פתח מידע קריטי בנתונים לא מובנים עם מיצוי ישויות ב-NLP
בהתבוננות במהירות שבה נוצרים הנתונים; מתוכם 80% אינם מובנים, קיים צורך בשטח להשתמש בטכנולוגיות מהדור הבא כדי לנתח את הנתונים ביעילות ולהשיג תובנות משמעותיות לקבלת החלטות טובות יותר. זיהוי ישויות בשם (NER) ב-NLP מתמקד בעיקר בעיבוד נתונים לא מובנים ובסיווג ישויות בעלות שם זה לקטגוריות מוגדרות מראש, ובכך להמיר נתונים לא מובנים לנתונים מובנים שניתן להשתמש בהם לניתוח במורד הזרם.
בסיס קיבולת האחסון המותקן ברחבי העולם יגיע 11.7 זט-בייט in 2023.
80% של הנתונים ברחבי העולם אינו מובנה, מה שהופך אותם למיושנים ובלתי שמישים.
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 לחשוף מידע קריטי בנתונים לא מובנים ומאפשר לכם לגלות קשרים בין ישויות מדוחות כספיים, מסמכי ביטוח, ביקורות, רשומות רופא וכו'. NER יכול גם לסייע בזיהוי קשרים בין ישויות מאותו סוג, כגון מספר ארגונים או אנשים המוזכרים במסמך, דבר שחשוב לעקביות בתיוג ישויות ולשיפור דיוק המודל. עם ניסיון עשיר ב-NLP ובלשנות, אנו מצוידים היטב לספק תובנות ספציפיות לתחום לטיפול בפרויקטים של ביאור בכל קנה מידה.
המטרה העיקרית של מודל NER היא לתייג או לתייג ישויות במסמכי טקסט ולסווג אותן לצורך למידה עמוקה. מודלים של למידה עמוקה ומודלים אחרים של למידת מכונה משמשים בדרך כלל למשימות NER, מכיוון שהם יכולים ללמוד באופן אוטומטי תכונות מטקסט ולשפר את הדיוק. מודלים למטרות כלליות, המאומנים על קורפוסים רחבים כגון חדשות וטקסט אינטרנטי, עשויים להזדקק להתאמה כדי לבצע במדויק משימות NER ספציפיות לתחום. שלוש הגישות הבאות משמשות בדרך כלל למטרה זו. עם זאת, ניתן לבחור לשלב גם שיטה אחת או יותר. הגישות השונות ליצירת מערכות NER הן:
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.
שיטות מבוססות כללים מסתמכות על כללים מוגדרים מראש כדי לזהות ישויות בטקסט. מערכות אלו משתמשות בקבוצת כללים מוגדרים מראש, שהם
כללים מבוססי דפוס – כפי שהשם מרמז, כלל מבוסס-תבנית עוקב אחר תבנית מורפולוגית או מחרוזת מילים המשמשות במסמך.
כללים מבוססי הקשר – כללים מבוססי הקשר תלויים במשמעות או בהקשר של המילה במסמך.
במערכות מבוססות למידת מכונה, מודלים סטטיסטיים משמשים לזיהוי ישויות. בגישה זו נעשה שימוש בייצוג מבוסס תכונות של מסמך הטקסט. ניתן להתגבר על מספר חסרונות של שתי הגישות הראשונות מכיוון שהמודל יכול לזהות סוגי ישויות למרות שינויים קלים באיות שלהן עבור למידה עמוקה. בנוסף, ניתן לאמן מודל מותאם אישית עבור NER ספציפי לתחום, וחשוב לכוונן את המודל כדי לשפר את הדיוק ולהסתגל לנתונים חדשים.
ניתוח הסנטימנט
תהליך הערת NER שונה בדרך כלל לדרישת הלקוח, אך הוא כולל בעיקר:
שלב 1: מומחיות בתחום הטכני (הבנת היקף הפרויקט והנחיות הערות)
שלב 2: הכשרת משאבים מתאימים לפרויקט
שלב 3: מחזור משוב ו-QA של המסמכים המוערים
זיהוי ישויות בעלות שם בלמידת מכונה הוא חלק מעיבוד שפה טבעית. המטרה העיקרית של NER היא לעבד נתונים מובנים ולא מובנים ולסווג ישויות בעלות שם אלו לקטגוריות מוגדרות מראש. כמה קטגוריות נפוצות כוללות שם, ישות אישית, מיקום, חברה, זמן, ערכים כספיים, אירועים ועוד.
1.1 תחום כללי
זיהוי אנשים, מקום, ארגון וכדומה בתחום הכללי
1.2 תחום ביטוח
מדובר בחילוץ של גופים במסמכי ביטוח כגון
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.
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)
PII מתייחס למידע הניתן לזיהוי אישי. משימה זו כוללת ביאור של כל מזהה מפתח שיכול להתייחס לזהות של אדם.
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.
זיהוי מידע כמו מי, מה, מתי, היכן לגבי אירוע, למשל תקיפה, חטיפה, השקעה וכו'. תהליך ההערה הזה כולל את השלבים הבאים:
5.1. זיהוי ישות (למשל אדם, מקום, ארגון וכו'.
5.2. זיהוי המילה המציינת את האירוע המרכזי (כלומר מילת הפעלה)
5.3. זיהוי הקשר בין טריגר לסוגי ישויות
ההערכה היא שמדעני נתונים משקיעים למעלה מ-80% מזמנם בהכנת נתונים. על ידי תיאום מספר רב של חוקרים כדי להבטיח עקביות ואיכות בפרויקטים של ביאורים, מיקור חוץ מאפשר לצוות שלכם להתמקד בפיתוח אלגוריתמים חזקים, ולהשאיר לנו את החלק המייגע של איסוף מערכי הנתונים של זיהוי ישויות בעלות שם.
מודל למידה מרחוק ממוצע ידרוש איסוף ותיוג של נתחים גדולים של מערכי נתונים בעלי שם, מה שמחייב חברות למשוך משאבים מצוותים אחרים. הרחבת מאמצי ביאור על פני סוגי נתונים מרובים, כגון טקסט, תמונות ואודיו, יכולה להיות מאתגרת. עם שותפים כמונו, אנו מציעים מומחים בתחום שניתן להרחיב בקלות ככל שהעסק שלך גדל.
מומחי תחום ייעודיים, אשר כותבים הערות יום אחר יום, יעשו עבודה טובה יותר - בכל יום - בהשוואה לצוות שצריך להתאים משימות הערות ללוחות הזמנים העמוסים שלו. מיותר לציין, זה מביא לתפוקה טובה יותר, מה שמוביל לתחזיות מדויקות יותר ממודלי NER.
תהליך אבטחת איכות הנתונים המוכח שלנו, אימותי הטכנולוגיה ושלבי האבטחה המרובים עוזרים לנו לספק איכות מהשורה הראשונה, ולעתים קרובות עולה על הציפיות על ידי אספקת נתונים עם הערות בפורמט מובנה כדי להקל על עיבוד בהמשך.
אנו מוסמכים לשמירה על הסטנדרטים הגבוהים ביותר של אבטחת מידע עם פרטיות תוך כדי עבודה עם הלקוחות שלנו כדי להבטיח סודיות
כמומחים באוצרות, הדרכה וניהול צוותים של עובדים מיומנים, אנו יכולים להבטיח שהפרויקטים יבוצעו במסגרת התקציב.
אספקת נתונים, שירותים ופתרונות בזמן אמת ברשת ומסירה בזמן.
עם מאגר של משאבים ביבשה ובחוף, אנו יכולים לבנות ולהרחיב צוותים לפי הצורך עבור מקרי שימוש שונים.
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.
זיהוי ישות בשם (NER) עוזר לך לפתח מודלים של למידת מכונה ו-NLP מהשורה הראשונה. למד מקרי שימוש, דוגמאות והרבה יותר של NER בפוסט הסופר אינפורמטיבי הזה.
80% מהנתונים בתחום הבריאות אינם מובנים, מה שהופך אותם לבלתי נגישים. גישה לנתונים דורשת התערבות ידנית משמעותית, המגבילה את כמות הנתונים הניתנים לשימוש.
הערת טקסט בלמידת מכונה מתייחסת להוספת מטא נתונים או תוויות לנתונים טקסטואליים גולמיים כדי ליצור מערכי נתונים מובנים להדרכה, הערכה ושיפור מודלים של למידת מכונה.
העצמת צוותים לבנות מוצרי AI מובילים בעולם.
צור איתנו קשר עכשיו כדי ללמוד כיצד אנו יכולים לאסוף מערך נתונים מותאם אישית של NER עבור פתרון ה-AI/ML הייחודי שלך
ביאור נתונים רפואיים הוא תהליך של תיוג טקסט, תמונות, אודיו ווידאו רפואיים לאימון מודלים של בינה מלאכותית. זהו תהליך חיוני לפיתוח מערכות בינה מלאכותית מדויקות המשפרות את האבחון, תכנון הטיפול והטיפול בחולים.
על ידי אספקת מערכי נתונים מתויגים, מודלים של בינה מלאכותית יכולים ללמוד לזהות דפוסים בנתונים רפואיים מורכבים, כגון זיהוי מחלות בצילומי רנטגן או חילוץ מידע מפתח מרשומות קליניות. זה משפר את הדיוק והאמינות של יישומי בינה מלאכותית בתחום הבריאות.
ביאור נתונים רפואיים כולל תיוג של רישומים קליניים, רשומות רפואיות אלקטרוניות (EHR), צילומי רנטגן, MRI, סריקות CT, דוחות פתולוגיה ונתוני שמע כמו הכתבות של רופא.
טקסט רפואי עם הערות מאפשר למודלים של עיבוד שפה טבעית (NLP) לחלץ ולפרש מידע קליני, כגון תסמינים, מחלות או תרופות, מנתונים לא מובנים כמו רשימות רופא או סיכומי שחרור.
הערות על נתונים רפואיים דורשות טיפול במידע מורכב ולא מובנה, הבטחת דיוק קליני ועמידה בתקנות פרטיות כמו HIPAA. זה דורש גם מומחיות בטרמינולוגיה רפואית וידע בתחום.
ספקי ביאור פועלים לפי פרוטוקולי אבטחת מידע מחמירים, כגון תאימות ל-HIPAA, ומשתמשים בנתונים לא מזוהים כדי לשמור על פרטיות המטופלים תוך כדי הוספת ביאור למידע רפואי רגיש.
מערכי נתונים מוערים מאמנים מודלים של בינה מלאכותית לזהות סמני מחלה בתמונות רפואיות או בטקסט. לדוגמה, בינה מלאכותית יכולה לזהות שלבי סרטן באונקולוגיה או לזהות מחלות לב בקרדיולוגיה, ובכך לשפר את האבחון המוקדם ואת תוצאות הטיפול.
כלי ביאור מתקדמים ותוכנות ספציפיות לתחום, כגון מציגי DICOM להדמיה רפואית, משמשים לצד מומחיות אנושית כדי להבטיח דיוק גבוה בתיוג נתונים רפואיים.
שייפ משלבת מומחים בתחום, כלי ביאור מתקדמים ותהליך אבטחת איכות חזק כדי לספק ביאור נתונים רפואיים מדויק וניתן להרחבה המותאם לצורכי הלקוח. הם מתמחים ברדיולוגיה, אונקולוגיה, קרדיולוגיה ותחומי בריאות אחרים.
העלות תלויה בסוג, בנפח ובמורכבות הנתונים, כמו גם ברמת המומחיות הנדרשת. שייפ מספקת תמחור מותאם אישית המבוסס על דרישות הפרויקט הספציפיות.
