- Wat mir maachen
-
-
-
Spezialfäegkeeten
-
-
-
- Off-de-Regal Donnéeën
-
- Solutions
- Plattform
- Company
Spär kritesch Informatioun an onstrukturéierten Donnéeën mat Entitéitsextraktioun an NLP op
Empowering Teams fir weltwäit féierend AI Produkter ze bauen.
Wann ee sech d'Geschwindegkeet ukuckt, mat där d'Donnéeë generéiert ginn; vun deenen 80% onstrukturéiert sinn, gëtt et e Besoin, Technologien vun der nächster Generatioun ze benotzen, fir d'Donnéeën effektiv ze analyséieren a sënnvoll Ablécker ze kréien, fir besser Entscheedungen ze treffen. Named Entity Recognition (NER) am NLP konzentréiert sech haaptsächlech op d'Veraarbechtung vun onstrukturéierten Donnéeën an d'Klassifikatioun vun dësen benannten Entitéiten a virdefinéiert Kategorien, wouduerch onstrukturéiert Donnéeën a strukturéiert Donnéeën ëmgewandelt ginn, déi fir Downstream-Analyse benotzt kënne ginn.
Déi weltwäit installéiert Basis vu Späicherkapazitéit wäert erreechen 11.7 Zettabyte in 2023
80% vun den Donnéeën op der ganzer Welt ass onstrukturéiert, sou datt se obsolet an onbrauchbar sinn.
Named Entity Recognition (NER), identifizéiert a klasséiert Entitéite wéi Leit, Organisatiounen a Plazen bannent onstrukturéierten Text. NER verbessert d'Datenextraktioun, vereinfacht d'Informatiounsrecuperatioun, a mécht fortgeschratt AI Uwendungen un, sou datt et e vital Tool fir d'Entreprisen ze profitéieren. Mat NER kënnen Organisatiounen wäertvoll Abléck kréien, Clientserfarungen verbesseren a Prozesser streamline.
Shaip NER ass entwéckelt fir Organisatiounen z'erméiglechen, kritesch Informatiounen an onstrukturéierten Daten fräizeschalten & léisst Iech Bezéiungen tëscht Entitéiten aus Finanzabschlëss, Versécherungsdokumenter, Bewäertungen, Dokternotizen, etc. entdecken. NER kann och hëllefen, Bezéiungen tëscht Entitéite vum selwechten Typ z'identifizéieren, wéi z.B. verschidde Organisatiounen oder Persounen, déi an engem Dokument ernimmt ginn, wat wichteg ass fir d'Konsistenz beim Entitéitstagging an d'Verbesserung vun der Modellgenauegkeet. Mat räicher Erfahrung am NLP & der Linguistik si mir gutt ekipéiert fir domänspezifesch Abléck ze liwweren fir Annotatiounsprojeten vun all Gréisst ze handhaben.
D'Haaptzil vun engem NER-Modell ass et, Entitéiten an Textdokumenter ze beschrëften oder ze taggen an se fir Deep Learning ze kategoriséieren. Deep Learning-Modeller an aner Maschinnléiermodeller ginn dacks fir NER-Aufgaben benotzt, well se automatesch Funktiounen aus Text léiere kënnen an d'Genauegkeet verbesseren. Allgemeng Modeller, déi op breede Korpora wéi Neiegkeeten an Webtext trainéiert sinn, brauche vläicht eng Upassung fir korrekt an domänspezifeschen NER-Aufgaben ze funktionéieren. Déi folgend dräi Approche ginn allgemeng fir dësen Zweck benotzt. Dir kënnt awer och eng oder méi Methoden kombinéieren. Déi verschidden Approche fir NER-Systemer ze kreéieren sinn:
Dëst ass vläicht déi einfachst a fundamentalst NER Approche. Et wäert e Wierderbuch mat ville Wierder, Synonyme a Vokabulärsammlung benotzen. De System iwwerpréift ob eng bestëmmten Entitéit, déi am Text präsent ass, och am Vocabulaire verfügbar ass. Andeems Dir e String-passende Algorithmus benotzt, gëtt e Cross-Checking vun Entitéite gemaach. Thei ass e Besoin fir d'Vokabulär-Datesaz dauernd ze Upgrade fir den effektiven Fonctionnement vum NER Modell.
Regelbaséiert Methoden baséieren op virdefinéierte Reegelen fir Entitéiten am Text z'identifizéieren. Dës Systemer benotzen eng Rei vu virdefinéierte Reegelen, déi ... sinn
Muster-baséiert Regelen – Wéi den Numm et scho seet, follegt eng musterbaséiert Regel engem morphologesche Muster oder enger Rei vu Wierder, déi am Dokument benotzt ginn.
Kontext-baséiert Regelen - Kontextbaséiert Regelen hänkt vun der Bedeitung oder dem Kontext vum Wuert am Dokument of.
A Systemer baséiert op Maschinnléieren gëtt statistesch Modelléierung benotzt fir Entitéiten z'entdecken. An dësem Usaz gëtt eng featurebaséiert Representatioun vum Textdokument benotzt. Dir kënnt verschidde Nodeeler vun den éischten zwee Usätz iwwerwannen, well de Modell Entitéitstypen erkennen kann trotz klenge Variatiounen an hirer Schreifweis fir Deep Learning. Zousätzlech kënnt Dir e personaliséiert Modell fir domänspezifesch NER trainéieren, an et ass wichteg de Modell ze feinjustéieren fir d'Genauegkeet ze verbesseren an sech un nei Donnéeën unzepassen.
Gefiller Analyse
NER Annotatiounsprozess ënnerscheet sech allgemeng vun engem Client seng Ufuerderung awer et beinhalt haaptsächlech:
Phase 1: Technesch Domain Expertise (Projet Ëmfang & Annotatioun Richtlinnen verstoen)
Phase 2: Training passende Ressourcen fir de Projet
Phase 3: Feedback Zyklus a QA vun den annotéierten Dokumenter
D'Erkennung vun benannten Entitéiten am maschinelle Léieren ass en Deel vun der Veraarbechtung vun natierleche Sproochen. D'Haaptzil vun NER ass et, strukturéiert an onstrukturéiert Daten ze veraarbechten an dës benannt Entitéiten a virdefinéiert Kategorien ze klassifizéieren. E puer üblech Kategorien enthalen Numm, Persounenentitéit, Standuert, Firma, Zäit, monetär Wäerter, Eventer a méi.
1.1 Allgemeng Domain
Identifikatioun vu Leit, Plaz, Organisatioun asw am allgemenge Beräich
1.2 Versécherung Domain
Et ëmfaasst Extraktioun vun Entitéiten an Versécherungsdokumenter wéi
1.3 Klinesch Domain / Medical NER
Identifikatioun vum Problem, anatomesch Struktur, Medizin, Prozedur aus medizinesche Rekorder wéi EHRs; sinn normalerweis onstrukturéiert an der Natur a erfuerderen zousätzlech Veraarbechtung fir strukturéiert Informatioun ze extrahieren. Dëst ass dacks komplex a erfuerdert Domainexperten aus der Gesondheetsariichtung fir relevant Entitéiten ze extrahieren.
Et identifizéiert eng diskret Substantiv Phrase an engem Text. Eng Substantiv Phrase kann entweder einfach sinn (z.B. eenzegt Kapp Wuert wéi Substantiv, Proprietär oder Pronom) oder komplex (zB eng Substantiv Phrase, déi e Kappwuert zesumme mat sengen assoziéierten Modifikateuren huet)
PII bezitt sech op perséinlech Identifizéierbar Informatioun. Dës Aufgab beinhalt d'Annotatioun vun all Schlësselidentifizéierer, déi sech op d'Identitéit vun enger Persoun bezéie kënnen.
PHI bezitt sech op geschützt Gesondheetsinformatioun. Dës Aufgab beinhalt d'Annotatioun vun 18 Schlësselpatientenidentifizéierer wéi ënner HIPAA identifizéiert, fir e Patientrekord / Identitéit z'identifizéieren.
Identifikatioun vun Informatioun wéi wien, wat, wéini, wou iwwer en Event zB Attack, Entféierung, Investitioun etc. Dësen Annotatiounsprozess huet folgend Schrëtt:
5.1. Entitéit Identifikatioun (zB Persoun, Plaz, Organisatioun, asw.
5.2. Identifikatioun vum Wuert deen den Haaptvirfall bezeechent (dh Ausléiser Wuert)
5.3. Identifikatioun vun der Bezéiung tëscht engem Ausléiser an Entitéitstypen
Et gëtt geschat, datt Datenwëssenschaftler iwwer 80% vun hirer Zäit mat der Datenvirbereedung verbréngen. Duerch d'Koordinatioun vu verschiddenen Annotatoren, fir Konsistenz a Qualitéit an Annotatiounsprojeten ze garantéieren, erlaabt d'Outsourcing Ärem Team, sech op d'Entwécklung vu robuste Algorithmen ze konzentréieren, an den ustrengenden Deel vun der Sammlung vun den Datensätz fir d'Erkennung vun benannten Entitéiten eis ze iwwerloossen.
En duerchschnëttlecht ML-Modell géif d'Sammlung an d'Tagging vu grousse Stécker vun benannten Datensätz erfuerderen, wat d'Entreprisen erfuerdert, Ressourcen vun aneren Équipen ze kréien. D'Skaléierung vun Annotatiounsaktivitéiten iwwer verschidden Datentypen, wéi Text, Biller an Audio, kann eng Erausfuerderung sinn. Mat Partner wéi eis bidden mir Domainexperten, déi einfach skaléiert kënne ginn, wa Äert Geschäft wiisst.
Engagéiert Domainexperten, déi Dag fir Dag annotéieren, maachen – all Dag – eng besser Aarbecht am Verglach mat engem Team, dat Annotatiounsaufgaben a sengem beschäftegten Zäitplang muss adoptéieren. Natierlech féiert dat zu enger besserer Leeschtung, wat zu méi geneeë Prognosen aus NER-Modeller féiert.
Eise bewährte Prozess fir d'Qualitéitssécherung vun den Daten, eis Technologievalidatiounen a verschidde Phasen vun der QA hëllefen eis, déi bescht Qualitéit an hirer Klass ze liwweren, an iwwertreffen dacks d'Erwaardungen, andeems mir annotéiert Daten an engem strukturéierte Format liwweren, fir d'Veraarbechtung no ënnen ze erliichteren.
Mir sinn zertifizéiert fir déi héchste Standarde vun der Datesécherheet mat Privatsphär z'erhalen wärend mir mat eise Clienten schaffen fir Vertraulechkeet ze garantéieren
Als Experten am Curating, Training a Gestioun vun Teams vu qualifizéierten Aarbechter kënne mir garantéieren datt Projete bannent Budget geliwwert ginn.
Héich Netzwierk up-time & on-time Liwwerung vun Daten, Servicer & Léisungen.
Mat engem Pool vun Onshore & Offshore Ressourcen, kënne mir Teams bauen a skaléieren wéi néideg fir verschidde Benotzungsfäll.
Mat der Kombinatioun vun enger globaler Aarbechtskräfte, robuster Plattform, & operationelle Prozesser entworf vu 6 Sigma Schwaarze Gürtel, hëlleft Shaip déi schwieregst AI Initiativen ze lancéieren.
Named Entity Recognition (NER) hëlleft Iech Top-Notch Maschinnléieren & NLP Modeller z'entwéckelen. Léiert NER Benotzungsfäll, Beispiller a vill méi an dësem superinformative Post.
80% vun den Donnéeën am Gesondheetsberäich sinn onstrukturéiert, sou datt se onzougänglech sinn. Zougang zu den Donnéeën erfuerdert bedeitend manuell Interventioun, wat d'Quantitéit vun benotzbaren Donnéeën limitéiert.
Textannotatioun am Maschinnléieren bezitt sech op d'Addéiere vun Metadaten oder Etiketten op rau textuell Donnéeën fir strukturéiert Datesätz ze kreéieren fir ze trainéieren, ze evaluéieren an ze verbesseren Maschinnléiermodeller.
Kontaktéiert eis elo fir ze léieren wéi mir e personaliséierten NER Dataset fir Är eenzegaarteg AI / ML Léisung sammele kënnen
Annotatioun vu medizineschen Daten ass de Prozess vun der Beschrëftung vu medizineschen Texter, Biller, Audio a Videoen, fir KI-Modeller am Gesondheetswiesen ze trainéieren. Et hëlleft KI komplex medizinesch Informatiounen ze verstoen an ze veraarbechten.
Et ass essentiell fir präzis KI-Modeller ze kreéieren, déi d'Diagnostik, d'Behandlungsplanung an d'Patientenversuergung verbesseren. Annotéiert Donnéeën hëllefen der KI Krankheeten z'identifizéieren, medizinesch Biller z'analyséieren an klinesch Notizen effektiv z'interpretéieren.
D'Annotatioun vu medizineschen Daten ëmfaasst Text (klinesch Notizen, EHRen), Biller (Röntgenbiller, MRI, CT-Scannen), Audio (Diktater vum Dokter) a Video (chirurgesch Opzeechnungen).