บริการจดจำชื่อนิติบุคคล

การสกัด/การรับรู้เอนทิตีที่ขับเคลื่อนโดยมนุษย์เพื่อฝึกโมเดล NLP

ปลดล็อกข้อมูลสำคัญในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างด้วยการแยกและการรับรู้เอนทิตี

บริการจดจำชื่อนิติบุคคล

ลูกค้าที่แนะนำ

มอบอำนาจให้ทีมสร้างผลิตภัณฑ์ AI ชั้นนำระดับโลก

อเมซอน
Google
ไมโครซอฟท์
ค็อกนิต
มีความต้องการเพิ่มขึ้นในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเพื่อเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกที่ยังไม่ได้ค้นพบ

การดูความเร็วที่ข้อมูลถูกสร้างขึ้น โดยที่ 80% ไม่มีโครงสร้าง จึงมีความจำเป็นในการใช้เทคโนโลยียุคหน้าเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพและรับข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายสำหรับการตัดสินใจที่ดีขึ้น Named Entity Recognition (NER) ใน NLP เน้นไปที่การประมวลผลข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นหลักและจัดประเภทเอนทิตีที่มีชื่อเหล่านี้ออกเป็นหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า

IDC บริษัทวิเคราะห์:

ฐานความจุพื้นที่จัดเก็บที่ติดตั้งทั่วโลกจะถึง 11.7 เซตตะไบต์ in 2023

ไอบีเอ็ม การ์ตเนอร์ และไอดีซี:

80% ของข้อมูลทั่วโลกไม่มีโครงสร้าง ทำให้ล้าสมัยและใช้งานไม่ได้ 

โซลูชันในโลกแห่งความเป็นจริง

วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายเพื่อฝึกโมเดล NLP ด้วย NER

ข้อมูลที่มีการจัดระเบียบอย่างเหมาะสมและใส่คำอธิบายประกอบอย่างแม่นยำเป็นหัวใจสำคัญของสิ่งที่ทำให้โมเดล AI/ ML ทำงานได้ Shaip Named Entity Recognition ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้องค์กรสามารถปลดล็อกข้อมูลที่สำคัญในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง & ช่วยให้คุณค้นพบความสัมพันธ์ระหว่างหน่วยงานจากงบการเงิน เอกสารการประกันภัย บทวิจารณ์ บันทึกของแพทย์ ฯลฯ ด้วยประสบการณ์อันยาวนานในการประมวลผลภาษาธรรมชาติและภาษาศาสตร์ เรามีความพร้อมที่จะส่งมอบข้อมูลเชิงลึกเฉพาะโดเมนและจัดการโครงการคำอธิบายประกอบในทุกขนาด 

การรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อ (Ner)

แนวทางของ NER

เป้าหมายหลักของโมเดล NER คือการติดป้ายกำกับหรือแท็กเอนทิตีในเอกสารข้อความและจัดหมวดหมู่สำหรับการเรียนรู้เชิงลึก โดยทั่วไปจะใช้สามวิธีต่อไปนี้เพื่อจุดประสงค์นี้ อย่างไรก็ตาม คุณสามารถเลือกที่จะรวมวิธีการอย่างน้อยหนึ่งวิธีได้เช่นกัน แนวทางต่างๆ ในการสร้างระบบ NER ได้แก่

ตามพจนานุกรม
ระบบ

ระบบที่ใช้พจนานุกรม
นี่อาจเป็นแนวทาง NER ที่ง่ายและเป็นพื้นฐานที่สุด โดยจะใช้พจนานุกรมที่มีคำศัพท์ คำพ้องความหมาย และคลังคำศัพท์มากมาย ระบบจะตรวจสอบว่าเอนทิตีเฉพาะที่มีอยู่ในข้อความนั้นมีอยู่ในคำศัพท์หรือไม่ โดยใช้อัลกอริธึมการจับคู่สตริง การตรวจสอบข้ามเอนทิตีจะถูกดำเนินการ ตู่จำเป็นต้องอัปเกรดชุดข้อมูลคำศัพท์อย่างต่อเนื่องเพื่อให้โมเดล NER ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ตามกฎ
ระบบ

ระบบตามกฎ
การดึงข้อมูลตามชุดของกฎที่ตั้งไว้ล่วงหน้าซึ่งได้แก่

กฎตามรูปแบบ – ตามชื่อที่แนะนำ กฎตามรูปแบบจะเป็นไปตามรูปแบบทางสัณฐานวิทยาหรือสตริงของคำที่ใช้ในเอกสาร

กฎตามบริบท – กฎตามบริบทขึ้นอยู่กับความหมายหรือบริบทของคำในเอกสาร

ระบบที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่อง

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:

ความเชี่ยวชาญด้านโดเมน

เฟส 1: ความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคของโดเมน (การทำความเข้าใจขอบเขตโครงการและแนวทางคำอธิบายประกอบ)

แหล่งข้อมูลการฝึกอบรม

เฟส 2: การฝึกอบรมทรัพยากรที่เหมาะสมสำหรับโครงการ

เอกสาร Qa

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

โดเมนประกันภัย

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

คำอธิบายประกอบวลีสำคัญ (Kp)

2. คำอธิบายประกอบวลีสำคัญ (KP)

ระบุคำนามที่ไม่ต่อเนื่องในข้อความ คำนามอาจเป็นคำธรรมดาก็ได้ (เช่น คำนำหน้าเดียว เช่น คำนาม คำสรรพนาม หรือคำสรรพนาม) หรือซับซ้อน (เช่น คำนามที่มีคำนำหน้าพร้อมกับตัวดัดแปลงที่เกี่ยวข้อง)

3. คำอธิบายประกอบ PII

PII หมายถึงข้อมูลส่วนบุคคลที่สามารถระบุตัวตนได้ งานนี้เกี่ยวข้องกับการใส่คำอธิบายประกอบของตัวระบุหลักใดๆ ที่สามารถเชื่อมโยงกับตัวตนของบุคคลได้

คำอธิบายประกอบ Pii
พีหมายเหตุ

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:

การระบุเอนทิตี

5.1. การระบุตัวตน (เช่น บุคคล สถานที่ องค์กร ฯลฯ)

การระบุเอนทิตี

5.2. การระบุคำที่แสดงถึงเหตุการณ์หลัก (เช่นคำเรียก)

การระบุเอนทิตี

5.3. การระบุความสัมพันธ์ระหว่างทริกเกอร์และประเภทเอนทิตี

เหตุผลที่ควรเลือก Shaip เป็นพันธมิตรชุดข้อมูลการฝึกอบรม NER ที่เชื่อถือได้ของคุณ

คน

คน

ทีมงานที่ทุ่มเทและฝึกฝน:

  • ผู้ทำงานร่วมกันกว่า 30,000 รายสำหรับการสร้างข้อมูล ติดฉลาก & QA
  • ทีมผู้บริหารโครงการที่ได้รับการรับรอง
  • ทีมพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่มีประสบการณ์
  • Talent Pool Sourcing & ทีมออนบอร์ด
กระบวนการ

กระบวนการ

มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพของกระบวนการสูงสุดด้วย:

  • กระบวนการ 6 Sigma Stage-Gate อันแข็งแกร่ง
  • ทีมงานสายดำ 6 Sigma โดยเฉพาะ – เจ้าของกระบวนการหลัก & การปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านคุณภาพ
  • การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง & ลูปคำติชม Feedback
เวที

เวที

แพลตฟอร์มที่ได้รับสิทธิบัตรให้ประโยชน์:

  • แพลตฟอร์มแบบ end-to-end บนเว็บ
  • คุณภาพไร้ที่ติ
  • ททท.เร็วขึ้น Fast
  • การจัดส่งที่ราบรื่น

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

Shaip ติดต่อเรา

ต้องการสร้างข้อมูลการฝึกอบรม NER ของคุณเองหรือ

ติดต่อเราตอนนี้เพื่อเรียนรู้วิธีที่เราสามารถรวบรวมชุดข้อมูล NER ที่กำหนดเองสำหรับโซลูชัน AI/ML เฉพาะของคุณ

  • ในการลงทะเบียน ฉันเห็นด้วยกับ Shaip นโยบายความเป็นส่วนตัว และ ใช้บริการมา และให้ความยินยอมของฉันในการรับการสื่อสารการตลาดแบบ B2B จาก Shaip

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