Dịch vụ nhận dạng đối tượng được đặt tên

Khai thác / nhận dạng đối tượng do con người hỗ trợ để đào tạo các mô hình NLP

Mở khóa thông tin quan trọng trong dữ liệu phi cấu trúc với tính năng trích xuất và nhận dạng đối tượng

Dịch vụ nhận dạng đối tượng được đặt tên

Khách hàng nổi bật

Trao quyền cho các nhóm xây dựng các sản phẩm AI hàng đầu thế giới.

đàn bà gan dạ
Google
microsoft
cogknit
Ngày càng có nhiều nhu cầu phân tích dữ liệu phi cấu trúc để khám phá những thông tin chi tiết chưa được khám phá.

Nhìn vào tốc độ mà dữ liệu được tạo ra; trong đó 80% là không có cấu trúc, cần có cơ sở để sử dụng các công nghệ thế hệ tiếp theo để phân tích dữ liệu một cách hiệu quả và có được những hiểu biết sâu sắc có ý nghĩa để đưa ra quyết định tốt hơn. Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) trong NLP chủ yếu tập trung vào việc xử lý dữ liệu phi cấu trúc và phân loại các thực thể được đặt tên này thành các danh mục được xác định trước.

IDC, Công ty phân tích:

Cơ sở dung lượng lưu trữ được cài đặt trên toàn thế giới sẽ đạt 11.7 zettabyte in 2023

IBM, Gartner & IDC:

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. 

Giải pháp thế giới thực

Phân tích dữ liệu để khám phá thông tin chi tiết có ý nghĩa nhằm đào tạo các mô hình NLP với NER

Dữ liệu được tổ chức đúng cách và được chú thích chính xác là trọng tâm của yếu tố khiến các mô hình AI / ML hoạt động. Nhận dạng đối tượng được đặt tên Shaip 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 đối tượng từ báo cáo tài chính, tài liệu bảo hiểm, đánh giá, ghi chú của bác sĩ, v.v. Với kinh nghiệm phong phú trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên và ngôn ngữ học, chúng tôi được trang bị tốt để cung cấp thông tin chi tiết về miền cụ thể và xử lý các dự án chú thích ở mọi quy mô. 

Nhận dạng đối tượng được đặt tên (Ner)

Phương pháp tiếp cận NER

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. Ba cách tiếp cận sau đây thường được sử dụng cho mục đích này. Tuy nhiên, bạn có thể chọn kết hợp một hoặc nhiều phương pháp. Các cách tiếp cận khác nhau để tạo hệ thống NER là:

Dựa trên từ điển
hệ thống

Hệ thống dựa trên từ điển
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.

Dựa trên quy tắc
hệ thống

Hệ thống dựa trên quy tắc
Trích xuất thông tin dựa trên một tập hợp các quy tắc đặt trước,

Quy tắc dựa trên mẫu - Như tên cho thấy, 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.

Hệ thống dựa trên máy học

Hệ thống dựa trên máy học
Trong các hệ thống dựa trên máy học, mô hình thống kê được sử dụng để phát hiện các thực thể. Cách trình bày dựa trên tính năng của tài liệu văn bản được sử dụng trong cách tiếp cận này. Bạn có thể khắc phục một số nhược điểm của hai cách tiếp cận đầu tiên vì mô hình có thể nhận ra các loại thực thể mặc dù có những thay đổi nhỏ trong cách viết của chúng để học sâu.

Làm thế nào chúng ta có thể giúp đỡ

  • NER chung
  • NER y tế
  • Chú thích PII
  • Chú thích PHI
  • Chú thích Cụm từ Chính
  • Chú thích sự cố

Các ứng dụng của NER

  • Hỗ trợ khách hàng được sắp xếp hợp lý
  • Nguồn nhân lực hiệu quả
  • Phân loại nội dung đơn giản hóa
  • Cải thiện chăm sóc bệnh nhân
  • Tối ưu hóa Công cụ Tìm kiếm
  • Đề xuất nội dung chính xác

Trường hợp sử dụng

  • Hệ thống trích xuất & ghi nhận thông tin
  • Hệ thống Câu hỏi-Trả lời
  • Hệ thống dịch máy
  • Hệ thống tóm tắt tự động
  • Chú thích ngữ nghĩa

Quy trình chú thích NER

Quy trình chú thích NER thường khác với yêu cầu của khách hàng nhưng nó chủ yếu liên quan đến:

Chuyên môn tên miền

Giai đoạn 1: Kiến thức chuyên môn về lĩnh vực kỹ thuật (Hiểu phạm vi dự án và hướng dẫn chú thích)

Tài nguyên đào tạo

Giai đoạn 2: Đào tạo các nguồn lực phù hợp cho dự án

Tài liệu Qa

Giai đoạn 3: Chu kỳ phản hồi và QA của các tài liệu được chú thích

Chuyên môn của chúng tôi

1. Nhận dạng đối tượng được đặt tên (NER) 

Nhận dạng đối tượng được đặt 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 phi cấu trúc và phân loại các thực thể được đặt tên này thành các danh mục được xác định trước. Một số danh mục phổ biến bao gồm tên, 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

Lĩnh vực bảo hiểm

1.2 Lĩnh vực bảo hiểm 

Nó liên quan đến việc trích xuất các thực thể trong tài liệu bảo hiểm, chẳng hạn như 

  • Số tiền bảo hiểm
  • Giới hạn Bồi thường / giới hạn chính sách
  • Các ước tính như bảng lương, doanh thu, thu nhập từ phí, xuất / nhập khẩu
  • Lịch trình xe
  • Phần mở rộng chính sách và giới hạn bên trong 

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.

Chú thích Cụm từ Chính (Kp)

2. Chú thích cụm từ khóa (KP)

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)

3. Chú thích PII

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.

Chú thích Pii
Chú thích Phi

4. Chú thích PHI

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.

5. Chú thích sự cố

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:

Nhận dạng thực thể

5.1. Nhận dạng thực thể (ví dụ: Người, địa điểm, tổ chức, v.v.)

Nhận dạng thực thể

5.2. Xác định từ chỉ sự việc chính (tức là từ kích hoạt)

Nhận dạng thực thể

5.3. Xác định mối quan hệ giữa một trình kích hoạt và các loại thực thể

Những lý do để chọn Shaip là Đối tác tập dữ liệu đào tạo NER đáng tin cậy của bạn

người

người

Đội ngũ tận tâm và được đào tạo:

  • Hơn 30,000 cộng tác viên để Tạo dữ liệu, Ghi nhãn và Chất lượng
  • Nhóm quản lý dự án được chứng nhận
  • Nhóm phát triển sản phẩm có kinh nghiệm
  • Nhóm Tìm nguồn & Giới thiệu Talent Pool
Quy trình xét duyệt

Quy trình xét duyệt

Đảm bảo hiệu quả quy trình cao nhất với:

  • Quy trình cổng giai đoạn 6 Sigma mạnh mẽ
  • Đội ngũ chuyên dụng gồm 6 đai đen Sigma - Chủ sở hữu quy trình chính & Tuân thủ chất lượng
  • Cải tiến liên tục & Vòng lặp phản hồi
Nền tảng

Nền tảng

Nền tảng được cấp bằng sáng chế cung cấp các lợi ích:

  • Nền tảng end-to-end dựa trên web
  • Chất lượng hoàn hảo
  • TAT nhanh hơn
  • Giao hàng liền mạch

Tại sao Shaip?

Đội cống hiến

Người ta ước tính rằng các nhà khoa học dữ liệu dành hơn 80% thời gian của họ cho việc chuẩn bị dữ liệu. Với việc thuê ngoài, nhóm của bạn có thể tập trung vào việc phát triển các thuật toán mạnh mẽ, để lại phần tẻ nhạt của việc thu thập các bộ dữ liệu nhận dạng thực thể được đặt tên cho chúng tôi.

Khả năng mở rộng

Một mô hình ML trung bình sẽ yêu cầu thu thập và gắn thẻ một lượng lớn các tập dữ liệu được đặt tên, điều này yêu cầu các công ty thu hút tài nguyên từ các nhóm khác. Với các đối tác như chúng tôi, chúng tôi cung cấp các chuyên gia tên miền có thể dễ dàng mở rộng quy mô khi doanh nghiệp của bạn phát triển.

Chất lượng tốt hơn

Các chuyên gia tên miền chuyên dụng, những người chú thích hàng ngày và hàng ngày sẽ - bất kỳ ngày nào - làm một công việc vượt trội so với một nhóm, cần phải đáp ứng các nhiệm vụ chú thích trong lịch trình bận rộn của họ. Không cần phải nói, nó mang lại kết quả tốt hơn.

Hoạt động xuất sắc

Quy trình đảm bảo chất lượng dữ liệu đã được kiểm chứng của chúng tôi, xác nhận công nghệ và nhiều giai đoạn của QA, giúp chúng tôi cung cấp chất lượng tốt nhất trong số đó vượt quá mong đợi.

Bảo mật với Quyền riêng tư

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

Giá cả cạnh tranh

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.

Sẵn có & Giao hàng

Thời gian cập nhật mạng cao & phân phối dữ liệu, dịch vụ & giải pháp đúng thời hạn.

Lực lượng lao động toàn cầu

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.

Con người, Quy trình & Nền tảng

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.

Shaip Liên hệ với chúng tôi

Bạn muốn xây dựng dữ liệu đào tạo NER của riêng mình?

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

  • Bằng cách đăng ký, tôi đồng ý với Shaip Chính sách Bảo mậtCác Điều Khoản của Dịch Vụ và cung cấp sự đồng ý của tôi để nhận thông tin tiếp thị B2B từ Shaip.

Nhận dạng đối tượng được đặt tên là một phần của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Mục tiêu chính của NER là xử lý dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc và phân loại các thực thể được đặt tên này thành các danh mục được xác định trước. Một số danh mục phổ biến bao gồm tên, vị trí, công ty, thời gian, giá trị tiền tệ, sự kiện, v.v.

Tóm lại, NER giao dịch với:

Nhận dạng / phát hiện thực thể được đặt tên - Nhận dạng một từ hoặc một loạt từ trong tài liệu.

Phân loại thực thể được đặt tên - Phân loại mọi thực thể được phát hiện thành các danh mục được xác định trước.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp phát triển các máy thông minh có khả năng trích xuất ý nghĩa từ lời nói và văn bản. Học máy giúp các hệ thống thông minh này tiếp tục học bằng cách đào tạo trên một lượng lớn bộ dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên. Nói chung, NLP bao gồm ba loại chính:

Hiểu cấu trúc và quy tắc của ngôn ngữ - Cú pháp

Tìm ra ý nghĩa của các từ, văn bản và lời nói và xác định các mối quan hệ của chúng - Ngữ nghĩa

Nhận dạng và nhận dạng các từ đã nói và chuyển chúng thành văn bản - Lời nói

Một số ví dụ phổ biến về phân loại thực thể xác định trước là:

Người: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon

Vị trí: Canada, Honolulu, Bangkok, Brazil, Cambridge

Tổ chức: Samsung, Disney, Đại học Yale, Google

thời gian: 15.35, 12 giờ đêm,

Các cách tiếp cận khác nhau để tạo hệ thống NER là:

Hệ thống dựa trên từ điển

Hệ thống dựa trên quy tắc

Hệ thống dựa trên máy học

Hỗ trợ khách hàng được sắp xếp hợp lý

Nguồn nhân lực hiệu quả

Phân loại nội dung đơn giản hóa

Tối ưu hóa Công cụ Tìm kiếm

Đề xuất nội dung chính xác