ปลดล็อกข้อมูลสำคัญในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างด้วยการแยกเอนทิตีใน NLP
เมื่อพิจารณาถึงความเร็วในการสร้างข้อมูล ซึ่ง 80% ของข้อมูลทั้งหมดเป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง จึงมีความจำเป็นต้องใช้เทคโนโลยีขั้นสูงเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพและรับข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายสำหรับการตัดสินใจที่ดีขึ้น การจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ (NER) ใน NLP มุ่งเน้นที่การประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นหลัก และจัดประเภทเอนทิตีที่มีชื่อเหล่านี้เป็นหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า จึงแปลงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างซึ่งสามารถใช้สำหรับการวิเคราะห์ในภายหลังได้
ฐานความจุพื้นที่จัดเก็บที่ติดตั้งทั่วโลกจะถึง 11.7 เซตตะไบต์ in 2023.
80% ของข้อมูลทั่วโลกไม่มีโครงสร้าง ทำให้ล้าสมัยและใช้งานไม่ได้
Named Entity Recognition (NER) ระบุและจัดประเภทเอนทิตี เช่น บุคคล องค์กร และสถานที่ภายในข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง NER ปรับปรุงการสกัดข้อมูล ลดความซับซ้อนในการดึงข้อมูล และขับเคลื่อนแอปพลิเคชัน AI ขั้นสูง ทำให้เป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับธุรกิจในการใช้ประโยชน์ ด้วย NER องค์กรต่างๆ สามารถรับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า และเพิ่มความคล่องตัวให้กับกระบวนการต่างๆ
Shaip NER ออกแบบมาเพื่อให้องค์กรต่างๆ สามารถปลดล็อกข้อมูลสำคัญในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง และช่วยให้คุณค้นพบความสัมพันธ์ระหว่างหน่วยงานต่างๆ จากงบการเงิน เอกสารประกัน บทวิจารณ์ บันทึกของแพทย์ เป็นต้น นอกจากนี้ NER ยังช่วยระบุความสัมพันธ์ระหว่างหน่วยงานประเภทเดียวกันได้ เช่น องค์กรหลายแห่งหรือบุคคลที่กล่าวถึงในเอกสาร ซึ่งมีความสำคัญต่อความสม่ำเสมอในการแท็กหน่วยงานและการปรับปรุงความถูกต้องของโมเดล ด้วยประสบการณ์อันยาวนานใน NLP และภาษาศาสตร์ เราจึงพร้อมที่จะมอบข้อมูลเชิงลึกเฉพาะโดเมนเพื่อจัดการโครงการคำอธิบายประกอบในทุกขนาด
เป้าหมายหลักของโมเดล NER คือการติดป้ายกำกับหรือแท็กเอนทิตีในเอกสารข้อความและจัดหมวดหมู่สำหรับการเรียนรู้เชิงลึก โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกและโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องอื่น ๆ มักใช้สำหรับงาน NER เนื่องจากสามารถเรียนรู้คุณลักษณะจากข้อความโดยอัตโนมัติและปรับปรุงความแม่นยำได้ โมเดลวัตถุประสงค์ทั่วไป ซึ่งได้รับการฝึกอบรมบนคอร์ปัสที่กว้าง เช่น ข่าวและข้อความบนเว็บ อาจต้องได้รับการดัดแปลงเพื่อให้ทำงานได้อย่างแม่นยำในงาน NER เฉพาะโดเมน โดยทั่วไปจะใช้แนวทางสามแนวทางต่อไปนี้เพื่อจุดประสงค์นี้ อย่างไรก็ตาม คุณสามารถเลือกที่จะรวมวิธีการหนึ่งวิธีขึ้นไปก็ได้ แนวทางที่แตกต่างกันในการสร้างระบบ NER มีดังนี้:
นี่อาจเป็นแนวทาง NER ที่ง่ายและเป็นพื้นฐานที่สุด โดยจะใช้พจนานุกรมที่มีคำศัพท์ คำพ้องความหมาย และคลังคำศัพท์มากมาย ระบบจะตรวจสอบว่าเอนทิตีเฉพาะที่มีอยู่ในข้อความนั้นมีอยู่ในคำศัพท์หรือไม่ โดยใช้อัลกอริธึมการจับคู่สตริง การตรวจสอบข้ามเอนทิตีจะถูกดำเนินการ ตู่จำเป็นต้องอัปเกรดชุดข้อมูลคำศัพท์อย่างต่อเนื่องเพื่อให้โมเดล NER ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
วิธีการตามกฎเกณฑ์นั้นอาศัยกฎเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อระบุเอนทิตีในข้อความ ระบบเหล่านี้ใช้ชุดกฎเกณฑ์ที่ตั้งไว้ล่วงหน้า ซึ่งได้แก่
กฎตามรูปแบบ – ตามชื่อที่บ่งชี้ กฎตามรูปแบบจะปฏิบัติตามรูปแบบทางสัณฐานวิทยาหรือกลุ่มคำที่ใช้ในเอกสาร
กฎตามบริบท – กฎตามบริบทขึ้นอยู่กับความหมายหรือบริบทของคำในเอกสาร
ในระบบที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง จะใช้การสร้างแบบจำลองทางสถิติเพื่อตรวจจับเอนทิตี โดยจะใช้การนำเสนอเอกสารข้อความตามคุณลักษณะในแนวทางนี้ คุณสามารถเอาชนะข้อเสียหลายประการของแนวทางสองแนวทางแรกได้ เนื่องจากแบบจำลองสามารถจดจำประเภทของเอนทิตีได้แม้จะมีความแตกต่างเล็กน้อยในการสะกดคำสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก นอกจากนี้ คุณยังสามารถฝึกแบบจำลองที่กำหนดเองสำหรับ NER เฉพาะโดเมนได้ และสิ่งสำคัญคือต้องปรับแต่งแบบจำลองให้ละเอียดขึ้นเพื่อปรับปรุงความแม่นยำและปรับให้เข้ากับข้อมูลใหม่
การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น
กระบวนการทำหมายเหตุประกอบ NER โดยทั่วไปจะแตกต่างไปจากความต้องการของลูกค้า แต่ส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับ:
เฟส 1: ความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคของโดเมน (การทำความเข้าใจขอบเขตโครงการและแนวทางคำอธิบายประกอบ)
เฟส 2: การฝึกอบรมทรัพยากรที่เหมาะสมสำหรับโครงการ
เฟส 3: รอบการตอบรับและ QA ของเอกสารที่มีคำอธิบายประกอบ
การจดจำเอนทิตีที่มีชื่อใน Machine Learning เป็นส่วนหนึ่งของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ วัตถุประสงค์หลักของ NER คือการประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง และจัดประเภทเอนทิตีที่มีชื่อเหล่านี้เป็นหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า หมวดหมู่ทั่วไปบางหมวดหมู่ได้แก่ ชื่อ เอนทิตีบุคคล ที่ตั้ง บริษัท เวลา มูลค่าทางการเงิน เหตุการณ์ และอื่นๆ
1.1 โดเมนทั่วไป
การระบุบุคคล สถานที่ องค์กร ฯลฯ ในโดเมนทั่วไป
1.2 โดเมนประกันภัย
มันเกี่ยวข้องกับการแยกหน่วยงานในเอกสารประกันเช่น
1.3 โดเมนทางคลินิก / การแพทย์ NER
การระบุปัญหา โครงสร้างทางกายวิภาค ยา ขั้นตอนจากเวชระเบียน เช่น EHRs มักไม่มีโครงสร้างและต้องมีการประมวลผลเพิ่มเติมเพื่อดึงข้อมูลที่มีโครงสร้าง ซึ่งมักจะซับซ้อนและต้องการผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนจากการดูแลสุขภาพเพื่อแยกหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง
ระบุคำนามที่ไม่ต่อเนื่องในข้อความ คำนามอาจเป็นคำธรรมดาก็ได้ (เช่น คำนำหน้าเดียว เช่น คำนาม คำสรรพนาม หรือคำสรรพนาม) หรือซับซ้อน (เช่น คำนามที่มีคำนำหน้าพร้อมกับตัวดัดแปลงที่เกี่ยวข้อง)
PII หมายถึงข้อมูลส่วนบุคคลที่สามารถระบุตัวตนได้ งานนี้เกี่ยวข้องกับการใส่คำอธิบายประกอบของตัวระบุหลักใดๆ ที่สามารถเชื่อมโยงกับตัวตนของบุคคลได้
PHI หมายถึงข้อมูลสุขภาพที่ได้รับการคุ้มครอง งานนี้เกี่ยวข้องกับการใส่คำอธิบายประกอบของตัวระบุผู้ป่วยที่สำคัญ 18 ตัวตามที่ระบุภายใต้ HIPAA เพื่อที่จะยกเลิกการระบุบันทึก/ตัวตนของผู้ป่วย
การระบุข้อมูล เช่น ใคร อะไร เมื่อใด ที่ไหนเกี่ยวกับเหตุการณ์ เช่น การโจมตี การลักพาตัว การลงทุน เป็นต้น กระบวนการคำอธิบายประกอบนี้มีขั้นตอนดังต่อไปนี้:
5.1. การระบุตัวตน (เช่น บุคคล สถานที่ องค์กร ฯลฯ
5.2. การระบุคำที่แสดงถึงเหตุการณ์หลัก (เช่นคำเรียก)
5.3. การระบุความสัมพันธ์ระหว่างทริกเกอร์และประเภทเอนทิตี
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลประมาณว่าใช้เวลามากกว่า 80% ในการเตรียมข้อมูล การประสานงานผู้ให้คำอธิบายประกอบหลายคนเพื่อให้แน่ใจว่าโครงการคำอธิบายประกอบมีความสอดคล้องและมีคุณภาพ การเอาท์ซอร์สช่วยให้ทีมของคุณมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพ โดยปล่อยให้เราจัดการส่วนที่น่าเบื่อในการรวบรวมชุดข้อมูลการจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ
โดยทั่วไปแล้ว โมเดล ML จะต้องรวบรวมและแท็กข้อมูลชุดใหญ่ที่มีชื่อ ซึ่งบริษัทต่างๆ จะต้องดึงทรัพยากรจากทีมอื่นๆ มาใช้ การปรับขนาดความพยายามในการใส่คำอธิบายประกอบในข้อมูลหลายประเภท เช่น ข้อความ รูปภาพ และเสียง อาจเป็นเรื่องท้าทาย ด้วยพันธมิตรอย่างเรา เราจึงมีผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนที่สามารถปรับขนาดได้อย่างง่ายดายเมื่อธุรกิจของคุณเติบโต
ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านที่ทุ่มเทและทำการอธิบายประกอบทุกวันจะทำงานได้ดีกว่าทีมงานที่ต้องทำงานอธิบายประกอบในตารางงานที่ยุ่งวุ่นวาย ไม่ต้องบอกก็รู้ว่าผลลัพธ์ที่ได้นั้นดีกว่า ส่งผลให้ทำนายจากโมเดล NER ได้แม่นยำยิ่งขึ้น
กระบวนการรับรองคุณภาพข้อมูลที่ได้รับการพิสูจน์แล้ว การตรวจสอบเทคโนโลยี และขั้นตอนการควบคุมคุณภาพหลายขั้นตอนช่วยให้เราส่งมอบคุณภาพที่ดีที่สุดในระดับเดียวกัน โดยมักจะเกินความคาดหวังด้วยการส่งมอบข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบในรูปแบบที่มีโครงสร้างเพื่ออำนวยความสะดวกในการประมวลผลขั้นปลายน้ำ
เราได้รับการรับรองในการรักษามาตรฐานความปลอดภัยของข้อมูลด้วยความเป็นส่วนตัวสูงสุดในขณะที่ทำงานร่วมกับลูกค้าของเราเพื่อให้มั่นใจถึงการรักษาความลับ
ในฐานะผู้เชี่ยวชาญในการดูแล ฝึกอบรม และจัดการทีมพนักงานที่มีทักษะ เราสามารถมั่นใจได้ว่าโครงการต่างๆ จะได้รับการจัดส่งภายในงบประมาณ
ข้อมูล บริการ และโซลูชันที่พร้อมใช้งานบนเครือข่ายสูงและตรงเวลา
ด้วยแหล่งทรัพยากรทั้งบนบกและนอกชายฝั่ง เราสามารถสร้างและปรับขนาดทีมตามความจำเป็นสำหรับกรณีการใช้งานต่างๆ
ด้วยการรวมตัวกันของพนักงานทั่วโลก แพลตฟอร์มที่แข็งแกร่ง และกระบวนการปฏิบัติงานที่ออกแบบโดยสายดำ 6 ซิกมา Shaip ช่วยเปิดตัวโครงการริเริ่มด้าน AI ที่ท้าทายที่สุด
Named Entity Recognition (NER) ช่วยให้คุณพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและ NLP ระดับแนวหน้า เรียนรู้กรณีใช้งาน ตัวอย่าง และอื่นๆ ของ NER ในโพสต์ที่ให้ข้อมูลดีเยี่ยมนี้
80% ของข้อมูลในโดเมนด้านการดูแลสุขภาพไม่มีโครงสร้าง ทำให้ไม่สามารถเข้าถึงได้ การเข้าถึงข้อมูลจำเป็นต้องมีการดำเนินการด้วยตนเองอย่างมาก ซึ่งจะจำกัดปริมาณข้อมูลที่ใช้งานได้
คำอธิบายประกอบข้อความในแมชชีนเลิร์นนิงหมายถึงการเพิ่มข้อมูลเมตาหรือป้ายกำกับให้กับข้อมูลต้นฉบับเพื่อสร้างชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างสำหรับการฝึกอบรม การประเมิน และการปรับปรุงโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
มอบอำนาจให้ทีมสร้างผลิตภัณฑ์ AI ชั้นนำระดับโลก
ติดต่อเราตอนนี้เพื่อเรียนรู้วิธีที่เราสามารถรวบรวมชุดข้อมูล NER ที่กำหนดเองสำหรับโซลูชัน AI/ML เฉพาะของคุณ
การใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลทางการแพทย์คือกระบวนการติดป้ายกำกับข้อความทางการแพทย์ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ เพื่อฝึกฝนโมเดล AI เป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่งต่อการพัฒนาระบบ AI ที่แม่นยำ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงการวินิจฉัย การวางแผนการรักษา และการดูแลผู้ป่วย
การให้ชุดข้อมูลที่มีป้ายกำกับช่วยให้โมเดล AI สามารถเรียนรู้ที่จะจดจำรูปแบบต่างๆ ในข้อมูลทางการแพทย์ที่ซับซ้อน เช่น การระบุโรคในภาพเอกซเรย์ หรือการดึงข้อมูลสำคัญจากบันทึกทางคลินิก ซึ่งช่วยเพิ่มความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของแอปพลิเคชัน AI ในด้านการดูแลสุขภาพ
คำอธิบายข้อมูลทางการแพทย์ได้แก่ การติดฉลากบันทึกทางคลินิก บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) เอกซเรย์ MRI การสแกน CT รายงานพยาธิวิทยา และข้อมูลเสียง เช่น คำสั่งของแพทย์
ข้อความทางการแพทย์ที่มีคำอธิบายประกอบช่วยให้โมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) สามารถดึงและตีความข้อมูลทางคลินิก เช่น อาการ โรค หรือยา จากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น บันทึกของแพทย์หรือสรุปการออกจากโรงพยาบาล
การใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลทางการแพทย์จำเป็นต้องจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและซับซ้อน การรับรองความถูกต้องทางคลินิก และการปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านความเป็นส่วนตัว เช่น HIPAA นอกจากนี้ยังต้องอาศัยความเชี่ยวชาญด้านคำศัพท์ทางการแพทย์และความรู้เฉพาะด้านอีกด้วย
ผู้ให้บริการคำอธิบายประกอบปฏิบัติตามโปรโตคอลการรักษาความปลอดภัยข้อมูลอย่างเคร่งครัด เช่น การปฏิบัติตาม HIPAA และใช้ข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตนเพื่อรักษาความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วยในขณะที่ใส่คำอธิบายประกอบข้อมูลทางการแพทย์ที่ละเอียดอ่อน
ชุดข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบจะฝึกโมเดล AI ให้สามารถจดจำเครื่องหมายโรคในภาพหรือข้อความทางการแพทย์ ตัวอย่างเช่น AI สามารถระบุระยะของมะเร็งในสาขาเนื้องอกวิทยา หรือตรวจหาโรคหัวใจในสาขาโรคหัวใจ ช่วยปรับปรุงการวินิจฉัยและผลลัพธ์การรักษาตั้งแต่ระยะเริ่มต้น
เครื่องมือคำอธิบายขั้นสูงและซอฟต์แวร์เฉพาะโดเมน เช่น โปรแกรมดู DICOM สำหรับภาพทางการแพทย์ ถูกนำมาใช้ควบคู่ไปกับความเชี่ยวชาญของมนุษย์เพื่อให้แน่ใจว่าการติดฉลากข้อมูลทางการแพทย์มีความแม่นยำสูง
Shaip ผสานรวมผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมน เครื่องมือคำอธิบายประกอบขั้นสูง และกระบวนการรับรองคุณภาพที่แข็งแกร่ง เพื่อนำเสนอคำอธิบายประกอบข้อมูลทางการแพทย์ที่แม่นยำและปรับขนาดได้ตามความต้องการของลูกค้า พวกเขามีความเชี่ยวชาญด้านรังสีวิทยา มะเร็งวิทยา หัวใจ และสาขาการดูแลสุขภาพอื่นๆ
ค่าใช้จ่ายขึ้นอยู่กับประเภท ปริมาณ และความซับซ้อนของข้อมูล รวมถึงระดับความเชี่ยวชาญที่ต้องการ Shaip เสนอราคาที่ปรับแต่งตามความต้องการเฉพาะของโครงการ
