Diensten voor herkenning van entiteiten op naam

Human Powered Entity Extraction / Erkenning om NLP-modellen te trainen

Ontgrendel kritieke informatie in ongestructureerde gegevens met extractie en herkenning van entiteiten

Diensten voor herkenning van entiteiten op naam

Uitgelichte klanten

Teams in staat stellen om toonaangevende AI-producten te bouwen.

Amazone
Google
Microsoft
Cogknit
Er is een toenemende vraag om ongestructureerde gegevens te analyseren om onontdekte inzichten te ontdekken.

Kijken naar de snelheid waarmee de gegevens worden gegenereerd; waarvan 80% ongestructureerd is, is er op het terrein behoefte aan het gebruik van next-gen technologieën om de gegevens effectief te analyseren en zinvolle inzichten te verkrijgen voor het nemen van betere beslissingen. Named Entity Recognition (NER) in NLP richt zich voornamelijk op het verwerken van ongestructureerde gegevens en het classificeren van deze benoemde entiteiten in vooraf gedefinieerde categorieën.

IDC, analistenbureau:

De wereldwijd geïnstalleerde basis van opslagcapaciteit zal bereiken: 11.7 zettabyte in 2023

IBM, Gartner & IDC:

80% van de gegevens over de hele wereld is ongestructureerd, waardoor ze achterhaald en onbruikbaar zijn. 

Echte oplossing

Analyseer gegevens om zinvolle inzichten te ontdekken om NLP-modellen te trainen met NER

Goed georganiseerde en nauwkeurig geannoteerde gegevens vormen de kern van wat AI/ML-modellen laat werken. Shaip Named Entity Recognition is ontworpen om organisaties in staat te stellen kritieke informatie te ontsluiten in ongestructureerde gegevens en laat u relaties tussen entiteiten ontdekken uit financiële overzichten, verzekeringsdocumenten, beoordelingen, doktersverklaringen, enz. Met een rijke ervaring in natuurlijke taalverwerking en taalkunde, zijn we goed uitgerust om domeinspecifieke inzichten te leveren en annotatieprojecten van elke omvang af te handelen. 

Genoemde entiteitsherkenning (Ner)

NER-benaderingen

Het primaire doel van een NER-model is om entiteiten in tekstdocumenten te labelen of te taggen en deze te categoriseren voor diepgaand leren. Hiervoor worden doorgaans de volgende drie benaderingen gebruikt. U kunt er echter ook voor kiezen om een ​​of meer methoden te combineren. De verschillende benaderingen voor het maken van NER-systemen zijn:

Woordenboek-gebaseerd
systemen

Woordenboekgebaseerde systemen
Dit is misschien wel de meest eenvoudige en fundamentele NER-aanpak. Het zal een woordenboek gebruiken met veel woorden, synoniemen en woordenschatverzameling. Het systeem controleert of een bepaalde entiteit die in de tekst voorkomt ook in de woordenschat voorkomt. Door gebruik te maken van een algoritme voor het matchen van strings, wordt een kruiscontrole van entiteiten uitgevoerd. Thier is behoefte aan het voortdurend upgraden van de vocabulaire-dataset voor het effectief functioneren van het NER-model.

Op regels gebaseerd
systemen

Op regels gebaseerde systemen
Informatie-extractie op basis van een reeks vooraf ingestelde regels, die:

Op patronen gebaseerde regels – Zoals de naam al doet vermoeden, volgt een op patronen gebaseerde regel een morfologisch patroon of een reeks woorden die in het document worden gebruikt.

Op context gebaseerde regels – Contextgebaseerde regels zijn afhankelijk van de betekenis of de context van het woord in het document.

Op machine learning gebaseerde systemen

Op machine learning gebaseerde systemen
In op Machine learning gebaseerde systemen wordt statistische modellering gebruikt om entiteiten te detecteren. In deze benadering wordt een op kenmerken gebaseerde weergave van het tekstdocument gebruikt. U kunt verschillende nadelen van de eerste twee benaderingen overwinnen, aangezien het model entiteitstypen kan herkennen ondanks kleine variaties in hun spelling voor diepgaand leren.

Hoe we kunnen helpen

  • Algemeen NER
  • Medisch NER
  • PII-annotatie
  • PHI-annotatie
  • Annotatie sleutelzin
  • Annotatie incident

Toepassingen van NER

  • Gestroomlijnde klantenondersteuning
  • Efficiënte menselijke hulpbronnen
  • Vereenvoudigde inhoudsclassificatie
  • Verbeter de patiëntenzorg
  • Zoekmachines optimaliseren
  • Nauwkeurige inhoudsaanbeveling

Referentie Cases

  • Informatie-extractie- en herkenningssystemen
  • Vraag-antwoordsystemen
  • Machinevertaalsystemen
  • Automatische samenvattende systemen
  • Semantische annotatie

NER-annotatieproces

Het NER-annotatieproces verschilt over het algemeen van de eis van een klant, maar het omvat voornamelijk:

Domeindeskundigheid

Fase 1: Technische domeinexpertise (Inzicht in de reikwijdte van het project en richtlijnen voor annotaties)

Trainingsbronnen

Fase 2: Geschikte middelen trainen voor het project

Qa-documenten

Fase 3: Feedbackcyclus en QA van de geannoteerde documenten

Ons Expertise

1. Named Entity Recognition (NER) 

Named Entity Recognition in Machine Learning is een onderdeel van Natural Language Processing. Het primaire doel van NER is het verwerken van gestructureerde en ongestructureerde gegevens en het classificeren van deze genoemde entiteiten in vooraf gedefinieerde categorieën. Enkele veelvoorkomende categorieën zijn naam, locatie, bedrijf, tijd, geldwaarden, evenementen en meer.

1.1 Algemeen domein

Identificatie van mensen, plaats, organisatie etc. in het algemene domein

Verzekeringsdomein

1.2 Verzekeringsdomein 

Het omvat extractie van entiteiten in verzekeringsdocumenten zoals: 

  • Verzekerde bedragen
  • Grenzen van vergoedingen/beleidslimieten
  • Schattingen zoals loonlijst, omzet, inkomsten uit vergoedingen, export/import
  • Voertuig schema's
  • Beleidsuitbreidingen en innerlijke limieten 

1.3 Klinisch domein / Medisch NER

Identificatie van probleem, anatomische structuur, medicijn, 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 vereist domeinexperts uit de zorg om relevante entiteiten te extraheren.

Sleutelzinannotatie (Kp)

2. Sleutelzin Annotatie (KP)

Het identificeert een discrete zelfstandig naamwoord zin in een tekst. Een zelfstandig naamwoord kan eenvoudig zijn (bijv. enkelvoudig hoofdwoord zoals zelfstandig naamwoord, eigennaam of voornaamwoord) of complex (bijv. een zelfstandig naamwoord dat een hoofdwoord heeft en de bijbehorende modifiers)

3. PII-annotatie

PII verwijst naar persoonlijk identificeerbare informatie. Deze taak omvat het annoteren van sleutel-ID's die terug kunnen verwijzen naar de identiteit van een persoon.

Pii-annotatie
Phi-annotatie

4. PHI-annotatie

PHI verwijst naar 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.

5. Incidentannotatie

Identificatie van informatie zoals wie, wat, wanneer, waar over een evenement, bijv. Aanval, ontvoering, investering enz. Dit annotatieproces heeft de volgende stappen:

Entiteitsidentificatie

5.1. Entiteitsidentificatie (bijv. Persoon, plaats, organisatie, etc.)

Entiteitsidentificatie

5.2. Identificatie van het woord dat het belangrijkste incident aanduidt (dwz triggerwoord)

Entiteitsidentificatie

5.3. Identificatie van de relatie tussen een trigger en entiteitstypen

Redenen om Shaip te kiezen als uw betrouwbare NER Training Dataset Partner

Mensen

Mensen

Toegewijde en getrainde teams:

  • 30,000+ medewerkers voor gegevenscreatie, labeling en QA
  • Gecertificeerd projectmanagementteam
  • Ervaren productontwikkelingsteam
  • Talentpool Sourcing & Onboarding-team
Proces

Proces

De hoogste procesefficiëntie wordt gegarandeerd met:

  • Robuust 6 Sigma Stage-Gate-proces
  • Een toegewijd team van 6 Sigma black belts – Key process owners & Quality compliance
  • Continue verbetering en feedbacklus
Platform

Platform

Het gepatenteerde platform biedt voordelen:

  • Webgebaseerd end-to-end platform
  • Onberispelijke kwaliteit
  • Snellere TAT
  • Naadloze levering

Waarom Shaip?

Toegewijd team

Geschat wordt dat datawetenschappers meer dan 80% van hun tijd besteden aan datavoorbereiding. Met outsourcing kan uw team zich concentreren op de ontwikkeling van robuuste algoritmen, waardoor het vervelende deel van het verzamelen van de genoemde entiteitsherkenningsdatasets aan ons wordt overgelaten.

Schaalbaarheid​

Een gemiddeld ML-model vereist het verzamelen en taggen van grote brokken benoemde datasets, waardoor bedrijven middelen van andere teams moeten aantrekken. Met partners zoals wij bieden we domeinexperts die eenvoudig kunnen worden opgeschaald naarmate uw bedrijf groeit.

Betere kwaliteit

Toegewijde domeinexperts, die dag in dag uit aantekeningen maken, zullen - elke dag - superieur werk leveren in vergelijking met een team dat annotatietaken in hun drukke schema's moet opnemen. Onnodig te zeggen dat dit resulteert in een betere output.

Operationele uitmuntendheid

Ons bewezen proces voor gegevenskwaliteitsborging, technologievalidaties en meerdere fasen van QA helpen ons de beste kwaliteit te leveren die de verwachtingen vaak overtreft.

Beveiliging met privacy

We zijn gecertificeerd voor het handhaven van de hoogste normen voor gegevensbeveiliging met privacy terwijl we met onze klanten samenwerken om de vertrouwelijkheid te waarborgen

concurrerende prijzen

Als experts in het samenstellen, trainen en beheren van teams van geschoolde werknemers, kunnen we ervoor zorgen dat projecten binnen het budget worden opgeleverd.

Beschikbaarheid & Levering

Hoge netwerk-uptime en tijdige levering van data, services en oplossingen.

Wereldwijd personeelsbestand

Met een pool van onshore en offshore resources kunnen we teams bouwen en schalen zoals vereist voor verschillende gebruikssituaties.

Mensen, Proces & Platform

Met de combinatie van een wereldwijd personeelsbestand, een robuust platform en operationele processen ontworpen door 6 sigma black-belts, helpt Shaip de meest uitdagende AI-initiatieven te lanceren.

Neem contact met ons op

Wil je je eigen NER-trainingsgegevens bouwen?

Neem nu contact met ons op om te ontdekken hoe we een aangepaste NER-dataset kunnen verzamelen voor uw unieke AI/ML-oplossing

  • Door te registreren ga ik akkoord met Shaip Privacy Beleid en Algemene Voorwaarden en geef mijn toestemming om B2B-marketingcommunicatie van Shaip te ontvangen.

Named Entity Recognition is een onderdeel van Natural Language Processing. Het primaire doel van NER is het verwerken van gestructureerde en ongestructureerde gegevens en het classificeren van deze genoemde entiteiten in vooraf gedefinieerde categorieën. Enkele veelvoorkomende categorieën zijn naam, locatie, bedrijf, tijd, geldwaarden, evenementen en meer.

Kort samengevat houdt NER zich bezig met:

Herkenning/detectie van benoemde entiteiten – Identificatie van een woord of een reeks woorden in een document.

Classificatie van benoemde entiteiten – Classificatie van elke gedetecteerde entiteit in vooraf gedefinieerde categorieën.

Natuurlijke taalverwerking helpt bij het ontwikkelen van intelligente machines die in staat zijn om betekenis uit spraak en tekst te halen. Machine Learning helpt deze intelligente systemen om te blijven leren door te trainen op grote hoeveelheden natuurlijke taaldatasets. Over het algemeen bestaat NLP uit drie hoofdcategorieën:

De structuur en regels van de taal begrijpen – Syntaxis

De betekenis van woorden, tekst en spraak afleiden en hun relaties identificeren - Semantiek

Gesproken woorden herkennen, herkennen en omzetten in tekst – Spraak

Enkele veelvoorkomende voorbeelden van een vooraf bepaalde indeling van entiteiten zijn:

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

Locatie: Canada, Honolulu, Bangkok, Brazilië, Cambridge

Organisatie: Samsung, Disney, Yale University, Google

Tijd: 15.35, 12 uur,

De verschillende benaderingen voor het maken van NER-systemen zijn:

Woordenboekgebaseerde systemen

Op regels gebaseerde systemen

Op machine learning gebaseerde systemen

Gestroomlijnde klantenondersteuning

Efficiënte menselijke hulpbronnen

Vereenvoudigde inhoudsclassificatie

Zoekmachines optimaliseren

Nauwkeurige inhoudsaanbeveling