Անվանված կազմակերպությունների ճանաչման ծանոթագրության փորձագետներ

Մարդկային էներգիայով աշխատող անձանց արդյունահանում / ճանաչում NLP մոդելներին պատրաստելու համար

Բացել կրիտիկական տեղեկատվությունը չկառուցված տվյալների մեջ NLP-ում օբյեկտի արդյունահանմամբ

Անվանված կազմակերպությունների ճանաչման ծառայություններ

Գլխավոր հաճախորդներ

Թիմերի հզորացում `աշխարհում առաջատար AI արտադրանք ստեղծելու համար:

Amazon
Google
Microsoft
Ճանաչել
Չբացահայտված պատկերացումները բացահայտելու համար չկառուցված տվյալների վերլուծության աճող պահանջարկ կա:

Նայելով տվյալների ստեղծման արագությանը. որոնցից 80%-ը չկառուցված է, անհրաժեշտություն կա օգտագործել հաջորդ սերնդի տեխնոլոգիաները՝ տվյալների արդյունավետ վերլուծության և ավելի լավ որոշումներ կայացնելու համար իմաստալից պատկերացումներ ձեռք բերելու համար: Անվանված սուբյեկտների ճանաչումը (NER) NLP-ում հիմնականում կենտրոնանում է չկառուցված տվյալների մշակման և այդ անվանված սուբյեկտները նախապես սահմանված կատեգորիաների դասակարգելու վրա:

IDC, վերլուծական ընկերություն.

Ամբողջ աշխարհում տեղադրված պահեստային հզորությունների բազան կհասնի 11.7 զետաբայթ in 2023

IBM, Gartner և IDC.

80% ամբողջ աշխարհում տվյալների կառուցվածքը չկառուցված է, ինչը այն դարձնում է հնացած և անօգտագործելի: 

Ինչ է NER-ը

Վերլուծեք տվյալները՝ բովանդակալից պատկերացումներ հայտնաբերելու համար

Անվանված սուբյեկտի ճանաչում (NER), նույնականացնում և դասակարգում է այնպիսի կազմակերպություններ, ինչպիսիք են մարդիկ, կազմակերպությունները և վայրերը չկառուցված տեքստում: NER-ը բարելավում է տվյալների արդյունահանումը, պարզեցնում է տեղեկատվության որոնումը և հզորացնում է առաջադեմ AI հավելվածները՝ դարձնելով այն կենսական գործիք բիզնեսի համար լծակ օգտագործելու համար: NER-ի միջոցով կազմակերպությունները կարող են արժեքավոր պատկերացումներ ձեռք բերել, բարելավել հաճախորդների փորձը և պարզեցնել գործընթացները:

Shaip NER-ը նախատեսված է կազմակերպություններին թույլ տալու բացելու կարևոր տեղեկատվությունը չկառուցված տվյալների մեջ և թույլ է տալիս բացահայտել կազմակերպությունների միջև հարաբերությունները ֆինանսական հաշվետվություններից, ապահովագրական փաստաթղթեր, ակնարկներ, բժշկի նշումներ և այլն: ՆԼՊ-ի և լեզվաբանության ոլորտում հարուստ փորձով մենք լավ պատրաստված ենք տիրույթին հատուկ պատկերացումներ տրամադրելու համար՝ ցանկացած մասշտաբի անոտացիոն նախագծերը մշակելու համար:

Անվանված կազմակերպության ճանաչում (ներ)

NER մոտեցումներ

NER մոդելի հիմնական նպատակն է տեքստային փաստաթղթերում պիտակավորել կամ հատկորոշել սուբյեկտները և դասակարգել դրանք խորը ուսուցման համար: Այս նպատակով հիմնականում օգտագործվում են հետևյալ երեք մոտեցումները. Այնուամենայնիվ, դուք կարող եք ընտրել նաև մեկ կամ մի քանի մեթոդներ համատեղելը: NER համակարգերի ստեղծման տարբեր մոտեցումներն են.

Բառարանի վրա հիմնված
համակարգեր

Բառարանի վրա հիմնված համակարգեր
Սա թերեւս ամենապարզ և հիմնարար NER մոտեցումն է: Այն կօգտագործի բառարան՝ բազմաթիվ բառերով, հոմանիշներով և բառապաշարով: Համակարգը կստուգի, թե արդյոք տեքստում առկա որոշակի միավորը հասանելի է նաև բառապաշարում: Օգտագործելով տողերի համընկնման ալգորիթմ, կատարվում է սուբյեկտների խաչաձև ստուգում: ՏԱյստեղ անհրաժեշտ է անընդհատ թարմացնել բառապաշարի տվյալների բազան՝ NER մոդելի արդյունավետ գործելու համար:

Կանոնների վրա հիմնված
համակարգեր

Կանոնների վրա հիմնված համակարգեր
Տեղեկատվության արդյունահանումը՝ հիմնված մի շարք նախապես սահմանված կանոնների վրա, որոնք են

Կաղապարի վրա հիմնված կանոններ – Ինչպես անունն է հուշում, օրինաչափության վրա հիմնված կանոնը հետևում է փաստաթղթում օգտագործված ձևաբանական օրինաչափությանը կամ բառերի շարանին:

Համատեքստի վրա հիմնված կանոններ – Համատեքստի վրա հիմնված կանոնները կախված են փաստաթղթում բառի իմաստից կամ համատեքստից:

Մեքենայի ուսուցման վրա հիմնված համակարգեր

Մեքենայի ուսուցման վրա հիմնված համակարգեր
Մեքենայի ուսուցման վրա հիմնված համակարգերում վիճակագրական մոդելավորումն օգտագործվում է սուբյեկտները հայտնաբերելու համար: Այս մոտեցման մեջ օգտագործվում է տեքստային փաստաթղթի առանձնահատկությունների վրա հիմնված ներկայացում: Դուք կարող եք հաղթահարել առաջին երկու մոտեցումների մի քանի թերություններ, քանի որ մոդելը կարող է ճանաչել էության տեսակները՝ չնայած խորը ուսուցման համար դրանց ուղղագրության աննշան տատանումներին:

Ինչպես կարող ենք օգնել

  • Գեներալ ՆԵՐ
  • Բժշկական NER
  • PII Անոտացիա
  • PHI Անոտացիա
  • Հիմնական արտահայտությունների անոտացիա
  • Միջադեպի նշում

NER-ի կիրառությունները

  • Պարզեցված հաճախորդների աջակցություն
  • Արդյունավետ մարդկային ռեսուրսներ
  • Պարզեցված բովանդակության դասակարգում
  • Բարելավել հիվանդների խնամքը
  • Որոնողական համակարգերի օպտիմիզացում
  • Բովանդակության ճշգրիտ առաջարկություն

Օգտագործեք դեպքեր

  • Տեղեկատվության արդյունահանման և ճանաչման համակարգեր
  • Հարց-պատասխան համակարգեր
  • Մեքենայական թարգմանության համակարգեր
  • Ավտոմատ ամփոփման համակարգեր
  • Իմաստային ծանոթագրություն

NER Անոտացիայի գործընթաց

NER ծանոթագրության գործընթացը սովորաբար տարբերվում է հաճախորդի պահանջներից, բայց այն հիմնականում ներառում է.

Դոմենի փորձաքննություն

Քայլ 1: Տեխնիկական տիրույթի փորձաքննություն (Ծրագրի շրջանակի և անոտացիայի ուղեցույցների հասկանալ)

Վերապատրաստման ռեսուրսներ

Քայլ 2: Ծրագրի համար համապատասխան ռեսուրսների պատրաստում

Քա փաստաթղթեր

Քայլ 3: Հետադարձ կապի ցիկլը և ծանոթագրված փաստաթղթերի որակի որակը

Մեր փորձաքննությունը

1. Անվանված անձի ճանաչում (NER) 

Մեքենայական ուսուցման մեջ անվանված սուբյեկտի ճանաչումը բնական լեզվի մշակման մի մասն է: NER-ի առաջնահերթ նպատակն է մշակել կառուցվածքային և չկառուցված տվյալները և դասակարգել այդ անվանված միավորները նախապես սահմանված կատեգորիաների: Որոշ ընդհանուր կատեգորիաներ ներառում են անունը, գտնվելու վայրը, ընկերությունը, ժամանակը, դրամական արժեքները, իրադարձությունները և այլն:

1.1 Ընդհանուր տիրույթ

Ընդհանուր տիրույթում մարդկանց, վայրի, կազմակերպության և այլնի նույնականացում

Ապահովագրական տիրույթ

1.2 Ապահովագրական տիրույթ 

Այն ներառում է սուբյեկտների դուրսբերում ապահովագրական փաստաթղթերում, ինչպիսիք են 

  • Ապահովագրված գումարներ
  • Փոխհատուցման սահմանները/քաղաքականության սահմանները
  • Գնահատումներ, ինչպիսիք են աշխատավարձի գլանումը, շրջանառությունը, վճարների եկամուտը, արտահանումը/ներմուծումը
  • Տրանսպորտային միջոցների գրաֆիկները
  • Քաղաքականության ընդարձակումներ և ներքին սահմանափակումներ 

1.3 Կլինիկական տիրույթ / բժշկական NER

Խնդրի, անատոմիական կառուցվածքի, բժշկության, ընթացակարգի նույնականացում բժշկական գրառումներից, ինչպիսիք են EHR-ները; սովորաբար իրենց բնույթով ոչ կառուցվածքային են և պահանջում են լրացուցիչ մշակում` կառուցվածքային տեղեկատվություն հանելու համար: Սա հաճախ բարդ է և պահանջում է տիրույթի փորձագետներ առողջապահության ոլորտից՝ համապատասխան մարմիններ հանելու համար:

Հիմնական արտահայտությունների անոտացիա (kp)

2. Հիմնական արտահայտություն Անոտացիա (KP)

Այն նույնականացնում է տեքստի առանձին գոյական արտահայտությունը: Գոյական բառակապակցությունը կարող է լինել կամ պարզ (օր.՝ միագլխ բառ, օրինակ՝ գոյական, հատուկ գոյական կամ դերանուն) կամ բարդ (օրինակ՝ գոյական բառակապակցություն, որն ունի գլխավոր բառ՝ իր հետ կապված փոփոխիչների հետ միասին)

3. PII Անոտացիա

PII-ը վերաբերում է Անձնական նույնականացման տեղեկատվությանը: Այս առաջադրանքը ներառում է ցանկացած հիմնական նույնացուցիչի նշում, որը կարող է վերաբերել անձի ինքնությանը:

Pii անոտացիա
Phi անոտացիա

4. PHI Անոտացիա

PHI-ն վերաբերում է Պաշտպանված առողջության տեղեկատվությանը: Այս առաջադրանքը ներառում է 18 հիմնական հիվանդի նույնացուցիչների ծանոթագրում, ինչպես նշված է HIPAA-ի ներքո՝ հիվանդի գրառումը/անձը նույնականացնելու նպատակով:

5. Միջադեպի նշում

Տեղեկատվության նույնականացում, ինչպիսիք են՝ ով, ինչ, երբ, որտեղ ինչ-որ իրադարձության մասին, օրինակ՝ Հարձակում, առևանգում, Ներդրում և այլն: Այս ծանոթագրման գործընթացը ունի հետևյալ քայլերը.

Կազմակերպության նույնականացում

5.1. Կազմակերպության նույնականացում (օրինակ՝ անձ, վայր, կազմակերպություն և այլն)

Կազմակերպության նույնականացում

5.2. Հիմնական միջադեպը նշող բառի նույնականացում (այսինքն՝ գործարկող բառ)

Կազմակերպության նույնականացում

5.3. Գործարկիչի և սուբյեկտի տեսակների միջև կապի նույնականացում

Ինչու Շաիպ:

Նվիրված թիմ

Ենթադրվում է, որ տվյալների գիտնականներն իրենց ժամանակի ավելի քան 80%-ը ծախսում են տվյալների պատրաստման վրա: Աութսորսինգի միջոցով ձեր թիմը կարող է կենտրոնանալ ամուր ալգորիթմների մշակման վրա՝ մեզ թողնելով անվանված կազմակերպությունների ճանաչման տվյալների հավաքածուների հավաքագրման հոգնեցուցիչ մասը:

Մասշտաբայնություն

Միջին ML մոդելը կպահանջի անվանված տվյալների հավաքածուների մեծ կտորների հավաքագրում և պիտակավորում, ինչը պահանջում է ընկերություններից ռեսուրսներ ներգրավել այլ թիմերից: Մեզ նման գործընկերների հետ մենք առաջարկում ենք տիրույթի փորձագետներ, որոնք կարող են հեշտությամբ ընդլայնվել ձեր բիզնեսի աճին զուգահեռ:

Ավելի լավ որակի

Նվիրված տիրույթի փորձագետները, ովքեր նշում են ցերեկային և ցերեկային ժամերին, ցանկացած օր ավելի լավ աշխատանք կկատարեն՝ համեմատած այն թիմի հետ, որը պետք է տեղավորի անոտացիոն առաջադրանքները իրենց զբաղված գրաֆիկում: Ավելորդ է ասել, որ դա ավելի լավ արդյունք է տալիս:

Գործառնական գերազանցություն

Տվյալների որակի ապահովման մեր ապացուցված գործընթացը, տեխնոլոգիական վավերացումները և ՈԱ մի քանի փուլերը օգնում են մեզ մատուցել լավագույն որակը, որը հաճախ գերազանցում է սպասելիքները:

Անվտանգություն գաղտնիության հետ

Մենք հավաստագրված ենք գաղտնիության հետ կապված տվյալների անվտանգության ամենաբարձր չափանիշները պահպանելու համար՝ մեր հաճախորդների հետ աշխատելիս՝ գաղտնիությունն ապահովելու համար:

Մրցակցային գնագոյացում

Որպես հմուտ աշխատողների թիմերի կուրացման, վերապատրաստման և ղեկավարման փորձագետներ՝ մենք կարող ենք ապահովել, որ նախագծերն իրականացվեն բյուջեի սահմաններում:

Առկայություն և առաքում

Տվյալների, ծառայությունների և լուծումների բարձր ցանցի արդիական և ժամանակին առաքում:

Համաշխարհային աշխատուժ

Ցամաքային և օֆշորային ռեսուրսների լողավազանով մենք կարող ենք թիմեր ստեղծել և մասշտաբավորել, ինչպես պահանջվում է տարբեր օգտագործման դեպքերի համար:

Մարդիկ, գործընթաց և հարթակ

Համաշխարհային աշխատուժի, ամուր հարթակի և 6 սիգմա սև գոտիների կողմից մշակված գործառնական գործընթացների համակցությամբ՝ Shaip-ն օգնում է գործարկել արհեստական ​​ինտելեկտի ամենադժվար նախաձեռնությունները:

Shaip կապվեք մեզ հետ

Ցանկանու՞մ եք ստեղծել ձեր սեփական NER վերապատրաստման տվյալները:

Կապվեք մեզ հետ հիմա՝ իմանալու համար, թե ինչպես կարող ենք հավաքել հատուկ NER տվյալների բազա ձեր եզակի AI/ML լուծման համար

  • Գրանցվելով՝ համաձայն եմ Շաիպի հետ Գաղտնիության քաղաքականություն և Ծառայությունների մատուցման պայմաններ և տրամադրել իմ համաձայնությունը Shaip-ից B2B մարքեթինգային հաղորդակցություն ստանալու համար:

Անվանված սուբյեկտի ճանաչումը բնական լեզվի մշակման մի մասն է: NER-ի առաջնահերթ նպատակն է մշակել կառուցվածքային և չկառուցված տվյալները և դասակարգել այդ անվանված միավորները նախապես սահմանված կատեգորիաների: Որոշ ընդհանուր կատեգորիաներ ներառում են անունը, գտնվելու վայրը, ընկերությունը, ժամանակը, դրամական արժեքները, իրադարձությունները և այլն:

Մի խոսքով, NER-ը վերաբերում է.

Անվանված սուբյեկտի ճանաչում/հայտնաբերում – փաստաթղթում բառի կամ բառերի շարքի նույնականացում:

Անվանված սուբյեկտի դասակարգում – Դասակարգում է յուրաքանչյուր հայտնաբերված սուբյեկտը նախապես սահմանված կատեգորիաների:

Բնական լեզվի մշակումն օգնում է զարգացնել խելացի մեքենաներ, որոնք կարող են իմաստ հանել խոսքից և տեքստից: Մեքենայական ուսուցումն օգնում է այս խելացի համակարգերին շարունակել սովորել՝ վերապատրաստվելով մեծ քանակությամբ բնական լեզվի տվյալների հավաքածուների վրա: Ընդհանուր առմամբ, NLP-ն բաղկացած է երեք հիմնական կատեգորիաներից.

Լեզվի կառուցվածքի և կանոնների իմացություն – Շարահյուսություն

Բառերի, տեքստի և խոսքի իմաստի ստացում և դրանց փոխհարաբերությունների բացահայտում – Իմաստաբանություն

Խոսված բառերի նույնականացում և ճանաչում և դրանք տեքստի վերածելը – Խոսք

Նախապես որոշված ​​կազմակերպությունների դասակարգման ընդհանուր օրինակներից են.

Անձ: Մայքլ Ջեքսոն, Օփրա Ուինֆրի, Բարաք Օբաման, Սյուզան Սարանդոն

Որտեղից: Կանադա, Հոնոլուլու, Բանգկոկ, Բրազիլիա, Քեմբրիջ

Organization: Samsung, Disney, Yale University, Google

Time: 15.35, 12:XNUMX,

NER համակարգերի ստեղծման տարբեր մոտեցումներն են.

Բառարանի վրա հիմնված համակարգեր

Կանոնների վրա հիմնված համակարգեր

Մեքենայի ուսուցման վրա հիմնված համակարգեր

Պարզեցված հաճախորդների աջակցություն

Արդյունավետ մարդկային ռեսուրսներ

Պարզեցված բովանդակության դասակարգում

Որոնողական համակարգերի օպտիմիզացում

Բովանդակության ճշգրիտ առաջարկություն