ชื่อผู้เชี่ยวชาญด้านคำอธิบายประกอบการจดจำเอนทิตี
ปลดล็อกข้อมูลสำคัญในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างด้วยการแยกเอนทิตีใน NLP
ลูกค้าที่แนะนำ
มอบอำนาจให้ทีมสร้างผลิตภัณฑ์ AI ชั้นนำระดับโลก
การดูความเร็วที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้น โดยที่ 80% ไม่มีโครงสร้าง จึงมีความจำเป็นในการใช้เทคโนโลยียุคหน้าเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพและรับข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายสำหรับการตัดสินใจที่ดีขึ้น Named Entity Recognition (NER) ใน NLP เน้นไปที่การประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นหลักและจัดประเภทเอนทิตีที่มีชื่อเหล่านี้ออกเป็นหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
IDC บริษัทวิเคราะห์:
ฐานความจุพื้นที่จัดเก็บที่ติดตั้งทั่วโลกจะถึง 11.7 เซตตะไบต์ in 2023
ไอบีเอ็ม การ์ตเนอร์ และไอดีซี:
ลด 80% ของข้อมูลทั่วโลกไม่มีโครงสร้าง ทำให้ล้าสมัยและใช้งานไม่ได้
เนอร์คืออะไร
วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย
Named Entity Recognition (NER) ระบุและจัดประเภทเอนทิตี เช่น บุคคล องค์กร และสถานที่ภายในข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง NER ปรับปรุงการสกัดข้อมูล ลดความซับซ้อนในการดึงข้อมูล และขับเคลื่อนแอปพลิเคชัน AI ขั้นสูง ทำให้เป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับธุรกิจในการใช้ประโยชน์ ด้วย NER องค์กรต่างๆ สามารถรับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่า ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า และเพิ่มความคล่องตัวให้กับกระบวนการต่างๆ
Shaip NER ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้องค์กรสามารถปลดล็อกข้อมูลสำคัญในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง และช่วยให้คุณค้นพบความสัมพันธ์ระหว่างหน่วยงานต่างๆ จากงบการเงิน เอกสารการประกัน บทวิจารณ์ บันทึกจากแพทย์ ฯลฯ ด้วยประสบการณ์อันยาวนานในด้าน NLP และภาษาศาสตร์ เราจึงมีความพร้อมในการให้ข้อมูลเชิงลึกเฉพาะโดเมนเพื่อจัดการโครงการคำอธิบายประกอบในทุกระดับ
แนวทางของ NER
เป้าหมายหลักของโมเดล NER คือการติดป้ายกำกับหรือแท็กเอนทิตีในเอกสารข้อความและจัดหมวดหมู่สำหรับการเรียนรู้เชิงลึก โดยทั่วไปจะใช้สามวิธีต่อไปนี้เพื่อจุดประสงค์นี้ อย่างไรก็ตาม คุณสามารถเลือกที่จะรวมวิธีการอย่างน้อยหนึ่งวิธีได้เช่นกัน แนวทางต่างๆ ในการสร้างระบบ NER ได้แก่
ตามพจนานุกรม
ระบบ
นี่อาจเป็นแนวทาง NER ที่ง่ายและเป็นพื้นฐานที่สุด โดยจะใช้พจนานุกรมที่มีคำศัพท์ คำพ้องความหมาย และคลังคำศัพท์มากมาย ระบบจะตรวจสอบว่าเอนทิตีเฉพาะที่มีอยู่ในข้อความนั้นมีอยู่ในคำศัพท์หรือไม่ โดยใช้อัลกอริธึมการจับคู่สตริง การตรวจสอบข้ามเอนทิตีจะถูกดำเนินการ ตู่จำเป็นต้องอัปเกรดชุดข้อมูลคำศัพท์อย่างต่อเนื่องเพื่อให้โมเดล NER ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ตามกฎ
ระบบ
การดึงข้อมูลตามชุดของกฎที่ตั้งไว้ล่วงหน้าซึ่งได้แก่
กฎตามรูปแบบ – ตามชื่อที่แนะนำ กฎตามรูปแบบจะเป็นไปตามรูปแบบทางสัณฐานวิทยาหรือสตริงของคำที่ใช้ในเอกสาร
กฎตามบริบท – กฎตามบริบทขึ้นอยู่กับความหมายหรือบริบทของคำในเอกสาร
ระบบที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง
ในระบบที่ใช้การเรียนรู้ด้วยเครื่อง การจำลองทางสถิติใช้เพื่อตรวจจับเอนทิตี การนำเสนอตามคุณสมบัติของเอกสารข้อความถูกนำมาใช้ในแนวทางนี้ คุณสามารถเอาชนะข้อเสียหลายประการของสองวิธีแรกได้ เนื่องจากโมเดลสามารถจดจำประเภทเอนทิตีได้ แม้ว่าจะมีการสะกดที่แตกต่างกันเล็กน้อยสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก
เราช่วยได้อย่างไร
- NER . ทั่วไป
- แพทย์ NER
- คำอธิบายประกอบ PII
- PH คำอธิบายประกอบ
- คำอธิบายประกอบวลีที่สำคัญ
- บันทึกเหตุการณ์
การประยุกต์ใช้ NER
- การสนับสนุนลูกค้าที่คล่องตัว
- ทรัพยากรบุคคลที่มีประสิทธิภาพ
- การจัดประเภทเนื้อหาแบบง่าย
- ปรับปรุงการดูแลผู้ป่วย
- เพิ่มประสิทธิภาพเครื่องมือค้นหา
- คำแนะนำเนื้อหาที่ถูกต้อง
ใช้กรณี
- ระบบแยกและรับรู้ข้อมูล
- ระบบตอบคำถาม
- ระบบแปลภาษาด้วยเครื่อง
- ระบบสรุปอัตโนมัติ
- คำอธิบายประกอบความหมาย
กระบวนการคำอธิบายประกอบ NER
กระบวนการทำหมายเหตุประกอบ NER โดยทั่วไปจะแตกต่างไปจากความต้องการของลูกค้า แต่ส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับ:
เฟส 1: ความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคของโดเมน (การทำความเข้าใจขอบเขตโครงการและแนวทางคำอธิบายประกอบ)
เฟส 2: การฝึกอบรมทรัพยากรที่เหมาะสมสำหรับโครงการ
เฟส 3: รอบการตอบรับและ QA ของเอกสารที่มีคำอธิบายประกอบ
ความเชี่ยวชาญของเรา
1. การรับรู้ชื่อนิติบุคคล (NER)
การรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อในการเรียนรู้ของเครื่องเป็นส่วนหนึ่งของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ วัตถุประสงค์หลักของ NER คือการประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง และจัดประเภทเอนทิตีที่มีชื่อเหล่านี้เป็นหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า หมวดหมู่ทั่วไปบางประเภท ได้แก่ ชื่อ สถานที่ บริษัท เวลา มูลค่าเงิน เหตุการณ์ และอื่นๆ
1.1 โดเมนทั่วไป
การระบุบุคคล สถานที่ องค์กร ฯลฯ ในโดเมนทั่วไป
1.2 โดเมนประกันภัย
มันเกี่ยวข้องกับการแยกหน่วยงานในเอกสารประกันเช่น
- จำนวนเงินเอาประกันภัย
- ขีดจำกัดการชดใช้ค่าเสียหาย/ข้อจำกัดนโยบาย
- ประมาณการ เช่น ค่าแรงม้วน ผลประกอบการ รายได้ค่าธรรมเนียม การส่งออก/นำเข้า
- ตารางเดินรถ
- ส่วนขยายนโยบายและขีดจำกัดภายใน
1.3 โดเมนทางคลินิก / การแพทย์ NER
การระบุปัญหา โครงสร้างทางกายวิภาค ยา ขั้นตอนจากเวชระเบียน เช่น EHRs มักไม่มีโครงสร้างและต้องมีการประมวลผลเพิ่มเติมเพื่อดึงข้อมูลที่มีโครงสร้าง ซึ่งมักจะซับซ้อนและต้องการผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนจากการดูแลสุขภาพเพื่อแยกหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง
2. คำอธิบายประกอบวลีสำคัญ (KP)
ระบุคำนามที่ไม่ต่อเนื่องในข้อความ คำนามอาจเป็นคำธรรมดาก็ได้ (เช่น คำนำหน้าเดียว เช่น คำนาม คำสรรพนาม หรือคำสรรพนาม) หรือซับซ้อน (เช่น คำนามที่มีคำนำหน้าพร้อมกับตัวดัดแปลงที่เกี่ยวข้อง)
3. คำอธิบายประกอบ PII
PII หมายถึงข้อมูลส่วนบุคคลที่สามารถระบุตัวตนได้ งานนี้เกี่ยวข้องกับการใส่คำอธิบายประกอบของตัวระบุหลักใดๆ ที่สามารถเชื่อมโยงกับตัวตนของบุคคลได้
4. คำอธิบายประกอบ PH
PHI หมายถึงข้อมูลสุขภาพที่ได้รับการคุ้มครอง งานนี้เกี่ยวข้องกับการใส่คำอธิบายประกอบของตัวระบุผู้ป่วยที่สำคัญ 18 ตัวตามที่ระบุภายใต้ HIPAA เพื่อที่จะยกเลิกการระบุบันทึก/ตัวตนของผู้ป่วย
5. คำอธิบายประกอบเหตุการณ์
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
ทำไมต้อง Shaip?
อุทิศทีม
คาดว่านักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจะใช้เวลามากกว่า 80% ในการเตรียมข้อมูล ด้วยการเอาท์ซอร์ส ทีมงานของคุณสามารถมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาอัลกอริธึมที่แข็งแกร่ง โดยปล่อยให้ส่วนที่น่าเบื่อหน่ายในการเก็บรวบรวมชุดข้อมูลการรู้จำเอนทิตีที่มีชื่อไว้ให้เรา
ความสามารถในการปรับขนาด
โมเดล ML โดยเฉลี่ยจะต้องมีการรวบรวมและติดแท็กชุดข้อมูลที่มีชื่อจำนวนมาก ซึ่งต้องการให้บริษัทดึงทรัพยากรจากทีมอื่น กับพันธมิตรเช่นเรา เรามีผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนซึ่งสามารถปรับขนาดได้อย่างง่ายดายเมื่อธุรกิจของคุณเติบโต
คุณภาพที่ดีกว่า
ผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนเฉพาะที่ใส่คำอธิบายประกอบแบบวันเข้าและออกงานในแต่ละวันจะทำงานได้ดีกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับทีม ซึ่งจำเป็นต้องปรับให้เข้ากับงานคำอธิบายประกอบในตารางงานที่ยุ่งของพวกเขา จำเป็นต้องพูดมันส่งผลให้ผลผลิตดีขึ้น
ความเป็นเลิศในการดำเนินงาน
กระบวนการประกันคุณภาพข้อมูลที่พิสูจน์แล้ว การตรวจสอบเทคโนโลยี และ QA หลายขั้นตอน ช่วยให้เราส่งมอบคุณภาพที่ดีที่สุดในระดับเดียวกันซึ่งมักจะเกินความคาดหมาย
ความปลอดภัยด้วยความเป็นส่วนตัว
เราได้รับการรับรองในการรักษามาตรฐานความปลอดภัยของข้อมูลด้วยความเป็นส่วนตัวสูงสุดในขณะที่ทำงานร่วมกับลูกค้าของเราเพื่อให้มั่นใจถึงการรักษาความลับ
การแข่งขันราคา
ในฐานะผู้เชี่ยวชาญในการดูแล ฝึกอบรม และจัดการทีมพนักงานที่มีทักษะ เราสามารถมั่นใจได้ว่าโครงการต่างๆ จะได้รับการจัดส่งภายในงบประมาณ
มีจำหน่ายและจัดส่ง
ข้อมูล บริการ และโซลูชันที่พร้อมใช้งานบนเครือข่ายสูงและตรงเวลา
แรงงานทั่วโลก
ด้วยแหล่งทรัพยากรทั้งบนบกและนอกชายฝั่ง เราสามารถสร้างและปรับขนาดทีมตามความจำเป็นสำหรับกรณีการใช้งานต่างๆ
ผู้คน กระบวนการ และแพลตฟอร์ม
ด้วยการรวมตัวกันของพนักงานทั่วโลก แพลตฟอร์มที่แข็งแกร่ง และกระบวนการปฏิบัติงานที่ออกแบบโดยสายดำ 6 ซิกมา Shaip ช่วยเปิดตัวโครงการริเริ่มด้าน AI ที่ท้าทายที่สุด
ทรัพยากรที่แนะนำ
บล็อก
Named Entity Recognition (NER) – แนวคิด ประเภท
Named Entity Recognition (NER) ช่วยให้คุณพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องและ NLP ระดับแนวหน้า เรียนรู้กรณีใช้งาน ตัวอย่าง และอื่นๆ ของ NER ในโพสต์ที่ให้ข้อมูลดีเยี่ยมนี้
โซลูชัน
คำอธิบายประกอบข้อมูลทางการแพทย์ที่ขับเคลื่อนโดยมนุษย์
80% ของข้อมูลในโดเมนด้านการดูแลสุขภาพไม่มีโครงสร้าง ทำให้ไม่สามารถเข้าถึงได้ การเข้าถึงข้อมูลจำเป็นต้องมีการดำเนินการด้วยตนเองอย่างมาก ซึ่งจะจำกัดปริมาณข้อมูลที่ใช้งานได้
บล็อก
คำอธิบายประกอบข้อความในการเรียนรู้ของเครื่อง: คู่มือฉบับสมบูรณ์
คำอธิบายประกอบข้อความในแมชชีนเลิร์นนิงหมายถึงการเพิ่มข้อมูลเมตาหรือป้ายกำกับให้กับข้อมูลต้นฉบับเพื่อสร้างชุดข้อมูลที่มีโครงสร้างสำหรับการฝึกอบรม การประเมิน และการปรับปรุงโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
ต้องการสร้างข้อมูลการฝึกอบรม NER ของคุณเองหรือ
ติดต่อเราตอนนี้เพื่อเรียนรู้วิธีที่เราสามารถรวบรวมชุดข้อมูล NER ที่กำหนดเองสำหรับโซลูชัน AI/ML เฉพาะของคุณ
คำถามที่พบบ่อย (FAQ)
Named Entity Recognition เป็นส่วนหนึ่งของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ วัตถุประสงค์หลักของ NER คือการประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง และจัดประเภทเอนทิตีที่มีชื่อเหล่านี้เป็นหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า หมวดหมู่ทั่วไปบางประเภท ได้แก่ ชื่อ สถานที่ บริษัท เวลา มูลค่าเงิน เหตุการณ์ และอื่นๆ
โดยสรุป NER เกี่ยวข้องกับ:
การรับรู้/การตรวจจับเอนทิตีที่มีชื่อ – การระบุคำหรือชุดคำในเอกสาร
การจัดประเภทเอนทิตีที่มีชื่อ – จำแนกทุกเอนทิตีที่ตรวจพบเป็นประเภทที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
การประมวลผลภาษาธรรมชาติช่วยพัฒนาเครื่องจักรอัจฉริยะที่สามารถแยกความหมายจากคำพูดและข้อความได้ การเรียนรู้ด้วยเครื่องช่วยให้ระบบอัจฉริยะเหล่านี้เรียนรู้ต่อไปโดยการฝึกอบรมชุดข้อมูลภาษาธรรมชาติจำนวนมาก โดยทั่วไปแล้ว NLP ประกอบด้วยสามประเภทหลัก:
การทำความเข้าใจโครงสร้างและกฎของภาษา – ไวยากรณ์
การหาความหมายของคำ ข้อความ คำพูด และการระบุความสัมพันธ์ - Semantics
ระบุและจดจำคำพูดและแปลงเป็นข้อความ - Speech
ตัวอย่างทั่วไปบางประการของการจัดประเภทเอนทิตีที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ได้แก่:
ผู้ที่: ไมเคิล แจ็คสัน, โอปราห์ วินฟรีย์, บารัค โอบามา, ซูซาน ซาแรนดอน
สถานที่ตั้ง: แคนาดา โฮโนลูลู กรุงเทพฯ บราซิล เคมบริดจ์
องค์กร: Samsung, Disney, มหาวิทยาลัยเยล, Google
เวลา: 15.35 น. 12:XNUMX น.
แนวทางต่างๆ ในการสร้างระบบ NER ได้แก่
ระบบที่ใช้พจนานุกรม
ระบบตามกฎ
ระบบที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง
การสนับสนุนลูกค้าที่คล่องตัว
ทรัพยากรบุคคลที่มีประสิทธิภาพ
การจัดประเภทเนื้อหาแบบง่าย
เพิ่มประสิทธิภาพเครื่องมือค้นหา
คำแนะนำเนื้อหาที่ถูกต้อง