Esperti di annotazione di riconoscimento di entità denominate

Estrazione/riconoscimento di entità alimentate dall'uomo per addestrare modelli di PNL

Sblocca le informazioni critiche nei dati non strutturati con l'estrazione di entità in NLP

Servizi di riconoscimento delle entità denominate

Clienti in primo piano

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C'è una domanda crescente di analizzare dati non strutturati per scoprire informazioni sconosciute.

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. 

Cos'è NER

Analizza i dati per scoprire insight significativi

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 in dati non strutturati e consente di scoprire relazioni tra entità dai rendiconti finanziari, documenti assicurativi, recensioni, note mediche, ecc. Con una ricca esperienza in PNL e linguistica, siamo ben attrezzati per fornire approfondimenti specifici del dominio per gestire progetti di annotazione di qualsiasi portata

Riconoscimento dell'entità denominata (ner)

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

Sistemi basati su dizionario
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

Sistemi basati su regole
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

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:

Competenza nel settore

Fase 1: Competenza nel settore tecnico (comprensione dell'ambito del progetto e delle linee guida per l'annotazione)

Risorse per la formazione

Fase 2: Formazione di risorse appropriate per il progetto

Documenti Qa

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

Dominio assicurativo

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.

Annotazione della frase chiave (kp)

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.

Annotazione Pii
Annotazione Phi

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:

Identificazione dell'entità

5.1. Identificazione dell'entità (es. Persona, luogo, organizzazione, ecc.)

Identificazione dell'entità

5.2. Identificazione della parola che denota l'incidente principale (es. parola chiave)

Identificazione dell'entità

5.3. Identificazione della relazione tra un trigger e tipi di entità

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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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