Genoemde annotatie-experts voor entiteitsherkenning
Ontgrendel kritieke informatie in ongestructureerde gegevens met entiteitsextractie in NLP
Uitgelichte klanten
Teams in staat stellen om toonaangevende AI-producten te bouwen.
Kijken naar de snelheid waarmee de data wordt 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 wereldwijde geïnstalleerde basis van opslagcapaciteit zal bereiken 11.7 zettabyte in 2023
IBM, Gartner en IDC:
80% van de gegevens over de hele wereld is ongestructureerd, waardoor ze verouderd en onbruikbaar zijn.
Wat is NER
Analyseer gegevens om zinvolle inzichten te ontdekken
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 kritieke informatie in ongestructureerde gegevens te ontsluiten en laat u verbanden ontdekken tussen entiteiten uit financiële overzichten, verzekeringsdocumenten, beoordelingen, doktersverklaringen, enz. Met een rijke ervaring in NLP en taalkunde zijn we goed uitgerust om domeinspecifieke inzichten te leveren voor annotatieprojecten van elke omvang
NER benaderingen
Het primaire doel van een NER-model is om entiteiten in tekstdocumenten te labelen of te taggen en ze te categoriseren voor diep leren. Hiervoor worden over het algemeen de volgende drie benaderingen gebruikt. U kunt er echter ook voor kiezen om één of meerdere methodes te combineren. De verschillende benaderingen voor het maken van NER-systemen zijn:
Woordenboek-gebaseerd
systemen
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 gebaseerd
systemen
Informatie-extractie op basis van een reeks vooraf ingestelde regels, die zijn
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 – Op context gebaseerde regels zijn afhankelijk van de betekenis of de context van het woord in het document.
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 diep leren.
Hoe wij helpen
- Generaal NER
- Medisch NER
- PII-annotatie
- PHI-annotatie
- Annotatie van sleutelzinnen
- Annotatie van incidenten
Toepassingen van NER
- Gestroomlijnde klantenondersteuning
- Efficiënte menselijke hulpbronnen
- Vereenvoudigde inhoudsclassificatie
- Verbeter de patiëntenzorg
- Zoekmachines optimaliseren
- Nauwkeurige inhoudsaanbeveling
Cases
- Informatie-extractie- en herkenningssystemen
- Vraag-Antwoord Systemen
- Machine Vertaalsystemen
- Automatische samenvattingssystemen
- Semantische annotatie
NER-annotatieproces
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
Onze expertise
1. Erkenning van benoemde entiteiten (NER)
Named Entity Recognition in Machine Learning is een onderdeel van Natural Language Processing. Het primaire doel van NER is om gestructureerde en ongestructureerde gegevens te verwerken en deze benoemde entiteiten te classificeren in vooraf gedefinieerde categorieën. Enkele veel voorkomende categorieën zijn naam, locatie, bedrijf, tijd, geldwaarden, evenementen 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
- Verzekerde bedragen
- Grenzen van schadeloosstelling/polisgrenzen
- Schattingen zoals loonlijst, omzet, fee-inkomsten, export/import
- Voertuig schema's
- Beleidsuitbreidingen en binnengrenzen
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.
2. Sleutelzin Annotatie (KP)
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).
3. PII-annotatie
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.
4. PHI-annotatie
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.
5. Annotatie van incidenten
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, enz.)
5.2. Identificatie van het woord dat het hoofdincident aangeeft (dwz triggerwoord)
5.3. Identificatie van de relatie tussen een trigger en entiteitstypen
Waarom Shaip?
Toegewijd team
Naar schatting besteden datawetenschappers meer dan 80% van hun tijd aan datavoorbereiding. Met outsourcing kan uw team zich concentreren op de ontwikkeling van robuuste algoritmen, waarbij het vervelende deel van het verzamelen van de benoemde datasets voor entiteitsherkenning aan ons wordt overgelaten.
Schaalbaarheid
Een gemiddeld ML-model zou het verzamelen en taggen van grote hoeveelheden benoemde datasets vereisen, waardoor bedrijven bronnen van andere teams moeten binnenhalen. Met partners zoals wij bieden we domeinexperts die gemakkelijk 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 datakwaliteitsborgingsproces, technologische validaties en meerdere stadia van QA helpen ons om de beste kwaliteit te leveren die vaak de verwachtingen overtreft.
Beveiliging met privacy
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
concurrerende prijzen
Als experts in het samenstellen, trainen en managen van teams van geschoolde werknemers, kunnen we ervoor zorgen dat projecten binnen 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 use-cases.
Mensen, Proces & Platform
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.
Aanbevolen bronnen
Blog
Named Entity Recognition (NER) – Het concept, typen
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.
Oplossingen
Annotatie van door mensen aangedreven medische gegevens
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.
Blog
Tekstannotatie bij machine learning: een uitgebreide gids
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.
Wilt u uw eigen NER-trainingsgegevens bouwen?
Neem nu contact met ons op om te leren hoe we een aangepaste NER-dataset kunnen verzamelen voor uw unieke AI/ML-oplossing
Veel gestelde vragen (FAQ)
Named Entity Recognition is een onderdeel van Natural Language Processing. Het primaire doel van NER is om gestructureerde en ongestructureerde gegevens te verwerken en deze benoemde entiteiten te classificeren in vooraf gedefinieerde categorieën. Enkele veel voorkomende categorieën zijn naam, locatie, bedrijf, tijd, geldwaarden, gebeurtenissen 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 te blijven leren door te trainen op grote hoeveelheden datasets in natuurlijke taal. 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
Identificeren en herkennen van gesproken woorden en deze omzetten in tekst – Spraak
Enkele veelvoorkomende voorbeelden van een vooraf bepaalde entiteitsindeling zijn:
Persoon: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
Locatie: Canada, Honolulu, Bangkok, Brazilië, Cambridge
Organisatie: Samsung, Disney, Yale Universiteit, 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