Buka kunci maklumat kritikal dalam data tidak berstruktur dengan pengekstrakan entiti dalam NLP
Melihat kepada kelajuan data dijana; yang mana 80% daripadanya tidak berstruktur, terdapat keperluan untuk menggunakan teknologi generasi seterusnya untuk menganalisis data dengan berkesan dan mendapatkan cerapan yang bermakna untuk membuat keputusan yang lebih baik. Pengecaman Entiti Dinamakan (NER) dalam NLP tertumpu terutamanya pada pemprosesan data tidak berstruktur dan mengklasifikasikan entiti yang dinamakan ini ke dalam kategori yang telah ditetapkan, dengan itu menukar data tidak berstruktur kepada data berstruktur yang boleh digunakan untuk analisis hiliran.
Pangkalan kapasiti storan yang dipasang di seluruh dunia akan mencapai 11.7 zettabait in 2023.
80% daripada data di seluruh dunia adalah tidak berstruktur, menjadikannya usang dan tidak boleh digunakan.
Pengiktirafan Entiti Dinamakan (NER), mengenal pasti dan mengelaskan entiti seperti orang, organisasi dan lokasi dalam teks tidak berstruktur. NER mempertingkatkan pengekstrakan data, memudahkan perolehan semula maklumat dan memperkasakan aplikasi AI lanjutan, menjadikannya alat penting untuk dimanfaatkan oleh perniagaan. Dengan NER, organisasi boleh memperoleh cerapan berharga, meningkatkan pengalaman pelanggan dan memperkemas proses.
Shaip NER direka bentuk untuk membolehkan organisasi membuka kunci maklumat kritikal dalam data tidak berstruktur & membolehkan anda menemui hubungan antara entiti daripada penyata kewangan, dokumen insurans, ulasan, nota doktor, dsb. NER juga boleh membantu mengenal pasti perhubungan antara entiti jenis yang sama, seperti berbilang organisasi atau individu yang disebut dalam dokumen, yang penting untuk konsistensi dalam penandaan entiti dan meningkatkan ketepatan model. Dengan pengalaman yang kaya dalam NLP & linguistik, kami dilengkapi dengan baik untuk menyampaikan cerapan khusus domain untuk mengendalikan projek anotasi dalam sebarang skala.
Matlamat utama model NER adalah untuk melabel atau menandakan entiti dalam dokumen teks dan mengkategorikannya untuk pembelajaran mendalam. Model pembelajaran mendalam dan model pembelajaran mesin lain biasanya digunakan untuk tugasan NER, kerana mereka boleh mempelajari ciri secara automatik daripada teks dan meningkatkan ketepatan. Model tujuan am, yang dilatih mengenai korpora luas seperti berita dan teks web, mungkin memerlukan penyesuaian untuk melaksanakan tugas NER khusus domain dengan tepat. Tiga pendekatan berikut biasanya digunakan untuk tujuan ini. Walau bagaimanapun, anda boleh memilih untuk menggabungkan satu atau lebih kaedah juga. Pendekatan yang berbeza untuk mencipta sistem NER ialah:
Ini mungkin pendekatan NER yang paling mudah dan asas. Ia akan menggunakan kamus dengan banyak perkataan, sinonim dan koleksi perbendaharaan kata. Sistem akan menyemak sama ada entiti tertentu yang terdapat dalam teks juga tersedia dalam perbendaharaan kata. Dengan menggunakan algoritma pemadanan rentetan, semakan silang entiti dilakukan. Tdi sini adalah keperluan untuk sentiasa meningkatkan set data perbendaharaan kata untuk fungsi berkesan model NER.
Kaedah berasaskan peraturan bergantung pada peraturan yang dipratentukan untuk mengenal pasti entiti dalam teks. Sistem ini menggunakan satu set peraturan yang telah ditetapkan, iaitu
Peraturan berasaskan corak – Seperti namanya, peraturan berasaskan corak mengikut corak morfologi atau rentetan perkataan yang digunakan dalam dokumen.
Peraturan berasaskan konteks – Peraturan berasaskan konteks bergantung pada makna atau konteks perkataan dalam dokumen.
Dalam sistem berasaskan pembelajaran mesin, pemodelan statistik digunakan untuk mengesan entiti. Perwakilan berasaskan ciri bagi dokumen teks digunakan dalam pendekatan ini. Anda boleh mengatasi beberapa kelemahan daripada dua pendekatan pertama kerana model ini boleh mengenali jenis entiti walaupun terdapat sedikit variasi dalam ejaannya untuk pembelajaran mendalam. Selain itu, anda boleh melatih model tersuai untuk NER khusus domain dan adalah penting untuk memperhalusi model untuk meningkatkan ketepatan dan menyesuaikan diri dengan data baharu.
Analisis Sentimen
Proses anotasi NER secara amnya berbeza dengan keperluan pelanggan tetapi ia melibatkan:
Fasa 1: Kepakaran domain teknikal (Memahami skop projek & garis panduan anotasi)
Fasa 2: Melatih sumber yang sesuai untuk projek
Fasa 3: Kitaran maklum balas dan QA bagi dokumen beranotasi
Pengiktirafan Entiti Dinamakan dalam Pembelajaran Mesin ialah sebahagian daripada Pemprosesan Bahasa Semulajadi. Objektif utama NER adalah untuk memproses data berstruktur dan tidak berstruktur dan mengklasifikasikan entiti yang dinamakan ini ke dalam kategori yang telah ditetapkan. Beberapa kategori biasa termasuk nama, entiti orang, lokasi, syarikat, masa, nilai kewangan, acara dan banyak lagi.
1.1 Domain Umum
Pengenalpastian orang, tempat, organisasi dan lain-lain dalam domain umum
1.2 Domain Insurans
Ia melibatkan pengekstrakan entiti dalam dokumen insurans seperti
1.3 Domain Klinikal / NER Perubatan
Pengenalpastian masalah, struktur anatomi, perubatan, prosedur daripada rekod perubatan seperti EHR; biasanya tidak berstruktur dan memerlukan pemprosesan tambahan untuk mengekstrak maklumat berstruktur. Ini selalunya rumit dan memerlukan pakar domain daripada penjagaan kesihatan untuk mengekstrak entiti yang berkaitan.
Ia mengenal pasti frasa nama diskret dalam teks. Frasa nama mungkin sama ada mudah (cth kata kepala tunggal seperti kata nama, kata nama khas atau kata ganti nama) atau kompleks (cth frasa nama yang mempunyai kata kepala bersama-sama pengubah suai yang berkaitan)
PII merujuk kepada Maklumat Pengenalan Peribadi. Tugas ini melibatkan anotasi sebarang pengecam utama yang boleh dikaitkan kembali dengan identiti seseorang.
PHI merujuk kepada Maklumat Kesihatan Dilindungi. Tugas ini melibatkan anotasi 18 pengecam pesakit utama seperti yang dikenal pasti di bawah HIPAA, untuk menyahkenal pasti rekod/identiti pesakit.
Pengenalpastian maklumat seperti siapa, apa, bila, di mana tentang sesuatu peristiwa cth. Serangan, penculikan, Pelaburan dll. Proses anotasi ini mempunyai langkah berikut:
5.1. Pengenalan Entiti (cth. Orang, tempat, organisasi, dsb.
5.2. Pengenalpastian perkataan yang menunjukkan kejadian utama (iaitu perkataan pencetus)
5.3. Pengenalpastian hubungan antara pencetus dan jenis entiti
Dianggarkan bahawa saintis data menghabiskan lebih 80% masa mereka dalam penyediaan data. Dengan menyelaraskan berbilang pencatat untuk memastikan ketekalan dan kualiti dalam projek anotasi, penyumberan luar membolehkan pasukan anda menumpukan pada pembangunan algoritma yang mantap, meninggalkan bahagian yang membosankan untuk mengumpulkan set data pengecaman entiti yang dinamakan kepada kami.
Model ML purata memerlukan pengumpulan dan penandaan sebahagian besar set data bernama, yang memerlukan syarikat untuk menarik sumber daripada pasukan lain. Menskalakan usaha anotasi merentas berbilang jenis data, seperti teks, imej dan audio, boleh menjadi mencabar. Dengan rakan kongsi seperti kami, kami menawarkan pakar domain yang boleh ditingkatkan dengan mudah apabila perniagaan anda berkembang.
Pakar domain yang berdedikasi, yang membuat anotasi hari masuk dan hari keluar akan – pada bila-bila masa – melakukan kerja yang unggul jika dibandingkan dengan pasukan, yang perlu menampung tugas anotasi dalam jadual sibuk mereka. Tidak perlu dikatakan, ia menghasilkan output yang lebih baik, membawa kepada ramalan yang lebih tepat daripada model NER.
Proses jaminan kualiti data kami yang terbukti, pengesahan teknologi dan pelbagai peringkat QA membantu kami memberikan kualiti terbaik dalam kelasnya, selalunya melebihi jangkaan dengan menyampaikan data beranotasi dalam format berstruktur untuk memudahkan pemprosesan hiliran.
Kami diperakui untuk mengekalkan standard tertinggi keselamatan data dengan privasi semasa bekerja dengan pelanggan kami untuk memastikan kerahsiaan
Sebagai pakar dalam menyusun, melatih dan mengurus pasukan pekerja mahir, kami boleh memastikan projek dihantar mengikut bajet.
Penyampaian data, perkhidmatan & penyelesaian tepat pada masanya & tepat masa rangkaian
Dengan kumpulan sumber dalam pesisir & luar pesisir, kami boleh membina dan menskalakan pasukan seperti yang diperlukan untuk pelbagai kes penggunaan.
Dengan gabungan tenaga kerja global, platform teguh & proses operasi yang direka oleh tali pinggang hitam 6 sigma, Shaip membantu melancarkan inisiatif AI yang paling mencabar.
Pengecaman Entiti Dinamakan (NER) membantu anda membangunkan model pembelajaran mesin & NLP yang terkemuka. Ketahui kes penggunaan NER, contoh & banyak lagi dalam siaran yang sangat bermaklumat ini.
80% daripada data dalam domain penjagaan kesihatan tidak berstruktur, menjadikannya tidak boleh diakses. Mengakses data memerlukan campur tangan manual yang ketara, yang mengehadkan kuantiti data yang boleh digunakan.
Anotasi teks dalam pembelajaran mesin merujuk kepada penambahan metadata atau label pada data teks mentah untuk mencipta set data berstruktur untuk latihan, penilaian dan penambahbaikan model pembelajaran mesin.
Memperkasakan pasukan untuk membina produk AI yang terkemuka di dunia.
Hubungi kami sekarang untuk mengetahui cara kami boleh mengumpul set data NER tersuai untuk penyelesaian AI/ML unik anda
Anotasi data perubatan ialah proses pelabelan teks perubatan, imej, audio dan video untuk melatih model AI. Ia adalah penting untuk membangunkan sistem AI yang tepat yang meningkatkan diagnostik, perancangan rawatan dan penjagaan pesakit.
Dengan menyediakan set data berlabel, model AI boleh belajar mengenali corak dalam data perubatan yang kompleks, seperti mengenal pasti penyakit dalam X-ray atau mengekstrak maklumat penting daripada nota klinikal. Ini meningkatkan ketepatan dan kebolehpercayaan aplikasi AI dalam penjagaan kesihatan.
Anotasi data perubatan termasuk pelabelan nota klinikal, rekod kesihatan elektronik (EHR), X-ray, MRI, imbasan CT, laporan patologi dan data audio seperti imlak doktor.
Teks perubatan beranotasi membolehkan model pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) mengekstrak dan mentafsir maklumat klinikal, seperti simptom, penyakit atau ubat-ubatan, daripada data tidak berstruktur seperti nota doktor atau ringkasan pelepasan.
Menganotasi data perubatan memerlukan pengendalian maklumat yang tidak berstruktur dan kompleks, memastikan ketepatan klinikal dan mematuhi peraturan privasi seperti HIPAA. Ia juga menuntut kepakaran dalam istilah perubatan dan pengetahuan domain.
Pembekal anotasi mengikut protokol keselamatan data yang ketat seperti pematuhan HIPAA dan menggunakan data yang tidak dikenal pasti untuk mengekalkan privasi pesakit sambil memberi anotasi maklumat perubatan yang sensitif.
Set data beranotasi melatih model AI untuk mengenali penanda penyakit dalam imej atau teks perubatan. Sebagai contoh, AI boleh mengenal pasti peringkat kanser dalam onkologi atau mengesan keadaan jantung dalam kardiologi, meningkatkan diagnosis awal dan hasil rawatan.
Alat anotasi lanjutan dan perisian khusus domain, seperti penonton DICOM untuk pengimejan perubatan, digunakan bersama kepakaran manusia untuk memastikan ketepatan yang tinggi dalam pelabelan data perubatan.
Shaip menggabungkan pakar domain, alat anotasi lanjutan dan proses jaminan kualiti yang mantap untuk menyampaikan anotasi data perubatan yang tepat dan berskala yang disesuaikan dengan keperluan pelanggan. Mereka pakar dalam radiologi, onkologi, kardiologi dan domain penjagaan kesihatan yang lain.
Kos bergantung pada jenis, volum dan kerumitan data, serta tahap kepakaran yang diperlukan. Shaip menyediakan harga tersuai berdasarkan keperluan projek tertentu.
