- Ano ba namin
-
-
-
Speciality
-
-
-
- Off-the-shelf na Data
-
- Solutions
- Platform
- kompanya
I-unlock ang kritikal na impormasyon sa unstructured data na may entity extraction sa NLP
Binibigyan ng kapangyarihan ang mga koponan upang makabuo ng mga produktong AI na nangunguna sa buong mundo.
Pagtingin sa bilis kung saan nabuo ang data; kung saan 80% ay hindi nakabalangkas, mayroong pangangailangan sa ground na gumamit ng mga susunod na henerasyong teknolohiya upang masuri ang data nang epektibo at makakuha ng makabuluhang mga insight para sa paggawa ng mas mahuhusay na desisyon. Pangunahing nakatuon ang Named Entity Recognition (NER) sa NLP sa pagproseso ng hindi nakabalangkas na data at pag-uuri sa mga pinangalanang entity na ito sa mga paunang natukoy na kategorya.
Aabot ang pandaigdigang naka-install na base ng kapasidad ng imbakan 11.7 zettabytes in 2023
80% ng data sa buong mundo ay hindi nakaayos, na ginagawa itong hindi na ginagamit at hindi na magagamit.
Named Entity Recognition (NER), kinikilala at inuuri ang mga entity gaya ng mga tao, organisasyon, at lokasyon sa loob ng hindi nakabalangkas na teksto. Pinapahusay ng NER ang pagkuha ng data, pinapasimple ang pagkuha ng impormasyon, at pinapagana ang mga advanced na AI application, na ginagawa itong isang mahalagang tool para sa mga negosyo upang magamit. Sa NER, maaaring makakuha ang mga organisasyon ng mahahalagang insight, pahusayin ang mga karanasan ng customer, at i-streamline ang mga proseso.
Ang Shaip NER ay idinisenyo upang payagan ang mga organisasyon na mag-unlock ng kritikal na impormasyon sa hindi nakaayos na data at hinahayaan kang tumuklas ng mga ugnayan sa pagitan ng mga entity mula sa mga financial statement, mga dokumento ng insurance, mga review, mga tala ng doktor, atbp. Sa mayamang karanasan sa NLP at linguistics, handa kaming maghatid ng domain -mga partikular na insight para pangasiwaan ang mga proyekto ng anotasyon ng anumang sukat.
Ang pangunahing layunin ng isang modelo ng NER ay mag-label o mag-tag ng mga entity sa mga text na dokumento at ikategorya ang mga ito para sa malalim na pag-aaral. Ang sumusunod na tatlong paraan ay karaniwang ginagamit para sa layuning ito. Gayunpaman, maaari mong piliing pagsamahin ang isa o higit pang mga pamamaraan. Ang iba't ibang mga diskarte sa paglikha ng mga sistema ng NER ay:
Ito marahil ang pinakasimple at pangunahing diskarte sa NER. Gagamit ito ng diksyunaryo na may maraming salita, kasingkahulugan, at koleksyon ng bokabularyo. Susuriin ng system kung ang isang partikular na entity na naroroon sa teksto ay magagamit din sa bokabularyo. Sa pamamagitan ng paggamit ng string-matching algorithm, isinasagawa ang isang cross-checking ng mga entity. Tnarito ang pangangailangan para sa patuloy na pag-upgrade ng dataset ng bokabularyo para sa epektibong paggana ng modelo ng NER.
Pagkuha ng impormasyon batay sa isang set ng mga paunang itinakda na mga panuntunan, na
Mga panuntunang nakabatay sa pattern – Gaya ng iminumungkahi ng pangalan, ang isang pattern-based na panuntunan ay sumusunod sa isang morphological pattern o string ng mga salita na ginamit sa dokumento.
Mga panuntunang nakabatay sa konteksto – Ang mga panuntunang nakabatay sa konteksto ay nakasalalay sa kahulugan o konteksto ng salita sa dokumento.
Sa mga system na nakabatay sa machine learning, ginagamit ang statistical modelling para makita ang mga entity. Ang isang feature-based na representasyon ng tekstong dokumento ay ginagamit sa diskarteng ito. Malalampasan mo ang ilang disbentaha ng unang dalawang diskarte dahil nakikilala ng modelo ang mga uri ng entity sa kabila ng kaunting pagkakaiba-iba ng mga spelling ng mga ito para sa malalim na pag-aaral.
Ang proseso ng annotation ng NER sa pangkalahatan ay naiiba sa kinakailangan ng isang kliyente ngunit ito ay pangunahing nagsasangkot ng:
Phase 1: Kadalubhasaan sa teknikal na domain (Pag-unawa sa saklaw ng proyekto at mga alituntunin sa anotasyon)
Phase 2: Pagsasanay ng naaangkop na mga mapagkukunan para sa proyekto
Phase 3: Ikot ng feedback at QA ng mga naka-annot na dokumento
Ang pinangalanang Entity Recognition sa Machine Learning ay isang bahagi ng Natural Language Processing. Ang pangunahing layunin ng NER ay iproseso ang structured at unstructured na data at uriin ang mga pinangalanang entity na ito sa mga paunang natukoy na kategorya. Kasama sa ilang karaniwang kategorya ang pangalan, lokasyon, kumpanya, oras, mga halaga ng pera, mga kaganapan, at higit pa.
1.1 Pangkalahatang Domain
Pagkakakilanlan ng mga tao, lugar, organisasyon atbp. sa pangkalahatang domain
1.2 Domain ng Insurance
Kabilang dito ang pagkuha ng mga entity sa mga dokumento ng insurance tulad ng
1.3 Klinikal na Domain / Medikal na NER
Pagkilala sa problema, anatomical na istraktura, gamot, pamamaraan mula sa mga medikal na rekord tulad ng mga EHR; ay karaniwang hindi nakabalangkas sa kalikasan at nangangailangan ng karagdagang pagpoproseso upang kunin ang nakabalangkas na impormasyon. Madalas itong kumplikado at nangangailangan ng mga eksperto sa domain mula sa pangangalagang pangkalusugan na kumuha ng mga nauugnay na entity.
Tinutukoy nito ang isang discrete noun phrase sa isang teksto. Ang isang pariralang pangngalan ay maaaring simple (hal. solong ulong salita tulad ng pangngalan, wastong pangngalan o panghalip) o kumplikado (hal. isang pariralang pangngalan na may ulong salita kasama ng mga nauugnay na modifier nito)
Ang PII ay tumutukoy sa Personally Identifiable Information. Ang gawaing ito ay nagsasangkot ng anotasyon ng anumang mga pangunahing pagkakakilanlan na maaaring nauugnay pabalik sa pagkakakilanlan ng isang tao.
Ang PHI ay tumutukoy sa Protected Health Information. Ang gawaing ito ay nagsasangkot ng anotasyon ng 18 pangunahing pagkakakilanlan ng pasyente gaya ng natukoy sa ilalim ng HIPAA, upang maalis ang pagkakakilanlan ng isang rekord/pagkakakilanlan ng pasyente.
Pagkakakilanlan ng impormasyon tulad ng sino, ano, kailan, saan tungkol sa isang kaganapan hal. Pag-atake, pagkidnap, Pamumuhunan atbp. Ang proseso ng anotasyong ito ay may mga sumusunod na hakbang:
5.1. Pagkakakilanlan ng Entidad (hal. Tao, lugar, organisasyon, atbp.
5.2. Pagkilala sa salitang nagsasaad ng pangunahing pangyayari (ibig sabihin, trigger word)
5.3. Pagkilala ng kaugnayan sa pagitan ng trigger at mga uri ng entity
Tinatantya na ang mga data scientist ay gumugugol ng higit sa 80% ng kanilang oras sa paghahanda ng data. Sa pamamagitan ng outsourcing, ang iyong koponan ay maaaring tumuon sa pagbuo ng mga matatag na algorithm, na iniiwan ang nakakapagod na bahagi ng pagkolekta ng pinangalanang mga dataset ng pagkilala sa entity sa amin.
Ang isang karaniwang modelo ng ML ay mangangailangan ng pagkolekta at pag-tag ng malalaking bahagi ng mga pinangalanang dataset, na nangangailangan ng mga kumpanya na kumuha ng mga mapagkukunan mula sa ibang mga koponan. Sa mga kasosyong tulad namin, nag-aalok kami ng mga eksperto sa domain na madaling mapalaki habang lumalago ang iyong negosyo.
Ang mga dedikadong eksperto sa domain, na nag-annotate sa araw-araw at araw-out ay gagawa – anumang araw – ng mas mahusay na trabaho kung ihahambing sa isang team, na kailangang tumanggap ng mga gawain sa anotasyon sa kanilang mga abalang iskedyul. Hindi na kailangang sabihin, nagreresulta ito sa mas mahusay na output.
Ang aming napatunayang proseso ng pagtiyak sa kalidad ng data, pagpapatunay ng teknolohiya, at maraming yugto ng QA, ay tumutulong sa amin na maghatid ng pinakamahusay sa klase na kalidad na lalampas sa inaasahan.
Sertipikado kami para sa pagpapanatili ng pinakamataas na pamantayan ng seguridad ng data nang may privacy habang nakikipagtulungan sa aming mga kliyente upang matiyak ang pagiging kumpidensyal
Bilang mga eksperto sa pag-curate, pagsasanay, at pamamahala ng mga pangkat ng mga bihasang manggagawa, masisiguro naming maihahatid ang mga proyekto sa loob ng badyet.
Mataas na network up-time at on-time na paghahatid ng data, mga serbisyo at solusyon.
Sa isang pool ng onshore at offshore resources, maaari tayong bumuo at mag-scale ng mga team ayon sa kinakailangan para sa iba't ibang sitwasyon ng paggamit.
Gamit ang kumbinasyon ng isang pandaigdigang workforce, matatag na platform, at mga proseso sa pagpapatakbo na idinisenyo ng 6 na sigma na black-belts, tumutulong ang Shaip na ilunsad ang mga pinaka-mapanghamong AI na inisyatiba.
Tinutulungan ka ng Named Entity Recognition (NER) na bumuo ng top-notch machine learning at mga modelo ng NLP. Matuto ng mga kaso ng paggamit ng NER, mga halimbawa, at marami pang iba sa post na ito na sobrang nagbibigay-kaalaman.
80% ng data sa domain ng pangangalagang pangkalusugan ay hindi nakaayos, kaya hindi ito naa-access. Ang pag-access sa data ay nangangailangan ng makabuluhang manu-manong interbensyon, na naglilimita sa dami ng magagamit na data.
Ang text annotation sa machine learning ay tumutukoy sa pagdaragdag ng metadata o mga label sa raw textual na data upang lumikha ng mga structured na dataset para sa pagsasanay, pagsusuri, at pagpapabuti ng mga modelo ng machine learning.
Makipag-ugnayan sa amin ngayon para matutunan kung paano kami makakakolekta ng custom na dataset ng NER para sa iyong natatanging solusyon sa AI/ML
Ang Named Entity Recognition ay isang bahagi ng Natural Language Processing. Ang pangunahing layunin ng NER ay iproseso ang structured at unstructured na data at uriin ang mga pinangalanang entity na ito sa mga paunang natukoy na kategorya. Kasama sa ilang karaniwang kategorya ang pangalan, lokasyon, kumpanya, oras, mga halaga ng pera, mga kaganapan, at higit pa.
Sa madaling sabi, ang NER ay tumatalakay sa:
Pinangalanang entity recognition/detection – Pagkilala sa isang salita o serye ng mga salita sa isang dokumento.
Pag-uuri ng pinangalanang entity – Pag-uuri ng bawat natukoy na entity sa mga paunang natukoy na kategorya.
Nakakatulong ang pagpoproseso ng Natural Language na bumuo ng mga matatalinong makina na may kakayahang kumuha ng kahulugan mula sa pananalita at teksto. Tinutulungan ng Machine Learning ang mga intelligent system na ito na magpatuloy sa pag-aaral sa pamamagitan ng pagsasanay sa maraming set ng data ng natural na wika. Sa pangkalahatan, ang NLP ay binubuo ng tatlong pangunahing kategorya:
Pag-unawa sa istruktura at tuntunin ng wika – Syntax
Pagkuha ng kahulugan ng mga salita, teksto, at pananalita at pagtukoy sa kanilang mga relasyon - Semantics
Pagkilala at pagkilala sa mga binigkas na salita at ginagawang teksto ang mga ito - Pagsasalita
Ang ilan sa mga karaniwang halimbawa ng isang paunang natukoy na pagkakategorya ng entity ay:
Tao: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
rental: Canada, Honolulu, Bangkok, Brazil, Cambridge
Samahan: Samsung, Disney, Yale University, Google
Time: 15.35, 12 PM
Ang iba't ibang mga diskarte sa paglikha ng mga sistema ng NER ay:
Mga sistemang nakabatay sa diksyunaryo
Mga sistemang nakabatay sa panuntunan
Mga sistemang nakabatay sa machine learning
Naka-streamline na Suporta sa Customer
Mahusay na Human Resources
Pinasimpleng Pag-uuri ng Nilalaman
Pag-optimize ng Mga Search Engine
Tumpak na rekomendasyon sa Nilalaman