Buka kunci informasi penting dalam data tidak terstruktur dengan ekstraksi entitas di NLP
Memberdayakan tim untuk membangun produk AI terdepan di dunia.
Melihat kecepatan di mana data dihasilkan; di mana 80% tidak terstruktur, ada kebutuhan di lapangan untuk menggunakan teknologi generasi berikutnya untuk menganalisis data secara efektif dan mendapatkan wawasan yang berarti untuk membuat keputusan yang lebih baik. Named Entity Recognition (NER) di NLP terutama berfokus pada pemrosesan data tidak terstruktur dan mengklasifikasikan entitas bernama ini ke dalam kategori yang telah ditentukan.
Basis kapasitas penyimpanan terpasang di seluruh dunia akan mencapai 11.7 zettabytes in 2023
80% data di seluruh dunia tidak terstruktur, membuatnya usang dan tidak dapat digunakan.
Named Entity Recognition (NER), mengidentifikasi dan mengklasifikasikan entitas seperti orang, organisasi, dan lokasi dalam teks yang tidak terstruktur. NER meningkatkan ekstraksi data, menyederhanakan pengambilan informasi, dan memberdayakan aplikasi AI tingkat lanjut, menjadikannya alat vital untuk dimanfaatkan oleh bisnis. Dengan NER, organisasi dapat memperoleh wawasan berharga, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan merampingkan proses.
Shaip NER dirancang untuk memungkinkan organisasi mengungkap informasi penting dalam data tak terstruktur & memungkinkan Anda menemukan hubungan antar entitas dari laporan keuangan, dokumen asuransi, ulasan, catatan dokter, dll. Dengan pengalaman yang kaya dalam NLP & linguistik, kami diperlengkapi dengan baik untuk memberikan wawasan khusus domain guna menangani proyek anotasi dalam skala apa pun.
Tujuan utama model NER adalah untuk memberi label atau menandai entitas dalam dokumen teks dan mengkategorikannya untuk pembelajaran mendalam. Tiga pendekatan berikut umumnya digunakan untuk tujuan ini. Namun, Anda juga dapat memilih untuk menggabungkan satu atau lebih metode. Pendekatan yang berbeda untuk menciptakan sistem NER adalah:
Ini mungkin pendekatan NER yang paling sederhana dan mendasar. Ini akan menggunakan kamus dengan banyak kata, sinonim, dan koleksi kosa kata. Sistem akan memeriksa apakah entitas tertentu yang ada dalam teks juga tersedia dalam kosakata. Dengan menggunakan algoritma pencocokan string, pemeriksaan silang entitas dilakukan. Tdi sini adalah kebutuhan untuk terus-menerus meningkatkan kumpulan data kosakata untuk berfungsinya model APM secara efektif.
Ekstraksi informasi berdasarkan seperangkat aturan yang telah ditentukan sebelumnya, yaitu:
Aturan berbasis pola – Seperti namanya, aturan berbasis pola mengikuti pola morfologis atau rangkaian kata yang digunakan dalam dokumen.
Aturan berbasis konteks – Aturan berbasis konteks bergantung pada arti atau konteks kata dalam dokumen.
Dalam sistem berbasis pembelajaran mesin, pemodelan statistik digunakan untuk mendeteksi entitas. Representasi berbasis fitur dari dokumen teks digunakan dalam pendekatan ini. Anda dapat mengatasi beberapa kelemahan dari dua pendekatan pertama karena model dapat mengenali tipe entitas meskipun ada sedikit variasi dalam ejaannya untuk pembelajaran mendalam.
Proses anotasi NER umumnya berbeda dengan kebutuhan klien tetapi sebagian besar melibatkan:
Fase 1: Keahlian domain teknis (Memahami ruang lingkup proyek & pedoman anotasi)
Fase 2: Melatih sumber daya yang sesuai untuk proyek
Fase 3: Siklus umpan balik dan QA dari dokumen beranotasi
Pengenalan Entitas Bernama dalam Pembelajaran Mesin adalah bagian dari Pemrosesan Bahasa Alami. Tujuan utama NER adalah untuk memproses data terstruktur dan tidak terstruktur dan mengklasifikasikan entitas yang disebutkan ini ke dalam kategori yang telah ditentukan sebelumnya. Beberapa kategori umum termasuk nama, lokasi, perusahaan, waktu, nilai moneter, acara, dan banyak lagi.
1.1 Domain Umum
Identifikasi orang, tempat, organisasi, dll. dalam domain umum
1.2 Domain Asuransi
Ini melibatkan ekstraksi entitas dalam dokumen asuransi seperti:
1.3 Domain Klinis / NER Medis
Identifikasi masalah, struktur anatomi, obat, prosedur dari rekam medis seperti EHR; biasanya tidak terstruktur dan memerlukan pemrosesan tambahan untuk mengekstrak informasi terstruktur. Ini seringkali rumit dan membutuhkan pakar domain dari layanan kesehatan untuk mengekstrak entitas yang relevan.
Ini mengidentifikasi frase kata benda diskrit dalam sebuah teks. Frasa kata benda dapat berupa sederhana (misalnya kata kepala tunggal seperti kata benda, kata benda atau kata ganti diri) atau kompleks (misalnya frase kata benda yang memiliki kata kepala bersama dengan pengubah yang terkait)
PII mengacu pada Informasi Identifikasi Pribadi. Tugas ini melibatkan anotasi dari setiap pengidentifikasi kunci yang dapat berhubungan kembali dengan identitas seseorang.
PHI mengacu pada Informasi Kesehatan yang Dilindungi. Tugas ini melibatkan anotasi dari 18 pengidentifikasi pasien utama seperti yang diidentifikasi di bawah HIPAA, untuk mengidentifikasi catatan/identitas pasien.
Identifikasi informasi seperti siapa, apa, kapan, di mana tentang suatu peristiwa misalnya Serangan, penculikan, Investasi dll. Proses anotasi ini memiliki langkah-langkah berikut:
5.1. Identifikasi Entitas (misalnya Orang, tempat, organisasi, dll.
5.2. Identifikasi kata yang menunjukkan kejadian utama (yaitu kata pemicu)
5.3. Identifikasi hubungan antara pemicu dan tipe entitas
Diperkirakan bahwa ilmuwan data menghabiskan lebih dari 80% waktu mereka dalam persiapan data. Dengan outsourcing, tim Anda dapat fokus pada pengembangan algoritme yang kuat, meninggalkan bagian yang membosankan dalam mengumpulkan kumpulan data pengenalan entitas yang disebutkan kepada kami.
Model ML rata-rata akan membutuhkan pengumpulan dan penandaan sejumlah besar kumpulan data bernama, yang mengharuskan perusahaan untuk menarik sumber daya dari tim lain. Dengan mitra seperti kami, kami menawarkan pakar domain yang dapat dengan mudah ditingkatkan seiring pertumbuhan bisnis Anda.
Pakar domain khusus, yang membuat anotasi setiap hari akan – setiap hari – melakukan pekerjaan yang lebih baik jika dibandingkan dengan tim, yang perlu mengakomodasi tugas anotasi dalam jadwal sibuk mereka. Tak perlu dikatakan, itu menghasilkan output yang lebih baik.
Proses jaminan kualitas data kami yang telah terbukti, validasi teknologi, dan berbagai tahapan QA, membantu kami memberikan kualitas terbaik di kelasnya yang seringkali melebihi harapan.
Kami disertifikasi untuk menjaga standar tertinggi keamanan data dengan privasi saat bekerja dengan klien kami untuk memastikan kerahasiaan
Sebagai ahli dalam kurasi, pelatihan, dan pengelolaan tim pekerja terampil, kami dapat memastikan proyek disampaikan sesuai anggaran.
Jaringan tinggi up-time & pengiriman tepat waktu data, layanan & solusi.
Dengan kumpulan sumber daya darat & lepas pantai, kami dapat membangun dan menskalakan tim sesuai kebutuhan untuk berbagai kasus penggunaan.
Dengan kombinasi tenaga kerja global, platform yang kuat, & proses operasional yang dirancang oleh sabuk hitam 6 sigma, Shaip membantu meluncurkan inisiatif AI yang paling menantang.
Named Entity Recognition (NER) membantu Anda mengembangkan model pembelajaran mesin & NLP terbaik. Pelajari kasus penggunaan NER, contoh, & banyak lagi di pos yang sangat informatif ini.
80% data dalam domain layanan kesehatan tidak terstruktur, sehingga tidak dapat diakses. Mengakses data memerlukan intervensi manual yang signifikan, yang membatasi jumlah data yang dapat digunakan.
Anotasi teks dalam pembelajaran mesin mengacu pada penambahan metadata atau label ke data tekstual mentah untuk membuat kumpulan data terstruktur untuk melatih, mengevaluasi, dan meningkatkan model pembelajaran mesin.
Hubungi kami sekarang untuk mempelajari bagaimana kami dapat mengumpulkan kumpulan data NER khusus untuk solusi AI/ML unik Anda
Named Entity Recognition adalah bagian dari Natural Language Processing. Tujuan utama NER adalah untuk memproses data terstruktur dan tidak terstruktur dan mengklasifikasikan entitas yang disebutkan ini ke dalam kategori yang telah ditentukan sebelumnya. Beberapa kategori umum termasuk nama, lokasi, perusahaan, waktu, nilai moneter, acara, dan banyak lagi.
Singkatnya, NER berhubungan dengan:
Pengenalan/deteksi entitas bernama – Mengidentifikasi kata atau rangkaian kata dalam dokumen.
Klasifikasi entitas bernama – Mengklasifikasikan setiap entitas yang terdeteksi ke dalam kategori yang telah ditentukan sebelumnya.
Pemrosesan Bahasa Alami membantu mengembangkan mesin cerdas yang mampu mengekstraksi makna dari ucapan dan teks. Machine Learning membantu sistem cerdas ini terus belajar dengan melatih sejumlah besar kumpulan data bahasa alami. Secara umum, NLP terdiri dari tiga kategori utama:
Memahami struktur dan aturan bahasa – Sintaks
Menurunkan arti kata, teks, dan ucapan dan mengidentifikasi hubungan mereka – Semantik
Mengidentifikasi dan mengenali kata-kata yang diucapkan dan mengubahnya menjadi teks – Ucapan
Beberapa contoh umum dari kategorisasi entitas yang telah ditentukan adalah:
Orang: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
Lokasi: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brasil, Cambridge
Organisasi: Samsung, Disney, Universitas Yale, Google
Waktu: 15.35, 12 siang
Pendekatan yang berbeda untuk menciptakan sistem NER adalah:
Sistem berbasis kamus
Sistem berbasis aturan
Sistem berbasis pembelajaran mesin
Dukungan Pelanggan yang Efisien
Sumber Daya Manusia yang Efisien
Klasifikasi Konten Sederhana
Mengoptimalkan Mesin Pencari
Rekomendasi Konten yang Akurat
