Adlandırılmış Varlık Tanıma Hizmetleri

NLP modellerini eğitmek için İnsan Destekli Varlık Çıkarma / Tanıma

Varlık ayıklama ve tanıma ile yapılandırılmamış verilerdeki kritik bilgilerin kilidini açın

Adlandırılmış Varlık Tanıma Hizmetleri

Öne Çıkan Müşteriler

Ekipleri, dünya lideri yapay zeka ürünleri oluşturmaya teşvik etmek.

Amazon
Google
Microsoft
diş örgüsü
Keşfedilmemiş içgörüleri ortaya çıkarmak için yapılandırılmamış verileri analiz etmeye yönelik artan bir talep var.

Verilerin oluşturulduğu hıza bakıldığında; %80'i yapılandırılmamış olduğundan, verileri etkin bir şekilde analiz etmek ve daha iyi kararlar almak için anlamlı içgörüler elde etmek için yeni nesil teknolojilerin kullanılmasına zeminde ihtiyaç vardır. NLP'deki Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER) öncelikle yapılandırılmamış verileri işlemeye ve bu adlandırılmış varlıkları önceden tanımlanmış kategorilerde sınıflandırmaya odaklanır.

IDC, Analist Firma:

Dünya çapında kurulu depolama kapasitesi tabanına ulaşacak 11.7 zettabayt in 2023

IBM, Gartner ve IDC:

kârimizin %80 dünya genelindeki verilerin %XNUMX'i yapılandırılmamış, bu da onu eskimiş ve kullanılamaz hale getiriyor. 

Gerçek Dünya Çözümü

NLP modellerini NER ile eğitmek için anlamlı içgörüler keşfetmek için verileri analiz edin

AI/ML modellerinin çalışmasını sağlayan şeyin merkezinde, düzgün bir şekilde organize edilmiş ve tam olarak açıklama eklenmiş veriler yer alır. Shaip Adlandırılmış Varlık Tanıma, kuruluşların yapılandırılmamış verilerdeki kritik bilgilerin kilidini açmasına ve finansal tablolardan varlıklar arasındaki ilişkileri keşfetmenize olanak sağlamak için tasarlanmıştır. sigorta belgeleri, incelemeler, doktor notları, vb. Doğal dil işleme ve dilbilim alanındaki zengin deneyime sahip olarak, alana özgü içgörüler sunmak ve her ölçekteki açıklama projelerini yürütmek için iyi bir donanıma sahibiz. 

Adlandırılmış Varlık Tanıma (Ner)

NER Yaklaşımları

Bir NER modelinin birincil amacı, metin belgelerindeki varlıkları etiketlemek veya etiketlemek ve bunları derin öğrenme için kategorilere ayırmaktır. Aşağıdaki üç yaklaşım genellikle bu amaç için kullanılır. Ancak, bir veya daha fazla yöntemi birleştirmeyi de seçebilirsiniz. NER sistemleri oluşturmaya yönelik farklı yaklaşımlar şunlardır:

Sözlük tabanlı
sistemler

Sözlük Tabanlı Sistemler
Bu belki de en basit ve temel NER yaklaşımıdır. Birçok kelime, eş anlamlı ve kelime koleksiyonu içeren bir sözlük kullanacaktır. Sistem, metinde bulunan belirli bir varlığın sözlükte de bulunup bulunmadığını kontrol edecektir. Bir dizi eşleştirme algoritması kullanılarak, varlıkların çapraz kontrolü gerçekleştirilir. TNER modelinin etkin çalışması için kelime veri setinin sürekli olarak yükseltilmesine ihtiyaç vardır.

Kural tabanlı
sistemler

Kural Tabanlı Sistemler
Önceden belirlenmiş bir dizi kurala dayalı bilgi çıkarma;

Kalıp tabanlı kurallar – Adından da anlaşılacağı gibi, kalıp tabanlı bir kural, belgede kullanılan morfolojik bir kalıbı veya kelime dizisini takip eder.

Bağlama dayalı kurallar – Bağlama dayalı kurallar, belgedeki kelimenin anlamına veya bağlamına bağlıdır.

Makine öğrenimi tabanlı sistemler

Makine Öğrenimi Tabanlı Sistemler
Makine öğrenimi tabanlı sistemlerde, varlıkları tespit etmek için istatistiksel modelleme kullanılır. Bu yaklaşımda metin belgesinin özellik tabanlı bir temsili kullanılır. Model, derin öğrenme için yazımlarındaki küçük değişikliklere rağmen varlık türlerini tanıyabildiğinden, ilk iki yaklaşımın çeşitli dezavantajlarının üstesinden gelebilirsiniz.

Nasıl yardımcı olabiliriz

  • Genel NER
  • Tıbbi NER
  • PII Açıklaması
  • PHI Açıklaması
  • Anahtar Sözcük Açıklaması
  • Olay Açıklaması

NER uygulamaları

  • Kolaylaştırılmış Müşteri Desteği
  • Verimli İnsan Kaynakları
  • Basitleştirilmiş İçerik Sınıflandırması
  • Hasta bakımını iyileştirin
  • Arama Motorlarını Optimize Etme
  • Doğru İçerik önerisi

Kullanım Örnekleri

  • Bilgi Çıkarma ve Tanıma Sistemleri
  • Soru-Cevap Sistemleri
  • Makine Çeviri Sistemleri
  • Otomatik Özetleme Sistemleri
  • Anlamsal Ek Açıklama

NER Açıklama İşlemi

NER açıklama süreci genellikle müşterinin gereksinimlerine göre farklılık gösterir, ancak büyük ölçüde şunları içerir:

Alan uzmanlığı

Faz 1: Teknik alan uzmanlığı (Proje kapsamını ve açıklama yönergelerini anlama)

Eğitim Kaynakları

Faz 2: Proje için uygun kaynakları eğitmek

Qa Belgeleri

Faz 3: Açıklamalı belgelerin geri bildirim döngüsü ve kalite güvencesi

Uzmanlığımız

1. Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER) 

Makine Öğreniminde Adlandırılmış Varlık Tanıma, Doğal Dil İşleme'nin bir parçasıdır. NER'nin birincil amacı, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri işlemek ve bu adlandırılmış varlıkları önceden tanımlanmış kategorilerde sınıflandırmaktır. Bazı yaygın kategoriler ad, konum, şirket, zaman, parasal değerler, etkinlikler ve daha fazlasını içerir.

1.1 Genel Etki Alanı

Genel etki alanındaki kişi, yer, organizasyon vb. Tanımlama

Sigorta Alanı

1.2 Sigorta Alanı 

gibi sigorta belgelerindeki varlıkların çıkarılmasını içerir. 

  • Sigortalı meblağlar
  • Tazminat Limitleri/poliçe limitleri
  • Ücret rulosu, ciro, ücret geliri, ihracat/ithalat gibi tahminler
  • Araç programları
  • Politika uzantıları ve iç sınırlar 

1.3 Klinik Etki Alanı / Tıbbi NER

EHR'ler gibi tıbbi kayıtlardan problemin, anatomik yapının, ilacın, prosedürün tanımlanması; genellikle yapısal değildir ve yapılandırılmış bilgileri çıkarmak için ek işleme gerektirir. Bu genellikle karmaşıktır ve ilgili varlıkları çıkarmak için sağlık hizmetlerinden alan uzmanları gerektirir.

Anahtar Sözcük Açıklaması (Kp)

2. Anahtar Kelime Açıklaması (KP)

Bir metinde ayrı bir isim tamlaması tanımlar. Bir isim tamlaması ya basit (örn. isim, özel isim veya zamir gibi tek başlı kelime) ya da karmaşık (örn.

3. PII Açıklaması

PII, Kişisel Olarak Tanımlanabilir Bilgileri ifade eder. Bu görev, bir kişinin kimliğiyle ilgili olabilecek herhangi bir anahtar tanımlayıcının açıklamasını içerir.

Pii Açıklaması
Phi Açıklama

4. PHI Açıklaması

PHI, Korunan Sağlık Bilgilerini ifade eder. Bu görev, bir hasta kaydının/kimliğinin kimliğini gizlemek için HIPAA kapsamında tanımlandığı gibi 18 anahtar hasta tanımlayıcısının açıklamasını içerir.

5. Olay Açıklaması

Saldırı, adam kaçırma, Yatırım vb. bir olay hakkında kim, ne, ne zaman, nerede gibi bilgilerin belirlenmesi. Bu açıklama işlemi aşağıdaki adımlardan oluşur:

Varlık Kimliği

5.1. Varlık Kimliği (Örn. Kişi, yer, kuruluş vb.)

Varlık Kimliği

5.2. Ana olayı ifade eden kelimenin tanımı (yani tetikleyici kelime)

Varlık Kimliği

5.3. Bir tetikleyici ve varlık türleri arasındaki ilişkinin tanımlanması

Güvenilir NER Eğitim Veri Kümesi İş Ortağınız olarak Shaip'i seçmeniz için nedenler

İnsanlar

İnsanlar

Özel ve eğitimli ekipler:

  • Veri Oluşturma, Etiketleme ve Kalite Güvencesi için 30,000'den fazla ortak çalışan
  • Yetkili Proje Yönetim Ekibi
  • Deneyimli Ürün Geliştirme Ekibi
  • Yetenek Havuzu Tedarik ve Yerleştirme Ekibi
süreç

süreç

En yüksek süreç verimliliği aşağıdakilerle sağlanır:

  • Sağlam 6 Sigma Aşama Kapısı Süreci
  • 6 Sigma kara kuşaktan oluşan özel bir ekip – Kilit süreç sahipleri ve Kalite uyumluluğu
  • Sürekli İyileştirme ve Geri Bildirim Döngüsü
platform

platform

Patentli platform şu avantajlara sahiptir:

  • Web tabanlı uçtan uca platform
  • Kusursuz Kalite
  • Daha hızlı TAT
  • Sorunsuz Teslimat

Neden Shaip?

Adanmış Takım

Veri bilimcilerinin zamanlarının %80'inden fazlasını veri hazırlamaya harcadıkları tahmin edilmektedir. Dış kaynak kullanımı ile ekibiniz, adlandırılmış varlık tanıma veri kümelerini toplamanın sıkıcı kısmını bize bırakarak sağlam algoritmaların geliştirilmesine odaklanabilir.

ölçeklenebilirlik

Ortalama bir ML modeli, şirketlerin diğer ekiplerden kaynak çekmesini gerektiren büyük miktarda adlandırılmış veri kümesinin toplanmasını ve etiketlenmesini gerektirir. Bizim gibi ortaklarla, işletmeniz büyüdükçe kolayca ölçeklenebilen alan uzmanları sunuyoruz.

Daha iyi kalite

Her gün ve her gün açıklama ekleyen özel alan uzmanları, herhangi bir gün, yoğun programlarında açıklama görevlerini barındırması gereken bir ekibe kıyasla daha üstün bir iş çıkarır. Söylemeye gerek yok, daha iyi çıktı ile sonuçlanır.

Operasyonel Mükemmellik

Kanıtlanmış veri kalitesi güvence sürecimiz, teknoloji doğrulamalarımız ve QA'nın çoklu aşamaları, beklentileri aşan, sınıfının en iyisi kaliteyi sunmamıza yardımcı olur.

Gizlilikle Güvenlik

Gizliliği sağlamak için müşterilerimizle çalışırken gizlilikle en yüksek veri güvenliği standartlarını korumak için sertifikalandırılmıştır.

Rekabetçi fiyatlandırma

Nitelikli işçi ekiplerini seçme, eğitme ve yönetme konusunda uzmanlar olarak, projelerin bütçe dahilinde teslim edilmesini sağlayabiliriz.

Kullanılabilirlik ve Teslimat

Verilerin, hizmetlerin ve çözümlerin yüksek ağ çalışma süresi ve zamanında teslimi.

Küresel İş Gücü

Bir kara ve deniz kaynakları havuzuyla, çeşitli kullanım durumları için gerektiği gibi ekipler oluşturabilir ve ölçeklendirebiliriz.

İnsanlar, Süreç ve Platform

Küresel bir iş gücü, sağlam platform ve 6 sigma kara kuşakları tarafından tasarlanan operasyonel süreçlerin birleşimi ile Shaip, en zorlu AI girişimlerinin başlatılmasına yardımcı olur.

Bize Ulaşın

Kendi NER eğitim verilerinizi oluşturmak ister misiniz?

Benzersiz AI/ML çözümünüz için özel bir NER veri setini nasıl toplayabileceğimizi öğrenmek için şimdi bize ulaşın

  • Kaydolarak Shaip'e katılıyorum Gizlilik Politikası ve Kullanım Koşulları ve Shaip'ten B2B pazarlama iletişimi almak için onayımı verin.

Adlandırılmış Varlık Tanıma, Doğal Dil İşleme'nin bir parçasıdır. NER'nin birincil amacı, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri işlemek ve bu adlandırılmış varlıkları önceden tanımlanmış kategorilerde sınıflandırmaktır. Bazı yaygın kategoriler ad, konum, şirket, zaman, parasal değerler, etkinlikler ve daha fazlasını içerir.

Özetle, NER şunlarla ilgilenir:

Adlandırılmış varlık tanıma/algılama – Bir belgedeki bir kelimeyi veya kelime dizisini tanımlama.

Adlandırılmış varlık sınıflandırması – Tespit edilen her varlığın önceden tanımlanmış kategorilere sınıflandırılması.

Doğal Dil işleme, konuşma ve metinden anlam çıkarabilen akıllı makinelerin geliştirilmesine yardımcı olur. Makine Öğrenimi, bu akıllı sistemlerin büyük miktarlarda doğal dil veri kümeleri üzerinde eğitim vererek öğrenmeye devam etmesine yardımcı olur. Genel olarak, NLP üç ana kategoriden oluşur:

Dilin yapısını ve kurallarını anlama – Sözdizimi

Kelimelerin, metnin ve konuşmanın anlamlarını türetme ve ilişkilerini belirleme - Semantik

Konuşulan kelimeleri belirleme ve tanıma ve bunları metne dönüştürme – Konuşma

Önceden belirlenmiş bir varlık sınıflandırmasının yaygın örneklerinden bazıları şunlardır:

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

Yer: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brezilya, Cambridge

Organizasyon: Samsung, Disney, Yale Üniversitesi, Google

Zaman: 15.35, 12,

NER sistemleri oluşturmaya yönelik farklı yaklaşımlar şunlardır:

Sözlük tabanlı sistemler

Kural tabanlı sistemler

Makine öğrenimi tabanlı sistemler

Kolaylaştırılmış Müşteri Desteği

Verimli İnsan Kaynakları

Basitleştirilmiş İçerik Sınıflandırması

Arama Motorlarını Optimize Etme

Doğru İçerik önerisi