottimizzazione dei motori di ricerca
Raccomandazione sui contenuti accurati