-
-
Tên Công Ty
Mở khóa thông tin quan trọng trong dữ liệu phi cấu trúc bằng trích xuất thực thể trong NLP
Nhìn vào tốc độ dữ liệu được tạo ra; trong đó 80% là dữ liệu phi cấu trúc, có nhu cầu thực tế là phải sử dụng các công nghệ thế hệ tiếp theo để phân tích dữ liệu hiệu quả và có được những hiểu biết có ý nghĩa để đưa ra quyết định tốt hơn. Nhận dạng thực thể có tên (NER) trong NLP chủ yếu tập trung vào việc xử lý dữ liệu phi cấu trúc và phân loại các thực thể có tên này thành các danh mục được xác định trước, do đó chuyển đổi dữ liệu phi cấu trúc thành dữ liệu có cấu trúc có thể được sử dụng để phân tích hạ nguồn.
Cơ sở dung lượng lưu trữ được cài đặt trên toàn thế giới sẽ đạt 11.7 zettabyte in 2023.
80% của dữ liệu trên khắp thế giới là không có cấu trúc, khiến nó trở nên lỗi thời và không thể sử dụng được.
Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER), xác định và phân loại các thực thể như người, tổ chức và địa điểm trong văn bản phi cấu trúc. NER tăng cường khai thác dữ liệu, đơn giản hóa việc truy xuất thông tin và cung cấp năng lượng cho các ứng dụng AI tiên tiến, khiến nó trở thành một công cụ quan trọng để các doanh nghiệp tận dụng. Với NER, các tổ chức có thể thu được những hiểu biết có giá trị, cải thiện trải nghiệm của khách hàng và hợp lý hóa các quy trình.
Shaip NER được thiết kế để cho phép các tổ chức mở khóa thông tin quan trọng trong dữ liệu phi cấu trúc và cho phép bạn khám phá mối quan hệ giữa các thực thể từ báo cáo tài chính, tài liệu bảo hiểm, đánh giá, ghi chú của bác sĩ, v.v. NER cũng có thể giúp xác định mối quan hệ giữa các thực thể cùng loại, chẳng hạn như nhiều tổ chức hoặc cá nhân được đề cập trong một tài liệu, điều này rất quan trọng để đảm bảo tính nhất quán trong việc gắn thẻ thực thể và cải thiện độ chính xác của mô hình. Với kinh nghiệm phong phú về NLP và ngôn ngữ học, chúng tôi được trang bị tốt để cung cấp thông tin chi tiết cụ thể theo từng lĩnh vực để xử lý các dự án chú thích ở mọi quy mô.
Mục tiêu chính của mô hình NER là gắn nhãn hoặc gắn thẻ các thực thể trong tài liệu văn bản và phân loại chúng để học sâu. Các mô hình học sâu và các mô hình học máy khác thường được sử dụng cho các tác vụ NER vì chúng có thể tự động học các tính năng từ văn bản và cải thiện độ chính xác. Các mô hình mục đích chung, được đào tạo trên các tập hợp dữ liệu rộng như tin tức và văn bản web, có thể cần điều chỉnh để thực hiện chính xác trong các tác vụ NER cụ thể theo miền. Ba phương pháp sau đây thường được sử dụng cho mục đích này. Tuy nhiên, bạn cũng có thể chọn kết hợp một hoặc nhiều phương pháp. Các phương pháp khác nhau để tạo hệ thống NER là:
Đây có lẽ là cách tiếp cận NER đơn giản và cơ bản nhất. Nó sẽ sử dụng một từ điển với nhiều từ, từ đồng nghĩa và bộ sưu tập từ vựng. Hệ thống sẽ kiểm tra xem một thực thể cụ thể có trong văn bản cũng có sẵn trong từ vựng hay không. Bằng cách sử dụng thuật toán so khớp chuỗi, việc kiểm tra chéo các thực thể được thực hiện. Tđây là nhu cầu liên tục nâng cấp bộ dữ liệu từ vựng để mô hình NER hoạt động hiệu quả.
Các phương pháp dựa trên quy tắc dựa vào các quy tắc được xác định trước để xác định các thực thể trong văn bản. Các hệ thống này sử dụng một tập hợp các quy tắc được thiết lập trước, đó là
Quy tắc dựa trên mẫu – Như tên gọi của nó, quy tắc dựa trên mẫu tuân theo một mẫu hình thái hoặc chuỗi từ được sử dụng trong tài liệu.
Quy tắc dựa trên ngữ cảnh - Các quy tắc dựa trên ngữ cảnh phụ thuộc vào ý nghĩa hoặc ngữ cảnh của từ trong tài liệu.
Trong các hệ thống dựa trên học máy, mô hình thống kê được sử dụng để phát hiện các thực thể. Một biểu diễn dựa trên tính năng của tài liệu văn bản được sử dụng trong phương pháp này. Bạn có thể khắc phục một số nhược điểm của hai phương pháp đầu tiên vì mô hình có thể nhận dạng các loại thực thể mặc dù có một số thay đổi nhỏ trong cách viết của chúng đối với học sâu. Ngoài ra, bạn có thể đào tạo một mô hình tùy chỉnh cho NER cụ thể theo miền và điều quan trọng là phải tinh chỉnh mô hình để cải thiện độ chính xác và thích ứng với dữ liệu mới.
Phân tích tình cảm
Quy trình chú thích NER thường khác với yêu cầu của khách hàng nhưng nó chủ yếu liên quan đến:
Giai đoạn 1: Kiến thức chuyên môn về lĩnh vực kỹ thuật (Hiểu phạm vi dự án và hướng dẫn chú thích)
Giai đoạn 2: Đào tạo các nguồn lực phù hợp cho dự án
Giai đoạn 3: Chu kỳ phản hồi và QA của các tài liệu được chú thích
Nhận dạng thực thể có tên trong Học máy là một phần của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Mục tiêu chính của NER là xử lý dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc và phân loại các thực thể có tên này thành các danh mục được xác định trước. Một số danh mục phổ biến bao gồm tên, thực thể người, vị trí, công ty, thời gian, giá trị tiền tệ, sự kiện, v.v.
1.1 Miền chung
Nhận dạng người, địa điểm, tổ chức, v.v. trong miền chung
1.2 Lĩnh vực bảo hiểm
Nó liên quan đến việc trích xuất các thực thể trong tài liệu bảo hiểm, chẳng hạn như
1.3 Lĩnh vực lâm sàng / NER y tế
Xác định vấn đề, cấu trúc giải phẫu, y học, thủ tục từ hồ sơ y tế như EHRs; thường không có cấu trúc về bản chất và yêu cầu xử lý bổ sung để trích xuất thông tin có cấu trúc. Điều này thường phức tạp và yêu cầu các chuyên gia miền từ chăm sóc sức khỏe trích xuất các thực thể có liên quan.
Nó xác định một cụm danh từ rời rạc trong một văn bản. Một cụm danh từ có thể đơn giản (ví dụ: từ đứng đầu đơn như danh từ, danh từ riêng hoặc đại từ) hoặc phức tạp (ví dụ: cụm danh từ có từ đứng đầu cùng với các bổ ngữ đi kèm)
PII đề cập đến Thông tin nhận dạng cá nhân. Nhiệm vụ này liên quan đến chú thích của bất kỳ số nhận dạng chính nào có thể liên quan trở lại danh tính của một người.
PHI đề cập đến Thông tin Y tế được Bảo vệ. Nhiệm vụ này liên quan đến việc chú thích 18 mã định danh bệnh nhân chính như được xác định theo HIPAA, để xác định danh tính / hồ sơ bệnh nhân.
Nhận dạng thông tin như ai, cái gì, khi nào, ở đâu về một sự kiện, ví dụ: Tấn công, bắt cóc, Đầu tư, v.v. Quy trình chú thích này có các bước sau:
5.1. Nhận dạng thực thể (ví dụ: Người, địa điểm, tổ chức, v.v.
5.2. Xác định từ chỉ sự việc chính (tức là từ kích hoạt)
5.3. Xác định mối quan hệ giữa một trình kích hoạt và các loại thực thể
Người ta ước tính rằng các nhà khoa học dữ liệu dành hơn 80% thời gian của họ vào việc chuẩn bị dữ liệu. Bằng cách phối hợp nhiều người chú thích để đảm bảo tính nhất quán và chất lượng trong các dự án chú thích, việc thuê ngoài cho phép nhóm của bạn tập trung vào việc phát triển các thuật toán mạnh mẽ, để lại phần tẻ nhạt là thu thập các tập dữ liệu nhận dạng thực thể được đặt tên cho chúng tôi.
Một mô hình ML trung bình sẽ yêu cầu thu thập và gắn thẻ các khối lớn các tập dữ liệu được đặt tên, điều này đòi hỏi các công ty phải thu thập tài nguyên từ các nhóm khác. Việc mở rộng quy mô các nỗ lực chú thích trên nhiều loại dữ liệu, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh và âm thanh, có thể là một thách thức. Với các đối tác như chúng tôi, chúng tôi cung cấp các chuyên gia về lĩnh vực có thể dễ dàng mở rộng quy mô khi doanh nghiệp của bạn phát triển.
Các chuyên gia chuyên về lĩnh vực tận tụy, những người chú thích ngày này qua ngày khác sẽ – bất kỳ ngày nào – làm tốt hơn khi so sánh với một nhóm cần sắp xếp các nhiệm vụ chú thích trong lịch trình bận rộn của họ. Không cần phải nói, điều này dẫn đến kết quả tốt hơn, dẫn đến dự đoán chính xác hơn từ các mô hình NER.
Quy trình đảm bảo chất lượng dữ liệu đã được chứng minh, xác thực công nghệ và nhiều giai đoạn QA giúp chúng tôi cung cấp chất lượng tốt nhất, thường vượt quá mong đợi bằng cách cung cấp dữ liệu có chú thích theo định dạng có cấu trúc để tạo điều kiện xử lý tiếp theo.
Chúng tôi được chứng nhận về việc duy trì các tiêu chuẩn cao nhất về bảo mật dữ liệu với quyền riêng tư trong khi làm việc với khách hàng của chúng tôi để đảm bảo bí mật
Với tư cách là chuyên gia trong việc quản lý, đào tạo và quản lý đội ngũ công nhân lành nghề, chúng tôi có thể đảm bảo các dự án được thực hiện trong phạm vi ngân sách.
Thời gian cập nhật mạng cao & phân phối dữ liệu, dịch vụ & giải pháp đúng thời hạn.
Với nguồn tài nguyên trong nước và ngoài khơi, chúng tôi có thể xây dựng và mở rộng quy mô đội theo yêu cầu cho các trường hợp sử dụng khác nhau.
Với sự kết hợp của lực lượng lao động toàn cầu, nền tảng mạnh mẽ và quy trình hoạt động được thiết kế bởi 6 sigma black-belt, Shaip giúp khởi động các sáng kiến AI thách thức nhất.
Nhận dạng đối tượng được đặt tên (NER) giúp bạn phát triển các mô hình máy học & NLP hàng đầu. Tìm hiểu các trường hợp sử dụng NER, ví dụ và nhiều hơn nữa trong bài đăng siêu thông tin này.
80% dữ liệu trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe không có cấu trúc nên không thể truy cập được. Việc truy cập dữ liệu cần có sự can thiệp thủ công đáng kể, điều này làm hạn chế số lượng dữ liệu có thể sử dụng được.
Chú thích văn bản trong học máy đề cập đến việc thêm siêu dữ liệu hoặc nhãn vào dữ liệu văn bản thô để tạo bộ dữ liệu có cấu trúc nhằm đào tạo, đánh giá và cải thiện các mô hình học máy.
Trao quyền cho các nhóm xây dựng các sản phẩm AI hàng đầu thế giới.
Liên hệ với chúng tôi ngay bây giờ để tìm hiểu cách chúng tôi có thể thu thập tập dữ liệu NER tùy chỉnh cho giải pháp AI / ML độc đáo của bạn
Chú thích dữ liệu y tế là quá trình gắn nhãn văn bản, hình ảnh, âm thanh và video y tế để huấn luyện các mô hình AI. Điều này rất quan trọng để phát triển các hệ thống AI chính xác, giúp cải thiện chẩn đoán, lập kế hoạch điều trị và chăm sóc bệnh nhân.
Bằng cách cung cấp các tập dữ liệu được gắn nhãn, các mô hình AI có thể học cách nhận dạng các mẫu trong dữ liệu y tế phức tạp, chẳng hạn như xác định bệnh tật trên phim X-quang hoặc trích xuất thông tin quan trọng từ các ghi chú lâm sàng. Điều này cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của các ứng dụng AI trong chăm sóc sức khỏe.
Chú thích dữ liệu y tế bao gồm ghi nhãn ghi chú lâm sàng, hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR), X-quang, MRI, CT, báo cáo bệnh lý và dữ liệu âm thanh như lời đọc của bác sĩ.
Văn bản y khoa có chú thích cho phép các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trích xuất và diễn giải thông tin lâm sàng, chẳng hạn như triệu chứng, bệnh tật hoặc thuốc, từ dữ liệu phi cấu trúc như ghi chú của bác sĩ hoặc tóm tắt xuất viện.
Việc chú thích dữ liệu y tế đòi hỏi phải xử lý thông tin phi cấu trúc và phức tạp, đảm bảo tính chính xác lâm sàng và tuân thủ các quy định về quyền riêng tư như HIPAA. Việc này cũng đòi hỏi chuyên môn về thuật ngữ y khoa và kiến thức chuyên ngành.
Các nhà cung cấp chú thích tuân theo các giao thức bảo mật dữ liệu nghiêm ngặt như tuân thủ HIPAA và sử dụng dữ liệu ẩn danh để đảm bảo quyền riêng tư của bệnh nhân trong khi chú thích thông tin y tế nhạy cảm.
Các tập dữ liệu có chú thích huấn luyện các mô hình AI để nhận dạng các dấu hiệu bệnh trong hình ảnh hoặc văn bản y tế. Ví dụ, AI có thể xác định giai đoạn ung thư trong ung thư học hoặc phát hiện bệnh tim trong tim mạch, cải thiện kết quả chẩn đoán và điều trị sớm.
Các công cụ chú thích nâng cao và phần mềm chuyên biệt, chẳng hạn như trình xem DICOM dành cho hình ảnh y tế, được sử dụng cùng với chuyên môn của con người để đảm bảo độ chính xác cao trong việc dán nhãn dữ liệu y tế.
Shaip kết hợp các chuyên gia trong lĩnh vực, công cụ chú thích tiên tiến và quy trình đảm bảo chất lượng mạnh mẽ để cung cấp dịch vụ chú thích dữ liệu y tế chính xác và có thể mở rộng, phù hợp với nhu cầu của khách hàng. Họ chuyên về X-quang, ung thư, tim mạch và các lĩnh vực chăm sóc sức khỏe khác.
Chi phí phụ thuộc vào loại, khối lượng và độ phức tạp của dữ liệu, cũng như trình độ chuyên môn cần thiết. Shaip cung cấp mức giá tùy chỉnh dựa trên yêu cầu cụ thể của dự án.
