Ontgrendel kritieke informatie in ongestructureerde gegevens met entiteitsextractie in NLP
Gezien de snelheid waarmee de data wordt gegenereerd – waarvan 80% ongestructureerd is – is er behoefte aan next-gen technologieën om de data effectief te analyseren en zinvolle inzichten te verkrijgen voor betere besluitvorming. Named Entity Recognition (NER) in NLP richt zich primair op het verwerken van ongestructureerde data en het classificeren van deze named entities in vooraf gedefinieerde categorieën, waardoor ongestructureerde data wordt omgezet in gestructureerde data die gebruikt kan worden voor verdere analyse.
De wereldwijde geïnstalleerde basis van opslagcapaciteit zal bereiken 11.7 zettabyte in 2023.
80% van de gegevens over de hele wereld is ongestructureerd, waardoor ze verouderd en onbruikbaar zijn.
Named Entity Recognition (NER), identificeert en classificeert entiteiten zoals mensen, organisaties en locaties binnen ongestructureerde tekst. NER verbetert gegevensextractie, vereenvoudigt het ophalen van informatie en drijft geavanceerde AI-toepassingen aan, waardoor het een essentieel hulpmiddel is voor bedrijven. Met NER kunnen organisaties waardevolle inzichten verkrijgen, klantervaringen verbeteren en processen stroomlijnen.
Shaip NER is ontworpen om organisaties in staat te stellen cruciale informatie te ontsluiten in ongestructureerde data en relaties te ontdekken tussen entiteiten uit financiële overzichten, verzekeringsdocumenten, reviews, medische aantekeningen, enz. NER kan ook helpen bij het identificeren van relaties tussen entiteiten van hetzelfde type, zoals meerdere organisaties of personen die in een document worden genoemd. Dit is belangrijk voor consistentie in entiteitsmarkering en het verbeteren van de modelnauwkeurigheid. Dankzij onze ruime ervaring in NLP en taalkunde zijn we uitstekend toegerust om domeinspecifieke inzichten te leveren voor annotatieprojecten van elke omvang.
Het primaire doel van een NER-model is het labelen of taggen van entiteiten in tekstdocumenten en het categoriseren ervan voor deep learning. Deep learning-modellen en andere machine learning-modellen worden vaak gebruikt voor NER-taken, omdat ze automatisch kenmerken uit tekst kunnen leren en de nauwkeurigheid kunnen verbeteren. Modellen voor algemeen gebruik, die worden getraind met brede corpora zoals nieuws en webtekst, moeten mogelijk worden aangepast om nauwkeurig te presteren in domeinspecifieke NER-taken. De volgende drie benaderingen worden hiervoor over het algemeen gebruikt. U kunt er echter ook voor kiezen om een of meer methoden te combineren. De verschillende benaderingen voor het creëren van NER-systemen zijn:
Dit is misschien wel de meest eenvoudige en fundamentele NER-benadering. Het zal een woordenboek gebruiken met veel woorden, synoniemen en woordenschatverzameling. Het systeem controleert of een bepaalde entiteit die in de tekst aanwezig is, ook in het vocabulaire voorkomt. Door gebruik te maken van een algoritme voor het matchen van strings, wordt een kruiscontrole van entiteiten uitgevoerd. Thier is een behoefte aan het voortdurend upgraden van de woordenschatdataset voor het effectief functioneren van het NER-model.
Op regels gebaseerde methoden zijn afhankelijk van vooraf gedefinieerde regels om entiteiten in tekst te identificeren. Deze systemen gebruiken een set vooraf ingestelde regels, die
Op patronen gebaseerde regels – Zoals de naam al aangeeft, volgt een op patronen gebaseerde regel een morfologisch patroon of een reeks woorden die in het document worden gebruikt.
Op context gebaseerde regels – Op context gebaseerde regels zijn afhankelijk van de betekenis of de context van het woord in het document.
In systemen gebaseerd op machine learning wordt statistische modellering gebruikt om entiteiten te detecteren. In deze aanpak wordt een op kenmerken gebaseerde weergave van het tekstdocument gebruikt. Verschillende nadelen van de eerste twee benaderingen kunnen worden overwonnen, aangezien het model entiteitstypen kan herkennen, ondanks kleine variaties in hun spelling, voor deep learning. Daarnaast kunt u een aangepast model trainen voor domeinspecifieke NER, en is het belangrijk om het model te finetunen om de nauwkeurigheid te verbeteren en aan te passen aan nieuwe data.
Sentiment analyse
Het NER-annotatieproces verschilt over het algemeen van de eis van een klant, maar het omvat voornamelijk:
Fase 1: Expertise in het technische domein (inzicht in de reikwijdte van projecten en annotatierichtlijnen)
Fase 2: Training van geschikte middelen voor het project
Fase 3: Feedbackcyclus en QA van de geannoteerde documenten
Herkenning van benoemde entiteiten in machine learning is een onderdeel van natuurlijke taalverwerking (Natural Language Processing). Het primaire doel van NER is het verwerken van gestructureerde en ongestructureerde data en het classificeren van deze benoemde entiteiten in vooraf gedefinieerde categorieën. Enkele veelvoorkomende categorieën zijn naam, persoon, locatie, bedrijf, tijd, geldwaarden, gebeurtenissen en meer.
1.1 Algemeen Domein
Identificatie van mensen, plaats, organisatie enz. in het algemene domein
1.2 Verzekeringsdomein
Het gaat om extractie van entiteiten in verzekeringsdocumenten zoals
1.3 Klinisch domein / Medische NER
Identificatie van probleem, anatomische structuur, geneeskunde, procedure uit medische dossiers zoals EPD's; zijn meestal ongestructureerd van aard en vereisen aanvullende verwerking om gestructureerde informatie te extraheren. Dit is vaak complex en vraagt om domeinexperts uit de zorg om relevante entiteiten eruit te halen.
Het identificeert een afzonderlijke naamwoordelijke zin in een tekst. Een zelfstandig naamwoord kan eenvoudig zijn (bijvoorbeeld een woord met een hoofdwoord zoals zelfstandig naamwoord, eigennaam of voornaamwoord) of complex zijn (bijvoorbeeld een zelfstandig naamwoord met een hoofdwoord en de bijbehorende modifiers).
PII verwijst naar persoonlijk identificeerbare informatie. Deze taak omvat het annoteren van alle sleutel-ID's die kunnen worden gerelateerd aan de identiteit van een persoon.
PHI staat voor Protected Health Information. Deze taak omvat het annoteren van 18 belangrijke patiënt-ID's zoals geïdentificeerd onder HIPAA, om een patiëntendossier/identiteit te de-identificeren.
Identificatie van informatie zoals wie, wat, wanneer, waar over een gebeurtenis, bijv. Aanval, ontvoering, investering etc. Dit annotatieproces bestaat uit de volgende stappen:
5.1. Entiteit identificatie (bijv. persoon, plaats, organisatie, etc.)
5.2. Identificatie van het woord dat het hoofdincident aangeeft (dwz triggerwoord)
5.3. Identificatie van de relatie tussen een trigger en entiteitstypen
Naar schatting besteden datawetenschappers meer dan 80% van hun tijd aan datavoorbereiding. Door meerdere annotators te coördineren en zo consistentie en kwaliteit in annotatieprojecten te garanderen, stelt outsourcing uw team in staat zich te concentreren op de ontwikkeling van robuuste algoritmen, waardoor het tijdrovende verzamelen van de datasets voor de herkenning van benoemde entiteiten aan ons wordt overgelaten.
Een gemiddeld ML-model vereist het verzamelen en taggen van grote hoeveelheden benoemde datasets, waarvoor bedrijven resources van andere teams moeten inzetten. Het schalen van annotatie-inspanningen over meerdere datatypen, zoals tekst, afbeeldingen en audio, kan een uitdaging zijn. Met partners zoals wij bieden we domeinexperts die eenvoudig kunnen worden geschaald naarmate uw bedrijf groeit.
Toegewijde domeinexperts, die dag in dag uit annoteren, leveren – elke dag – beter werk dan een team dat annotatietaken in hun drukke schema's moet verwerken. Het spreekt voor zich dat dit resulteert in een betere output, wat leidt tot nauwkeurigere voorspellingen van NER-modellen.
Dankzij ons beproefde proces voor kwaliteitsborging van gegevens, technologische validaties en meerdere QA-fasen kunnen we de beste kwaliteit leveren. Vaak overtreffen we zelfs de verwachtingen doordat we geannoteerde gegevens in een gestructureerd formaat leveren, zodat ze later gemakkelijker kunnen worden verwerkt.
We zijn gecertificeerd voor het handhaven van de hoogste normen voor gegevensbeveiliging met privacy terwijl we samenwerken met onze klanten om de vertrouwelijkheid te waarborgen
Als experts in het samenstellen, trainen en managen van teams van geschoolde werknemers, kunnen we ervoor zorgen dat projecten binnen budget worden opgeleverd.
Hoge netwerk-uptime en tijdige levering van data, services en oplossingen.
Met een pool van onshore- en offshore-resources kunnen we teams bouwen en schalen zoals vereist voor verschillende use-cases.
Met de combinatie van een wereldwijd personeelsbestand, een robuust platform en operationele processen ontworpen door 6 sigma black-belts, helpt Shaip bij het lanceren van de meest uitdagende AI-initiatieven.
Named Entity Recognition (NER) helpt je bij het ontwikkelen van eersteklas machine learning & NLP-modellen. Leer NER-use-cases, voorbeelden en nog veel meer in deze superinformatieve post.
80% van de data in het zorgdomein is ongestructureerd en daardoor ontoegankelijk. Toegang tot de gegevens vereist aanzienlijke handmatige tussenkomst, wat de hoeveelheid bruikbare gegevens beperkt.
Tekstannotatie in machine learning verwijst naar het toevoegen van metadata of labels aan onbewerkte tekstuele gegevens om gestructureerde datasets te creëren voor het trainen, evalueren en verbeteren van machine learning-modellen.
Teams in staat stellen om toonaangevende AI-producten te bouwen.
Neem nu contact met ons op om te leren hoe we een aangepaste NER-dataset kunnen verzamelen voor uw unieke AI/ML-oplossing
Annotatie van medische data is het proces van het labelen van medische tekst, afbeeldingen, audio en video om AI-modellen te trainen. Het is cruciaal voor de ontwikkeling van nauwkeurige AI-systemen die de diagnostiek, behandelplanning en patiëntenzorg verbeteren.
Door gelabelde datasets aan te bieden, kunnen AI-modellen leren patronen te herkennen in complexe medische data, zoals het identificeren van ziekten op röntgenfoto's of het extraheren van belangrijke informatie uit klinische verslagen. Dit verbetert de precisie en betrouwbaarheid van AI-toepassingen in de gezondheidszorg.
Het annoteren van medische gegevens omvat het labelen van klinische aantekeningen, elektronische patiëntendossiers (EPD's), röntgenfoto's, MRI's, CT-scans, pathologierapporten en audiogegevens, zoals dictaten van artsen.
Geannoteerde medische tekst maakt het mogelijk dat modellen voor natuurlijke taalverwerking (NLP) klinische informatie, zoals symptomen, ziekten of medicijnen, uit ongestructureerde gegevens, zoals doktersnotities of ontslagverslagen, kunnen halen en interpreteren.
Het annoteren van medische gegevens vereist het verwerken van ongestructureerde en complexe informatie, het waarborgen van klinische nauwkeurigheid en het voldoen aan privacyregels zoals HIPAA. Het vereist ook expertise in medische terminologie en domeinkennis.
Aanbieders van annotatiesystemen houden zich aan strikte protocollen voor gegevensbeveiliging, zoals HIPAA-naleving, en gebruiken geanonimiseerde gegevens om de privacy van de patiënt te waarborgen tijdens het annoteren van gevoelige medische informatie.
Geannoteerde datasets trainen AI-modellen om ziektemarkers te herkennen in medische afbeeldingen of tekst. Zo kan AI kankerstadia in de oncologie identificeren of hartaandoeningen in de cardiologie detecteren, wat de vroege diagnose en behandelresultaten verbetert.
Geavanceerde annotatiehulpmiddelen en domeinspecifieke software, zoals DICOM-viewers voor medische beeldvorming, worden naast menselijke expertise gebruikt om een hoge nauwkeurigheid bij het labelen van medische gegevens te garanderen.
Shaip combineert domeinexpertise, geavanceerde annotatietools en een robuust kwaliteitsborgingsproces om nauwkeurige en schaalbare medische data-annotatie te leveren, afgestemd op de behoeften van de klant. Ze zijn gespecialiseerd in radiologie, oncologie, cardiologie en andere zorgdomeinen.
De kosten zijn afhankelijk van het type, de omvang en de complexiteit van de data, evenals het vereiste expertiseniveau. Shaip biedt maatwerkprijzen op basis van specifieke projectvereisten.
