NLP'de varlık ayıklama ile yapılandırılmamış verilerdeki kritik bilgilerin kilidini açın
Ekipleri, dünya lideri yapay zeka ürünleri oluşturmaya teşvik etmek.
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.
Dünya çapında kurulu depolama kapasitesi tabanına ulaşacak 11.7 zettabayt in 2023
80% dünya genelindeki verilerin %XNUMX'i yapılandırılmamış, bu da onu eskimiş ve kullanılamaz hale getiriyor.
Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER), yapılandırılmamış metin içindeki kişiler, kuruluşlar ve konumlar gibi varlıkları tanımlar ve sınıflandırır. NER, veri ayıklamayı geliştirir, bilgi almayı basitleştirir ve gelişmiş yapay zeka uygulamalarına güç vererek, onu işletmelerin yararlanabileceği hayati bir araç haline getirir. NER ile kuruluşlar değerli içgörüler elde edebilir, müşteri deneyimlerini iyileştirebilir ve süreçleri kolaylaştırabilir.
Shaip NER, kuruluşların yapılandırılmamış verilerdeki kritik bilgileri açığa çıkarmasına olanak sağlamak için tasarlanmıştır ve finansal tablolar, sigorta belgeleri, incelemeler, doktor notları vb. gibi varlıklar arasındaki ilişkileri keşfetmenizi sağlar. NLP ve dilbilim alanındaki zengin deneyimimizle, her ölçekteki açıklama projelerini ele almak için alan özelinde içgörüler sunmak için iyi bir donanıma sahibiz.
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:
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.
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 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.
NER açıklama süreci genellikle müşterinin gereksinimlerine göre farklılık gösterir, ancak büyük ölçüde şunları içerir:
Faz 1: Teknik alan uzmanlığı (Proje kapsamını ve açıklama yönergelerini anlama)
Faz 2: Proje için uygun kaynakları eğitmek
Faz 3: Açıklamalı belgelerin geri bildirim döngüsü ve kalite güvencesi
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
1.2 Sigorta Alanı
gibi sigorta belgelerindeki varlıkların çıkarılmasını içerir.
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.
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.
PII, Kişisel Olarak Tanımlanabilir Bilgileri ifade eder. Bu görev, bir kişinin kimliğiyle ilgili olabilecek herhangi bir anahtar tanımlayıcının açıklamasını içerir.
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.
Saldırı, adam kaçırma, Yatırım vb. bir olay hakkında kim, ne, ne zaman, nerede gibi bilgilerin belirlenmesi. Bu açıklama işlemi aşağıdaki adımlardan oluşur:
5.1. Varlık Kimliği (Örneğin Kişi, yer, kuruluş, vb.)
5.2. Ana olayı ifade eden kelimenin tanımı (yani tetikleyici kelime)
5.3. Bir tetikleyici ve varlık türleri arasındaki ilişkinin tanımlanması
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.
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.
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.
Kanıtlanmış veri kalitesi güvence sürecimiz, teknoloji doğrulamalarımız ve QA'nın çoklu aşamaları, beklentileri aşan, sınıfının en iyisi kaliteyi sunmamıza yardımcı olur.
Gizliliği sağlamak için müşterilerimizle çalışırken gizlilikle en yüksek veri güvenliği standartlarını korumak için sertifikalandırılmıştır.
Nitelikli işçi ekiplerini seçme, eğitme ve yönetme konusunda uzmanlar olarak, projelerin bütçe dahilinde teslim edilmesini sağlayabiliriz.
Verilerin, hizmetlerin ve çözümlerin yüksek ağ çalışma süresi ve zamanında teslimi.
Bir kara ve deniz kaynakları havuzuyla, çeşitli kullanım durumları için gerektiği gibi ekipler oluşturabilir ve ölçeklendirebiliriz.
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.
Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER), birinci sınıf makine öğrenimi ve NLP modelleri geliştirmenize yardımcı olur. Bu süper bilgilendirici gönderide NER kullanım durumları, örnekler ve çok daha fazlasını öğrenin.
Sağlık alanındaki verilerin %80'i yapılandırılmamış olduğundan erişilemez. Verilere erişim, kullanılabilir veri miktarını sınırlayan önemli ölçüde manuel müdahale gerektirir.
Makine öğreniminde metin ek açıklaması, makine öğrenimi modellerini eğitmek, değerlendirmek ve iyileştirmek için yapılandırılmış veri kümeleri oluşturmak üzere ham metin verilerine meta veriler veya etiketler eklemek anlamına gelir.
Benzersiz AI/ML çözümünüz için özel bir NER veri setini nasıl toplayabileceğimizi öğrenmek için şimdi bize ulaşın
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
Lokasyon: 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
