NLP'de varlık ayıklama ile yapılandırılmamış verilerdeki kritik bilgilerin kilidini açın
Ekipleri, dünya lideri yapay zeka ürünleri oluşturmaya teşvik etmek.
Verilerin üretilme hızına bakıldığında; %80'i yapılandırılmamış olduğundan, verileri etkili bir şekilde analiz etmek ve daha iyi kararlar almak için anlamlı içgörüler elde etmek amacıyla yeni nesil teknolojilerin sahada kullanılmasına ihtiyaç vardır. NLP'deki Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER), öncelikle yapılandırılmamış verileri işlemeye ve bu adlandırılmış varlıkları önceden tanımlanmış kategorilere sınıflandırmaya odaklanır, böylece yapılandırılmamış veriler, aşağı akış analizi için kullanılabilecek yapılandırılmış verilere dönüştürülür.
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.'den varlıklar arasındaki ilişkileri keşfetmenizi sağlar. NER ayrıca, bir belgede belirtilen birden fazla kuruluş veya birey gibi aynı türdeki varlıklar arasındaki ilişkileri belirlemeye yardımcı olabilir; bu, varlık etiketlemede tutarlılık ve model doğruluğunu iyileştirme açısından önemlidir. NLP ve dilbilimdeki 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. Derin öğrenme modelleri ve diğer makine öğrenimi modelleri, metinden özellikleri otomatik olarak öğrenebildikleri ve doğruluğu artırabildikleri için NER görevleri için yaygın olarak kullanılır. Haberler ve web metinleri gibi geniş korpuslarda eğitilen genel amaçlı modeller, alan-özel NER görevlerinde doğru bir şekilde performans göstermek için uyarlamaya ihtiyaç duyabilir. Bu amaçla genellikle aşağıdaki üç yaklaşım 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.
Kural tabanlı yöntemler, metindeki varlıkları tanımlamak için önceden tanımlanmış kurallara güvenir. Bu sistemler, önceden ayarlanmış bir dizi kural kullanır.
Kalıp tabanlı kurallar – Adından da anlaşılacağı gibi, desen tabanlı kural, belgede kullanılan morfolojik bir deseni veya kelime dizisini takip eder.
Bağlama dayalı kurallar – Bağlama dayalı kurallar, belgedeki kelimenin anlamına veya bağlamına bağlıdır.
Makine öğrenimi tabanlı sistemlerde, istatistiksel modelleme varlıkları tespit etmek için kullanılır. Bu yaklaşımda, metin belgesinin özellik tabanlı bir gösterimi kullanılır. Derin öğrenme için model, yazımlarındaki ufak değişikliklere rağmen varlık türlerini tanıyabildiğinden, ilk iki yaklaşımın birkaç dezavantajının üstesinden gelebilirsiniz. Ek olarak, alan-özel NER için özel bir model eğitebilirsiniz ve doğruluğu iyileştirmek ve yeni verilere uyum sağlamak için modeli ince ayarlamak önemlidir.
Duygu Analizi
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 Öğrenmesinde Adlandırılmış Varlık Tanıma Doğal Dil İşlemenin bir parçasıdır. NER'in birincil amacı yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri işlemek ve bu adlandırılmış varlıkları önceden tanımlanmış kategorilere sınıflandırmaktır. Bazı yaygın kategoriler arasında ad, kişi varlık, konum, şirket, zaman, parasal değerler, olaylar ve daha fazlası bulunur.
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. Açıklama projelerinde tutarlılık ve kaliteyi garantilemek için birden fazla açıklayıcıyı koordine ederek, dış kaynak kullanımı ekibinizin güçlü algoritmaların geliştirilmesine odaklanmasını sağlar ve adlandırılmış varlık tanıma veri kümelerini toplamanın sıkıcı kısmını bize bırakır.
Ortalama bir ML modeli, şirketlerin diğer ekiplerden kaynak çekmesini gerektiren büyük miktarda adlandırılmış veri kümesinin toplanmasını ve etiketlenmesini gerektirir. Metin, resim ve ses gibi birden fazla veri türünde açıklama çabalarını ölçeklendirmek zor olabilir. Bizim gibi ortaklarla, işiniz büyüdükçe kolayca ölçeklenebilen alan uzmanları sunuyoruz.
Gün be gün açıklama ekleyen özel alan uzmanları, yoğun programlarında açıklama görevlerini barındırması gereken bir ekiple karşılaştırıldığında her gün üstün bir iş çıkaracaktır. Söylemeye gerek yok, bu daha iyi çıktıyla sonuçlanır ve NER modellerinden daha doğru tahminler elde edilmesini sağlar.
Kanıtlanmış veri kalite güvence sürecimiz, teknoloji doğrulamalarımız ve çok sayıda QA aşaması, en iyi kaliteyi sunmamıza yardımcı olur ve genellikle, aşağı akış işlemlerini kolaylaştırmak için yapılandırılmış bir biçimde açıklamalı veriler sunarak beklentileri aşar.
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
Tıbbi veri açıklaması, sağlık hizmetlerinde yapay zeka modellerini eğitmek için tıbbi metin, görüntü, ses ve videoların etiketlenmesi sürecidir. Yapay zekanın karmaşık tıbbi bilgileri anlamasına ve işlemesine yardımcı olur.
Teşhis, tedavi planlaması ve hasta bakımını iyileştiren doğru yapay zeka modelleri oluşturmak için olmazsa olmazdır. Açıklamalı veriler, yapay zekanın hastalıkları tanımlamasına, tıbbi görüntüleri analiz etmesine ve klinik notları etkili bir şekilde yorumlamasına yardımcı olur.
Tıbbi veri açıklamaları metin (klinik notlar, elektronik kayıtlar), görüntüler (röntgenler, MR'lar, BT taramaları), ses (doktor dikteleri) ve video (cerrahi kayıtlar) içerir.
