Chuyên gia chú thích nhận dạng thực thể được đặt tên
Mở khóa thông tin quan trọng trong dữ liệu phi cấu trúc bằng trích xuất thực thể trong NLP
Khách hàng nổi bật
Trao quyền cho các nhóm xây dựng các sản phẩm AI hàng đầu thế giới.
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.
NER là gì
Phân tích dữ liệu để khám phá những hiểu biết có ý nghĩa
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. Với kinh nghiệm phong phú về NLP & ngôn ngữ học, chúng tôi được trang bị đầy đủ để cung cấp những hiểu biết chuyên sâu về lĩnh vực cụ thể để xử lý các dự án chú thích ở mọi quy mô
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
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
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
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:
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
Thế mạnh của PHATBEE
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
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.
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.
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:
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
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.
Tài nguyên đề xuất
Blog
Nhận dạng đối tượng được đặt tên (NER) - Khái niệm, các loại
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.
Giải pháp
Chú thích dữ liệu y tế do con người cung cấp
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.
Blog
Chú thích văn bản trong Machine Learning: Hướng dẫn toàn diện
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.
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
Những câu hỏi thường gặp (FAQ)
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