บริการการระบุข้อมูลอ้างอิง NER

บริการการระบุชื่อเอนทิตี (NER) และชุดข้อมูลที่กำหนดเอง

การระบุข้อมูลเอนทิตีที่แม่นยำโดยมีมนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้องสำหรับการฝึกอบรม NLP, LLM และ RAG — ปลอดภัย ปรับขนาดได้ และให้บริการในกว่า 60 ภาษา

ติดต่อเรา
การรับรู้ชื่อนิติบุคคล
ผู้ร่วมให้ข้อมูลที่ผ่านการตรวจสอบจากทั่วโลก
100 K+
SLA ความแม่นยำ
0 %+
ภาษาที่รองรับ
10 +
พนักงานภายในองค์กรจากทั่วโลก
1000 +
🔒 ได้มาตรฐาน HIPAA
🇪🇺 พร้อมสำหรับ GDPR
✅️ ได้รับการรับรอง ISO 27001
✅️ SOC 2 TReady

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 ออกแบบมาเพื่อให้องค์กรต่างๆ สามารถปลดล็อกข้อมูลสำคัญในข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง และช่วยให้คุณค้นพบความสัมพันธ์ระหว่างหน่วยงานต่างๆ จากงบการเงิน เอกสารประกัน บทวิจารณ์ บันทึกของแพทย์ เป็นต้น นอกจากนี้ NER ยังช่วยระบุความสัมพันธ์ระหว่างหน่วยงานประเภทเดียวกันได้ เช่น องค์กรหลายแห่งหรือบุคคลที่กล่าวถึงในเอกสาร ซึ่งมีความสำคัญต่อความสม่ำเสมอในการแท็กหน่วยงานและการปรับปรุงความถูกต้องของโมเดล ด้วยประสบการณ์อันยาวนานใน NLP และภาษาศาสตร์ เราจึงพร้อมที่จะมอบข้อมูลเชิงลึกเฉพาะโดเมนเพื่อจัดการโครงการคำอธิบายประกอบในทุกขนาด

การรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อ (ner)

เหตุใดทีมต่างๆ จึงจ้าง Shaip มาทำการวิเคราะห์ NER จากภายนอก

การระบุชื่อเอนทิตีใหม่ (NER) โดยปราศจากความเสี่ยง

การเปลี่ยนข้อความดิบที่ไม่เป็นระเบียบให้เป็นข้อมูล NER ที่พร้อมสำหรับการฝึกอบรมนั้นเป็นเรื่องยากหากคุณไม่มีทีมงานด้านการระบุคำ (annotation team) เป็นของตัวเอง เราจัดการกระบวนการนี้ตั้งแต่ต้นจนจบอย่างแม่นยำ ปลอดภัย และในขนาดที่โมเดลของคุณต้องการ

การทำคนเดียวเป็นเรื่องเสี่ยง

  • ไม่มีทีมงานภายในที่ทำหน้าที่จัดทำคำอธิบายประกอบ และไม่มีเวลาที่จะสร้างทีมดังกล่าว
  • ป้ายกำกับที่ไม่สอดคล้องกันและการตัดสินใจที่สับสนในกรณีพิเศษ
  • ข้อมูลสำคัญถูกเปิดเผยให้กับผู้ขายที่ไม่ได้รับการตรวจสอบและไม่มีคุณสมบัติครบถ้วน
  • แนวทางปฏิบัติที่เปลี่ยนแปลงไปเรื่อย ๆ ตามการพัฒนาของโมเดลของคุณ

สำหรับชาอิป เรื่องนี้จัดการเรียบร้อยแล้ว

  • ทีมงานผู้เชี่ยวชาญด้านการระบุชื่อเอนทิตีใหม่ (NER) พร้อมเริ่มงานได้ภายในไม่กี่วัน
  • มีแนวทางที่ชัดเจนและกระบวนการตรวจสอบคุณภาพหลายขั้นตอนเพื่อให้ได้ฉลากที่สม่ำเสมอและถูกต้องแม่นยำ
  • ระบบรักษาความปลอดภัยระดับองค์กร — ปฏิบัติตามข้อตกลงรักษาความลับ (NDA) โดยค่าเริ่มต้น และสอดคล้องกับมาตรฐาน HIPAA และ SOC 2
  • กระบวนการที่ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าสามารถปรับขนาดและปรับให้เข้ากับข้อกำหนดที่เปลี่ยนแปลงไปได้

สิ่งที่เราทำ

บริการการระบุข้อมูลอ้างอิง NER

บริการครบวงจรด้านการระบุชื่อเอนทิตี (Named Entity Recognition: NENTI) ตั้งแต่เอนทิตีทั่วไปจนถึงโดเมนเฉพาะทางที่มีข้อกำหนดเข้มงวดที่สุด

1

การรับรู้ชื่อนิติบุคคล (NER)

การจดจำเอนทิตีที่มีชื่อใน Machine Learning เป็นส่วนหนึ่งของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ วัตถุประสงค์หลักของ NER คือการประมวลผลข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง และจัดประเภทเอนทิตีที่มีชื่อเหล่านี้เป็นหมวดหมู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า หมวดหมู่ทั่วไปบางหมวดหมู่ได้แก่ ชื่อ เอนทิตีบุคคล ที่ตั้ง บริษัท เวลา มูลค่าทางการเงิน เหตุการณ์ และอื่นๆ

  • กรณีการใช้งาน nlp: การจดจำเอนทิตี้ที่มีชื่อ ดูวีดีโอ 1.1

    โดเมนทั่วไป

    การระบุบุคคล สถานที่ องค์กร วันที่ และเอนทิตีทั่วไปอื่นๆ ในข้อความทั่วไป เช่น ข่าวสาร เนื้อหาบนเว็บไซต์ อีเมล และบทสนทนากับลูกค้า โดยมีการติดป้ายกำกับอย่างสม่ำเสมอเพื่อฝึกฝนโมเดล NER ให้เข้าใจภาษาในวงกว้าง

  • โดเมนประกันภัย
    1.2

    ขอบเขตประกันภัย

    การดึงข้อมูลสำคัญจากเอกสารประกันภัย รวมถึงจำนวนเงินเอาประกันภัย วงเงินชดเชย และวงเงินความคุ้มครองตามกรมธรรม์ ข้อมูลประมาณการต่างๆ เช่น ค่าจ้างพนักงาน ยอดขาย และรายได้ค่าธรรมเนียม รายการยานพาหนะ และส่วนขยายกรมธรรม์พร้อมวงเงินภายใน

  • ภาพย่อของวิดีโอทางการแพทย์ ดูวีดีโอ 1.3

    โดเมนทางคลินิก

    การระบุปัญหา โครงสร้างทางกายวิภาค ยา และขั้นตอนการรักษาในบันทึกทางการแพทย์ที่ไม่เป็นระเบียบ เช่น บันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ (EHR) และบันทึกของแพทย์ โดยมีผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพเป็นผู้เพิ่มเติมข้อมูล เพื่อเปลี่ยนข้อความทางคลินิกที่ซับซ้อนให้เป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างและใช้งานได้

คำอธิบายวลีสำคัญ
2

คำอธิบายวลีสำคัญ (KP)

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

คำอธิบายประกอบ Pii
3

คำอธิบายประกอบ PII

PII หมายถึงข้อมูลส่วนบุคคลที่สามารถระบุตัวตนได้ งานนี้เกี่ยวข้องกับการใส่คำอธิบายประกอบของตัวระบุหลักใดๆ ที่สามารถเชื่อมโยงกับตัวตนของบุคคลได้

คำอธิบายประกอบพี่
4

PH คำอธิบายประกอบ

PHI หมายถึงข้อมูลสุขภาพที่ได้รับการคุ้มครอง งานนี้เกี่ยวข้องกับการใส่คำอธิบายประกอบของตัวระบุผู้ป่วยที่สำคัญ 18 ตัวตามที่ระบุภายใต้ HIPAA เพื่อที่จะยกเลิกการระบุบันทึก/ตัวตนของผู้ป่วย

5

บันทึกเหตุการณ์

การระบุข้อมูล เช่น ใคร อะไร เมื่อใด ที่ไหนเกี่ยวกับเหตุการณ์ เช่น การโจมตี การลักพาตัว การลงทุน เป็นต้น กระบวนการคำอธิบายประกอบนี้มีขั้นตอนดังต่อไปนี้:

  1. บัตรประจำตัวเอนทิตี
    ขั้นตอนที่ 5.1

    การระบุตัวตนของหน่วยงาน (เช่น บุคคล สถานที่ องค์กร เป็นต้น)

  2. การระบุคำที่บ่งบอกถึงเหตุการณ์หลัก
    ขั้นตอนที่ 5.2

    การระบุคำที่บ่งบอกถึงเหตุการณ์หลัก (เช่น คำกระตุ้น)

  3. การระบุความสัมพันธ์ระหว่างทริกเกอร์และเอนทิตี
    ขั้นตอนที่ 5.3

    การระบุความสัมพันธ์ระหว่างทริกเกอร์และประเภทของเอนทิตี

ความลึกซึ้งและความซับซ้อน

จากแท็กมาตรฐานสู่ชุดข้อมูลมาตรฐานระดับทองคำ

ไม่ว่าโครงสร้างข้อมูลเอนทิตีของคุณจะต้องการอะไร เครื่องมือช่วยอธิบายของเราก็จัดการได้หมด รวมถึงกรณีที่ยากลำบากซึ่งผู้ให้บริการส่วนใหญ่หลีกเลี่ยง

Standard

การติดแท็กเอนทิตีมาตรฐาน

ประเภทเอนทิตีหลักที่ติดป้ายกำกับตามสคีมาของคุณ

แผ่นกระดาษ

เอนทิตีโดเมนแบบกำหนดเอง

ประเภทเอนทิตีที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับอุตสาหกรรมและกรณีการใช้งานของคุณ

เนื้อละเอียด

การจำแนกประเภทอย่างละเอียด

เป็นการแบ่งย่อยเป็นประเภทและลำดับชั้น ไม่ใช่แค่การจัดกลุ่มแบบกว้างๆ

ซับซ้อน

เอนทิตีที่ซ้อนกันและทับซ้อนกัน

การจัดการเอนทิตีซ้อนเอนทิตีอย่างแม่นยำ

หลายฉลาก

การกำหนดป้ายกำกับหลายรายการ

ป้ายกำกับที่ถูกต้องหลายรายการต่อช่วง (span) ในกรณีที่บริบทกำหนด

คุณสมบัติ

การติดแท็กคุณลักษณะและข้อมูลเมตา

เพิ่มคุณลักษณะและความสัมพันธ์ให้กับเอนทิตีต่างๆ

normalization

การทำให้เอนทิตี้เป็นมาตรฐาน

แปลงรูปแบบต่างๆ ให้เป็นเอนทิตีมาตรฐานเดียว

ชุดข้อมูล

ชุดข้อมูลมาตรฐานระดับทองคำ

ข้อมูลมาตรฐานที่ผ่านการพิจารณาและพร้อมสำหรับการตรวจสอบแล้ว

สร้างขึ้นเพื่อ AI ยุคใหม่

ข้อมูล NER สำหรับ LLM, RAG และการปรับแต่งอย่างละเอียด

การรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อ (ner)

ข้อมูลที่มีการติดป้ายกำกับเอนทิตีนั้นมีประโยชน์มากกว่าแค่การขับเคลื่อนกระบวนการประมวลผลภาษาธรรมชาติแบบดั้งเดิม มันช่วยวางรากฐานการค้นหาข้อมูล สร้างโครงสร้างความรู้สำหรับ RAG และปรับปรุงโมเดลที่ปรับแต่งมาอย่างละเอียดให้คมชัดยิ่งขึ้นสำหรับเอนทิตีที่มีความสำคัญต่อธุรกิจของคุณ

เราสร้างชุดข้อมูลที่ช่วยให้โมเดลของคุณสามารถดึงข้อมูลเอนทิตีที่ถูกต้องได้อย่างน่าเชื่อถือ ในโดเมนของคุณ และในระดับการใช้งานจริง

ข้อมูลการฝึกอบรม LLM การต่อสายดิน RAG การปรับแต่งชุดข้อมูลอย่างละเอียด กราฟความรู้ การเชื่อมโยงเอนทิตี

อุตสาหกรรมที่เราให้บริการ

กรณีศึกษาการใช้งาน NER ตามอุตสาหกรรม

🏥

การดูแลสุขภาพและเภสัชกรรม

ดึงข้อมูลโรค ยา และขั้นตอนการรักษาจากบันทึกทางการแพทย์และการวิจัย เพื่อใช้เป็นพลังขับเคลื่อน AI ทางการแพทย์

💳

การเงินและการธนาคาร

ดึงข้อมูลบริษัท จำนวนเงิน และตราสารจากเอกสารการยื่นและงบการเงินเพื่อประเมินความเสี่ยงและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

🇧🇷

กฎหมาย

ระบุคู่สัญญา ข้อกำหนด และภาระผูกพันในสัญญาและเอกสารคดีต่างๆ

💬

Customer Support

จัดเส้นทางและจำแนกประเภทตั๋วโดยแยกผลิตภัณฑ์ ปัญหา และจุดประสงค์จากข้อความ

🛒

อีคอมเมิร์ซและการค้าปลีก

ติดแท็กแบรนด์ ผลิตภัณฑ์ และคุณลักษณะต่างๆ เพื่อปรับปรุงการค้นหา คำแนะนำ และแคตตาล็อก

📰

สื่อและภาครัฐ

ติดตามบุคคล องค์กร และสถานที่เพื่อการตรวจสอบ การวิจัย และการบันทึกขั้นตอนการทำงาน

เหตุใดผู้ซื้อจึงเลือก Shaip สำหรับภูมิภาคตะวันออกเฉียงเหนือ

ขนาด ความเชี่ยวชาญ และความแม่นยำที่คุณวางใจได้

ความสามารถในการรวบรวมข้อมูล

สร้าง ดูแล และรวบรวมชุดข้อมูลที่สร้างขึ้นเอง (ข้อความ คำพูด รูปภาพ วิดีโอ) จากทั่วโลกโดยอิงตามแนวทางที่กำหนดเอง

แรงงานทั่วโลกที่มีความยืดหยุ่น

ใช้ประโยชน์จากบุคลากรภายในองค์กรกว่า 10,000 คนทั่วโลก และผู้ร่วมงานที่มีคุณสมบัติครบถ้วนกว่า 500 คนจากภายนอกองค์กร เพิ่มประสิทธิภาพและศักยภาพของกำลังคนแบบเรียลไทม์

คุณภาพ​

แพลตฟอร์มที่เป็นกรรมสิทธิ์ของเราและพนักงานที่มีทักษะใช้หลายวิธีการควบคุมคุณภาพเพื่อตอบสนองหรือเกินมาตรฐานคุณภาพ

หลากหลาย แม่นยำ และรวดเร็ว

กระบวนการของเราช่วยปรับปรุงกระบวนการรวบรวมข้อมูลให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น ด้วยการกระจายงานที่ง่ายขึ้น และการบันทึกข้อมูลโดยตรงจากแอปพลิเคชันและเว็บไซต์

ความปลอดภัยของข้อมูล

รักษาความลับของข้อมูลทั้งหมดโดยให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวของเรา เรารับรองว่ารูปแบบข้อมูลจะถูกควบคุมและรักษาไว้ตามนโยบาย

การใส่คำอธิบายประกอบแบบครบวงจร

ชุดข้อมูลที่รวบรวมได้ทั้งหมดสามารถใส่คำอธิบายประกอบ ติดป้ายกำกับ ถอดความ และตรวจสอบความถูกต้องได้ในขั้นตอนการทำงานเดียวกัน ทำให้ได้ข้อมูลฝึกฝนที่พร้อมใช้งานสำหรับโมเดล

วิธีการทำงาน

กระบวนการระบุคำอธิบายประกอบ NER ของเรา

กระบวนการทำงานที่ชัดเจนและเป็นระบบ ตั้งแต่รับบรีฟจนถึงส่งมอบงาน โดยเน้นคุณภาพในทุกขั้นตอน

1. ความเข้าใจและขอบเขต

เราจะกำหนดโครงสร้างข้อมูลเอนทิตี กรณีพิเศษ และข้อกำหนดของโดเมนให้ตรงกัน จากนั้นจึงกำหนดแนวทางการเขียนคำอธิบายประกอบ

2. ให้คำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญ

ผู้ให้ข้อมูลที่ผ่านการฝึกอบรมเฉพาะด้านจะติดป้ายกำกับข้อมูลของคุณ โดยมีหัวหน้าทีมคอยให้คำแนะนำเพื่อให้การตัดสินใจมีความสอดคล้องกัน

3. การตรวจสอบคุณภาพและการส่งมอบแบบหลายขั้นตอน

กระบวนการตรวจสอบหลายขั้นตอน การตัดสิน และการตรวจสอบความสอดคล้องระหว่างผู้ประเมินก่อนส่งมอบเพื่อการฝึกอบรม

ผลลัพธ์ที่พิสูจน์แล้วสำหรับทีม AI จริง

Shaip เปลี่ยนข้อมูลที่ซับซ้อนและละเอียดอ่อนให้เป็นชุดข้อมูลพร้อมสำหรับการฝึกอบรมได้อย่างปลอดภัยและในปริมาณมากได้อย่างไร

มีการจัดหมวดหมู่คำค้นหามากกว่า 50,000 รายการ เพื่อให้ผลการค้นหามีความเกี่ยวข้องมากขึ้น
Shaip ได้จัดประเภทคำค้นหาอีคอมเมิร์ซจริงกว่า 50,000 รายการ เพื่อลดความคลุมเครือและปรับปรุงผลการค้นหาให้คมชัดยิ่งขึ้นสำหรับผู้ค้าปลีกออนไลน์รายใหญ่รายหนึ่ง
การปรับปรุงการค้นหา

ปัญหา:การค้นหาข้อมูลนับล้านครั้งต่อวัน เต็มไปด้วยคำผิด ความคลุมเครือ และหมวดหมู่ที่ซ้ำซ้อน ส่งผลเสียต่อความเกี่ยวข้องของผลการค้นหาและประสบการณ์ของลูกค้า

วิธีแก้ปัญหา:กรอบการทำงานสำหรับการระบุประเภทข้อมูล 11 ประเภท พร้อมกฎลำดับความสำคัญที่ชัดเจน และขั้นตอนการทำงาน 3 ขั้นตอน ได้แก่ การระบุประเภทข้อมูล การตรวจสอบคุณภาพ และการตัดสินโดยผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านสำหรับกรณีพิเศษ

ผลลัพธ์:จัดประเภทคำค้นหามากกว่า 50,000 รายการด้วยความแม่นยำสูง ช่วยเพิ่มความเกี่ยวข้อง การค้นหาผลิตภัณฑ์ และความพึงพอใจของผู้ใช้

ดูกรณีศึกษา
ข้อมูลด้านมะเร็งวิทยาจำนวน 10,000 หน้า สำหรับการฝึกอบรม NLP
Shaip ได้ส่งมอบเวชระเบียนผู้ป่วยมะเร็งที่ไม่ระบุตัวตนและมีผู้เชี่ยวชาญให้ความเห็นประกอบ เพื่อช่วยให้ลูกค้าในด้านการดูแลสุขภาพฝึกฝนโมเดล NLP สำหรับการวิจัยโรคมะเร็ง
ความแม่นยำของข้อมูลมะเร็งวิทยา

ปัญหา:ผู้นำด้านการดูแลสุขภาพต้องการวิเคราะห์ข้อมูลเวชระเบียนผู้ป่วยมะเร็งจำนวนมากเพื่อใช้เทคโนโลยีการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) โดยไม่กระทบต่อความเป็นส่วนตัวของผู้ป่วยหรือความถูกต้องแม่นยำทางการแพทย์

วิธีแก้ปัญหา:ข้อมูลที่คัดสรรจากเวชระเบียนมากกว่า 5 ล้านรายการ การปกปิดข้อมูลส่วนบุคคลตามหลักเกณฑ์ HIPAA Safe Harbor และผู้เชี่ยวชาญด้านมะเร็งวิทยาที่ทำการระบุข้อมูลเกี่ยวกับโรค ความสัมพันธ์ และการปฏิเสธในกลุ่มผู้ป่วย

ผลลัพธ์:ข้อมูลคุณภาพสูงกว่า 10,000 รายการ ที่ถูกปกปิดข้อมูลส่วนบุคคลและติดป้ายกำกับไว้แล้ว — ชุดข้อมูลที่ปลอดภัยและพร้อมสำหรับการฝึกฝนเพื่อพัฒนาโมเดล NLP ของลูกค้า

ดูกรณีศึกษา

ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนด

GDPR
HIPAA
ISO 9001: 2015
SOC 2 ประเภท II
ISO.27001
การสร้าง NLP ทางคลินิกเป็นงานที่สำคัญซึ่งต้องใช้ความเชี่ยวชาญอย่างมากในการแก้ปัญหา ฉันเห็นได้อย่างชัดเจนว่าคุณนำหน้า Google ในด้านนี้หลายปี ฉันต้องการทำงานกับคุณและขยายขนาดคุณ
กูเกิล อิงค์ ผู้อำนวยการ
กูเกิลอิงค์
ในช่วง 6 เดือนที่ผ่านมา เราได้ร่วมมืออย่างใกล้ชิดกับ Shaip ในเรื่องความต้องการด้านฉลากของบริษัท ในช่วงเวลานี้ เราได้พบกับทีมงานที่มีทักษะซึ่งตรงตามมาตรฐานและกำหนดเวลาในระดับสูงอย่างสม่ำเสมอ พวกเขาจัดการงานการติดฉลากที่หลากหลายอย่างเชี่ยวชาญ โดยปรับให้เข้ากับข้อกำหนดที่เปลี่ยนแปลงไป เราขอแนะนำผลงานของ Shaip เป็นอย่างยิ่งและพอใจกับผลลัพธ์ที่ได้
Project Manager
ไสยติดต่อเรา

ต้องการสร้างข้อมูลการฝึกอบรม NER ของคุณเองหรือ

ติดต่อเราตอนนี้เพื่อเรียนรู้วิธีที่เราสามารถรวบรวมชุดข้อมูล NER ที่กำหนดเองสำหรับโซลูชัน AI/ML เฉพาะของคุณ

  • ฟิลด์นี้มีวัตถุประสงค์เพื่อตรวจสอบและควรจะไม่มีการเปลี่ยนแปลง
  • ในการลงทะเบียน ฉันเห็นด้วยกับ Shaip ความเป็นส่วนตัว และ ข้อกำหนดในการให้บริการ และให้ความยินยอมของฉันในการรับการสื่อสารการตลาดแบบ B2B จาก Shaip

บริการการติดป้ายกำกับ NER ให้ข้อมูลการฝึกอบรมที่ติดป้ายกำกับโดยผู้เชี่ยวชาญสำหรับการระบุเอนทิตีที่มีชื่อ — ทีมงานจะติดป้ายกำกับเอนทิตี เช่น บุคคล องค์กร สถานที่ วันที่ และคำศัพท์เฉพาะด้านในข้อความของคุณ เพื่อให้โมเดล NLP หรือ LLM ของคุณสามารถเรียนรู้ที่จะแยกเอนทิตีเหล่านั้นได้อย่างแม่นยำ Shaip ให้บริการแบบครบวงจร รวมถึงแนวทาง การติดป้ายกำกับ และการควบคุมคุณภาพหลายรอบ

ผู้ให้บริการข้อมูล AI เฉพาะทางอย่าง Shaip สร้างชุดข้อมูล NER แบบกำหนดเอง Shaip นำเสนอข้อมูลเอนทิตีเฉพาะด้านหลายภาษา รวมถึงข้อมูลทางคลินิก การเงิน และ PII/PHI พร้อมระบบรักษาความปลอดภัยระดับองค์กรและการตรวจสอบคุณภาพโดยมนุษย์ พร้อมใช้งานสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) การจัดการภาษา (LLM) การจัดกลุ่มตามเหตุผล (RAG) และการปรับแต่งอย่างละเอียด

ค่าใช้จ่ายขึ้นอยู่กับปริมาณข้อมูล จำนวนและความซับซ้อนของประเภทข้อมูล ภาษา ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านที่จำเป็น และเป้าหมายด้านคุณภาพและระยะเวลาในการส่งมอบงาน Shaip จะประเมินขอบเขตของแต่ละโครงการให้ตรงกับความต้องการของคุณ และสามารถเริ่มต้นด้วยโครงการนำร่องฟรี เพื่อให้คุณได้เห็นคุณภาพและราคา ก่อนที่จะตัดสินใจใช้บริการอย่างถาวร

ใช่แล้ว Shaip ระบุข้อมูลสำคัญอย่างสม่ำเสมอในกว่า 60 ภาษาและอักษร โดยใช้ผู้ระบุข้อมูลที่เป็นเจ้าของภาษาและระบบตรวจสอบคุณภาพเฉพาะภาษา

ใช่แล้ว Shaip ให้บริการระบุชื่อเอนทิตีทางคลินิกและทางการแพทย์ (NER) และการระบุข้อมูลส่วนบุคคลที่ระบุตัวตนได้ (PII/PHI) ครอบคลุมตัวระบุ HIPAA ทั้ง 18 รายการ โดยดำเนินการโดยผู้เชี่ยวชาญที่ได้รับการฝึกอบรมเฉพาะด้าน ภายใต้เวิร์กโฟลว์ที่ปลอดภัยและสอดคล้องกับ HIPAA

แนวทางการให้คำอธิบายที่ชัดเจน ผู้ให้คำอธิบายที่ได้รับการฝึกอบรมในสาขาที่เกี่ยวข้อง การกำกับดูแลโดยหัวหน้าทีม และการตรวจสอบคุณภาพหลายขั้นตอน พร้อมการตัดสินและการตรวจสอบความสอดคล้องระหว่างผู้ให้คำอธิบายก่อนส่งมอบงาน

การรักษาความปลอดภัยเป็นสิ่งสำคัญอันดับแรก: มีข้อตกลงรักษาความลับ (NDA) โดยอัตโนมัติ การควบคุมการเข้าถึง และกระบวนการที่สอดคล้องกับ HIPAA, SOC 2, ISO 27001, GDPR และ CCPA ข้อมูลของคุณจะได้รับการปกป้องตลอดระยะเวลาการทำงานร่วมกัน

โครงการส่วนใหญ่สามารถเริ่มต้นได้ภายในไม่กี่วัน เวอร์ชั่นทดลองใช้งานฟรีช่วยให้คุณตรวจสอบคุณภาพได้อย่างรวดเร็ว หลังจากนั้น Shaip จะขยายขนาดให้รองรับปริมาณงานเต็มรูปแบบของคุณตามกรอบเวลาที่ตกลงกันไว้