מומחי הערות לזיהוי ישויות

מיצוי/הכרה של ישות מונעת על ידי אדם להכשרת מודלים של NLP

פתח מידע קריטי בנתונים לא מובנים עם מיצוי ישויות ב-NLP

שירותי זיהוי ישויות בשם

לקוחות מוצגים

העצמת צוותים לבנות מוצרי AI מובילים בעולם.

אמזון בעברית
Google
מיקרוסופט
קוגניט
יש ביקוש הולך וגובר לנתח נתונים לא מובנים כדי לחשוף תובנות שלא התגלו.

בהסתכלות על המהירות בה נוצרים הנתונים; מתוכם 80% אינם מובנים, יש צורך בשטח להשתמש בטכנולוגיות מהדור הבא כדי לנתח את הנתונים ביעילות ולקבל תובנות משמעותיות לקבלת החלטות טובות יותר. זיהוי ישות בשם (NER) ב-NLP מתמקד בעיקר בעיבוד נתונים לא מובנים ובסיווג הישויות הנקובות הללו לקטגוריות מוגדרות מראש.

IDC, חברת אנליסטים:

בסיס קיבולת האחסון המותקן ברחבי העולם יגיע 11.7 זט-בייט in 2023

יבמ, גרטנר ו-IDC:

80% של הנתונים ברחבי העולם אינו מובנה, מה שהופך אותם למיושנים ובלתי שמישים. 

מה זה NER

נתח נתונים כדי לגלות תובנות משמעותיות

זיהוי ישות בשם (NER), מזהה ומסווג ישויות כגון אנשים, ארגונים ומיקומים בתוך טקסט לא מובנה. NER משפר את חילוץ הנתונים, מפשט את אחזור המידע ומפעיל יישומי AI מתקדמים, מה שהופך אותו לכלי חיוני למינוף לעסקים. עם NER, ארגונים יכולים לקבל תובנות חשובות, לשפר את חוויות הלקוחות ולייעל תהליכים.

Shaip NER נועד לאפשר לארגונים לפתוח מידע קריטי בנתונים לא מובנים ומאפשר לך לגלות קשרים בין ישויות מתוך דוחות כספיים, מסמכי ביטוח, סקירות, הערות רופא וכו'. עם ניסיון עשיר ב-NLP ובלשנות, אנו מצוידים היטב לספק תובנות ספציפיות לתחום לטיפול בפרויקטים של הערות בכל קנה מידה

זיהוי ישות בשם (ner)

גישות NER

המטרה העיקרית של מודל NER היא לתייג או לתייג ישויות במסמכי טקסט ולסווג אותן ללמידה עמוקה. שלוש הגישות הבאות משמשות בדרך כלל למטרה זו. עם זאת, אתה יכול לבחור לשלב גם שיטה אחת או יותר. הגישות השונות ליצירת מערכות NER הן:

מבוסס על מילון
מערכות

מערכות מבוססות מילונים
זוהי אולי גישת ה-NER הפשוטה והבסיסית ביותר. הוא ישתמש במילון עם מילים רבות, מילים נרדפות ואוסף אוצר מילים. המערכת תבדוק האם ישות מסוימת הקיימת בטקסט זמינה גם היא באוצר המילים. על ידי שימוש באלגוריתם התאמת מחרוזת, מתבצעת בדיקה צולבת של ישויות. טכאן יש צורך בשדרוג מתמיד של מערך אוצר המילים לתפקוד יעיל של מודל NER.

מבוסס על כלל
מערכות

מערכות מבוססות כללים
חילוץ מידע מבוסס על קבוצה של כללים מוגדרים מראש, שהם

כללים מבוססי דפוס – כפי שהשם מרמז, כלל מבוסס דפוס עוקב אחר דפוס מורפולוגי או מחרוזת מילים המשמשת במסמך.

כללים מבוססי הקשר – כללים מבוססי הקשר תלויים במשמעות או בהקשר של המילה במסמך.

מערכות מבוססות למידת מכונה

מערכות מבוססות למידת מכונה
במערכות מבוססות למידת מכונה, נעשה שימוש במודלים סטטיסטיים לאיתור ישויות. ייצוג מבוסס תכונה של מסמך הטקסט משמש בגישה זו. אתה יכול להתגבר על מספר חסרונות של שתי הגישות הראשונות מכיוון שהמודל יכול לזהות סוגי ישויות למרות שינויים קלים באיות שלהם ללמידה עמוקה.

איך אנחנו יכולים לעזור

  • גנרל NER
  • NER רפואי
  • הערת PII
  • הערת PHI
  • הערת ביטוי מפתח
  • הערת אירוע

יישומים של NER

  • תמיכת לקוחות יעילה
  • משאבי אנוש יעילים
  • סיווג תוכן פשוט
  • שפר את הטיפול בחולים
  • אופטימיזציה של מנועי חיפוש
  • המלצת תוכן מדויקת

השתמש במקרים

  • מערכות חילוץ וזיהוי מידע
  • מערכות שאלות-תשובות
  • מערכות תרגום מכונה
  • מערכות סיכום אוטומטיות
  • ביאור סמנטי

תהליך הערת NER

תהליך הערת NER שונה בדרך כלל לדרישת הלקוח, אך הוא כולל בעיקר:

תחום מומחיות

שלב 1: מומחיות בתחום הטכני (הבנת היקף הפרויקט והנחיות הערות)

משאבי הדרכה

שלב 2: הכשרת משאבים מתאימים לפרויקט

מסמכי Qa

שלב 3: מחזור משוב ו-QA של המסמכים המוערים

המומחיות שלנו

1. זיהוי ישות בשם (NER) 

זיהוי ישויות בשם למידת מכונה הוא חלק מעיבוד שפה טבעית. המטרה העיקרית של NER היא לעבד נתונים מובנים ולא מובנים ולסווג את הישויות הנקובות הללו לקטגוריות מוגדרות מראש. כמה קטגוריות נפוצות כוללות שם, מיקום, חברה, זמן, ערכים כספיים, אירועים ועוד.

1.1 תחום כללי

זיהוי אנשים, מקום, ארגון וכדומה בתחום הכללי

תחום ביטוח

1.2 תחום ביטוח 

מדובר בחילוץ של גופים במסמכי ביטוח כגון 

  • סכומי ביטוח
  • מגבלות שיפוי/הגבלות פוליסה
  • אומדנים כגון מחזור שכר, מחזור, הכנסות מעמלות, יצוא/יבוא
  • לוחות זמנים של הרכב
  • הרחבות מדיניות ומגבלות פנימיות 

1.3 תחום קליני / NER רפואי

זיהוי בעיה, מבנה אנטומי, רפואה, פרוצדורה מתוך רשומות רפואיות כגון EHRs; הם בדרך כלל לא מובנים ודורשים עיבוד נוסף כדי לחלץ מידע מובנה. זה לעתים קרובות מורכב ודורש מומחי תחום משירותי הבריאות לחלץ ישויות רלוונטיות.

הערת ביטוי מפתח (kp)

2. הערת ביטוי מפתח (KP)

הוא מזהה ביטוי עצם נפרד בטקסט. ביטוי שם עצם יכול להיות פשוט (למשל מילת ראש בודדת כמו שם עצם, שם עצם או כינוי) או מורכב (למשל ביטוי עצם שיש לו מילת ראש יחד עם המשתנים הקשורים אליו)

3. הערת PII

PII מתייחס למידע הניתן לזיהוי אישי. משימה זו כוללת ביאור של כל מזהה מפתח שיכול להתייחס לזהות של אדם.

הערת Pii
הערת פי

4. ביאור PHI

PHI מתייחס למידע בריאותי מוגן. משימה זו כוללת ביאור של 18 מזהי מטופלים מרכזיים כפי שזוהו במסגרת HIPAA, על מנת לבטל זיהוי של רישום/זהות מטופל.

5. ביאור אירוע

זיהוי מידע כמו מי, מה, מתי, היכן לגבי אירוע, למשל תקיפה, חטיפה, השקעה וכו'. תהליך ההערה הזה כולל את השלבים הבאים:

זיהוי ישות

5.1. זיהוי ישות (למשל אדם, מקום, ארגון וכו')

זיהוי ישות

5.2. זיהוי המילה המציינת את האירוע המרכזי (כלומר מילת הפעלה)

זיהוי ישות

5.3. זיהוי הקשר בין טריגר לסוגי ישויות

למה שייפ?

הקדש צוות

ההערכה היא שמדעני נתונים מבלים מעל 80% מזמנם בהכנת נתונים. עם מיקור חוץ, הצוות שלך יכול להתמקד בפיתוח אלגוריתמים חזקים, ולהשאיר לנו את החלק המייגע של איסוף מערכי הנתונים של זיהוי הישויות.

מדרגיות

מודל ML ממוצע ידרוש איסוף ותיוג של נתחים גדולים של מערכי נתונים בעלי שם, מה שמחייב חברות למשוך משאבים מצוותים אחרים. עם שותפים כמונו, אנו מציעים מומחי תחום שניתן להגדיל בקלות ככל שהעסק שלך גדל.

איכות טובה יותר

מומחי דומיין ייעודיים, המפרטים יום-יום-יום, יעשו-בכל יום-עבודה מעולה בהשוואה לצוות, שצריכים להכיל משימות ביאורים בלוחות הזמנים העמוסים שלהם. מיותר לציין שזה גורם לתפוקה טובה יותר.

מצוינות תפעולית

תהליך אבטחת איכות הנתונים המוכח שלנו, אימותים טכנולוגיים ושלבים מרובים של QA, עוזרים לנו לספק איכות מהשורה הראשונה שעולה על הציפיות.

אבטחה עם פרטיות

אנו מוסמכים לשמירה על הסטנדרטים הגבוהים ביותר של אבטחת מידע עם פרטיות תוך כדי עבודה עם הלקוחות שלנו כדי להבטיח סודיות

תמחור תחרותי

כמומחים באוצרות, הדרכה וניהול צוותים של עובדים מיומנים, אנו יכולים להבטיח שהפרויקטים יבוצעו במסגרת התקציב.

זמינות ומשלוח

אספקת נתונים, שירותים ופתרונות בזמן אמת ברשת ומסירה בזמן.

כוח עבודה גלובלי

עם מאגר של משאבים ביבשה ובחוף, אנו יכולים לבנות ולהרחיב צוותים לפי הצורך עבור מקרי שימוש שונים.

אנשים, תהליכים ופלטפורמה

עם השילוב של כוח עבודה גלובלי, פלטפורמה חזקה ותהליכים תפעוליים שתוכננו על ידי 6 חגורות שחורות של סיגמא, שייפ עוזרת להשיק את יוזמות הבינה המלאכותית המאתגרות ביותר.

שייפ פנה אלינו

רוצה לבנות נתוני אימון NER משלך?

צור איתנו קשר עכשיו כדי ללמוד כיצד אנו יכולים לאסוף מערך נתונים מותאם אישית של NER עבור פתרון ה-AI/ML הייחודי שלך

  • בהרשמה אני מסכים עם שייפ מדיניות הפרטיות ו תנאי שימוש באתר ולספק את הסכמתי לקבל תקשורת שיווקית B2B משאיפ.

זיהוי ישות בשם הוא חלק מעיבוד שפה טבעית. המטרה העיקרית של NER היא לעבד נתונים מובנים ולא מובנים ולסווג את הישויות הנקובות הללו לקטגוריות מוגדרות מראש. כמה קטגוריות נפוצות כוללות שם, מיקום, חברה, זמן, ערכים כספיים, אירועים ועוד.

בקצרה, NER עוסק ב:

זיהוי/זיהוי ישות בשם - זיהוי מילה או סדרת מילים במסמך.

סיווג ישות בשם - סיווג כל ישות שזוהתה לקטגוריות מוגדרות מראש.

עיבוד שפה טבעית עוזר לפתח מכונות חכמות המסוגלות לחלץ משמעות מדיבור וטקסט. Machine Learning מסייע למערכות חכמות אלו להמשיך ללמוד על ידי אימון על כמויות גדולות של ערכות נתונים של שפה טבעית. באופן כללי, NLP מורכב משלוש קטגוריות עיקריות:

הבנת מבנה וחוקי השפה - תחביר

גזירת המשמעות של מילים, טקסט ודיבור וזיהוי היחסים ביניהם - סמנטיקה

זיהוי וזיהוי מילים מדוברות והפיכתן לטקסט - דיבור

כמה מהדוגמאות הנפוצות לסיווג ישות קבוע מראש הן:

אדם: מייקל ג'קסון, אופרה ווינפרי, ברק אובמה, סוזן סרנדון

מיקום: קנדה, הונולולו, בנגקוק, ברזיל, קיימברידג'

ארגון: סמסונג, דיסני, אוניברסיטת ייל, גוגל

זמן: 15.35, 12:XNUMX,

הגישות השונות ליצירת מערכות NER הן:

מערכות מבוססות מילונים

מערכות מבוססות כללים

מערכות מבוססות למידת מכונה

תמיכת לקוחות יעילה

משאבי אנוש יעילים

סיווג תוכן פשוט

אופטימיזציה של מנועי חיפוש

המלצת תוכן מדויקת