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Sblocca le informazioni critiche nei dati non strutturati con l'estrazione di entità in NLP
Considerando la velocità con cui vengono generati i dati, di cui l'80% non strutturato, emerge la necessità di utilizzare tecnologie di nuova generazione per analizzarli in modo efficace e ottenere informazioni significative per prendere decisioni migliori. Il riconoscimento di entità denominate (NER) nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) si concentra principalmente sull'elaborazione di dati non strutturati e sulla classificazione di queste entità denominate in categorie predefinite, convertendo così i dati non strutturati in dati strutturati utilizzabili per l'analisi a valle.
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 di scoprire relazioni tra entità presenti in bilanci, documenti assicurativi, revisioni contabili, note mediche, ecc. NER può anche aiutare a identificare relazioni tra entità dello stesso tipo, come più organizzazioni o individui menzionati in un documento, il che è importante per la coerenza nel tagging delle entità e per migliorare l'accuratezza del modello. Grazie alla nostra consolidata esperienza in NLP e linguistica, siamo in grado di fornire approfondimenti specifici per gestire progetti di annotazione di qualsiasi portata.
L'obiettivo principale di un modello NER è etichettare o taggare le entità nei documenti di testo e categorizzarle per il deep learning. I modelli di deep learning e altri modelli di machine learning sono comunemente utilizzati per le attività NER, in quanto possono apprendere automaticamente le caratteristiche dal testo e migliorarne l'accuratezza. I modelli generici, addestrati su corpora ampi come notizie e testo web, potrebbero richiedere adattamenti per funzionare correttamente in attività NER specifiche di un dominio. I tre approcci seguenti sono generalmente utilizzati a questo scopo. Tuttavia, è anche possibile scegliere di combinare uno o più metodi. I diversi approcci per la 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.
I metodi basati su regole si basano su regole predefinite per identificare le entità nel testo. Questi sistemi utilizzano un insieme di regole preimpostate, che sono
Regole basate su modelli – Come suggerisce il nome, una regola basata su pattern segue uno schema morfologico o una stringa di parole utilizzata nel documento.
Regole basate sul contesto – Le regole basate sul contesto dipendono dal significato o dal contesto della parola nel documento.
Nei sistemi basati sul machine learning, la modellazione statistica viene utilizzata per rilevare le entità. In questo approccio viene utilizzata una rappresentazione del documento di testo basata sulle feature. È possibile superare diversi svantaggi dei primi due approcci poiché il modello è in grado di riconoscere i tipi di entità nonostante leggere variazioni nella loro ortografia per il deep learning. Inoltre, è possibile addestrare un modello personalizzato per NER specifici di un dominio ed è importante perfezionare il modello per migliorarne l'accuratezza e adattarlo ai nuovi dati.
Analisi del sentimento
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 denominate (NER) nell'apprendimento automatico è parte integrante dell'elaborazione del linguaggio naturale. L'obiettivo principale del NER è elaborare dati strutturati e non strutturati e classificare queste entità denominate in categorie predefinite. Alcune categorie comuni includono nome, persona, entità, posizione, azienda, ora, valori monetari, eventi e altro ancora.
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 dedichino oltre l'80% del loro tempo alla preparazione dei dati. Coordinando più annotatori per garantire coerenza e qualità nei progetti di annotazione, l'outsourcing consente al vostro team di concentrarsi sullo sviluppo di algoritmi robusti, lasciando a noi la parte noiosa della raccolta dei dataset per il riconoscimento delle entità denominate.
Un modello di ML medio richiederebbe la raccolta e l'etichettatura di grandi quantità di set di dati denominati, il che richiede alle aziende di attingere risorse da altri team. Scalare le attività di annotazione su più tipi di dati, come testo, immagini e audio, può essere difficile. Con partner come noi, offriamo esperti di settore che possono essere facilmente scalati con la crescita della tua attività.
Gli esperti di settore dedicati, che annotano giorno dopo giorno, svolgeranno – in qualsiasi momento – un lavoro migliore rispetto a un team che deve gestire le attività di annotazione con i propri impegni. Inutile dire che il risultato è migliore, con conseguenti previsioni più accurate dai modelli NER.
Il nostro collaudato processo di garanzia della qualità dei dati, le convalide tecnologiche e le molteplici fasi di controllo qualità ci aiutano a fornire la migliore qualità possibile, spesso superando le aspettative grazie alla fornitura di dati annotati in un formato strutturato per facilitare l'elaborazione a valle.
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.
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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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