Especialistas em anotação de reconhecimento de entidade nomeada

Extração / Reconhecimento de Entidade Humanizada para treinar modelos de PNL

Desbloqueie informações críticas em dados não estruturados com extração de entidade em NLP

Serviços de Reconhecimento de Entidade Nomeada

Clientes em destaque

Capacitando equipes para construir produtos de IA líderes mundiais.

Amazon
Google
Microsoft
Cogknit
Há uma demanda crescente para analisar dados não estruturados para descobrir insights não descobertos.

Observar a velocidade com que os dados são gerados; dos quais 80% não são estruturados, há a necessidade de usar tecnologias de última geração para analisar os dados de forma eficaz e obter insights significativos para tomar melhores decisões. O Reconhecimento de Entidade Nomeada (NER) na PNL se concentra principalmente no processamento de dados não estruturados e na classificação dessas entidades nomeadas em categorias predefinidas.

IDC, Empresa Analista:

A base instalada mundial de capacidade de armazenamento atingirá 11.7 zetabytes in 2023

IBM, Gartner e IDC:

80% dos dados ao redor do mundo não são estruturados, tornando-os obsoletos e inutilizáveis. 

o que é NER

Analise dados para descobrir insights significativos

Reconhecimento de entidade nomeada (NER), identifica e classifica entidades como pessoas, organizações e locais em texto não estruturado. O NER aprimora a extração de dados, simplifica a recuperação de informações e capacita aplicativos avançados de IA, tornando-o uma ferramenta vital para as empresas aproveitarem. Com o NER, as organizações podem obter informações valiosas, melhorar as experiências do cliente e simplificar os processos.

O Shaip NER foi projetado para permitir que as organizações desbloqueiem informações críticas em dados não estruturados e permite descobrir relacionamentos entre entidades de demonstrações financeiras, documentos de seguro, revisões, anotações médicas, etc. Com uma vasta experiência em PNL e lingüística, estamos bem equipados para fornecer insights específicos de domínio para lidar com projetos de anotação de qualquer escala

Reconhecimento de entidade nomeada (Ner)

Abordagens NER

O objetivo principal de um modelo NER é rotular ou marcar entidades em documentos de texto e categorizá-los para aprendizado profundo. As três abordagens a seguir são geralmente usadas para esse propósito. No entanto, você também pode optar por combinar um ou mais métodos. As diferentes abordagens para criar sistemas NER são:

Baseado em dicionário
sistemas

Sistemas baseados em dicionário
Esta é talvez a abordagem NER mais simples e fundamental. Ele usará um dicionário com muitas palavras, sinônimos e coleção de vocabulário. O sistema verificará se uma determinada entidade presente no texto também está disponível no vocabulário. Ao usar um algoritmo de correspondência de strings, é realizada uma verificação cruzada de entidades. Thá uma necessidade de atualização constante do conjunto de dados de vocabulário para o funcionamento eficaz do modelo NER.

Baseado em regras
sistemas

Sistemas Baseados em Regras
Extração de informações com base em um conjunto de regras pré-definidas, que são

Regras baseadas em padrões – Como o nome sugere, uma regra baseada em padrões segue um padrão morfológico ou sequência de palavras usadas no documento.

Regras baseadas em contexto – As regras baseadas em contexto dependem do significado ou do contexto da palavra no documento.

Sistemas baseados em aprendizado de máquina

Sistemas baseados em aprendizado de máquina
Em sistemas baseados em aprendizado de máquina, a modelagem estatística é usada para detectar entidades. Uma representação baseada em recursos do documento de texto é usada nesta abordagem. Você pode superar várias desvantagens das duas primeiras abordagens, pois o modelo pode reconhecer tipos de entidade apesar de pequenas variações em suas grafias para aprendizado profundo.

Como podemos o ajudar

  • Geral NER
  • NER médico
  • Anotação PII
  • Anotação PHI
  • Anotação de frase-chave
  • Anotação de Incidente

Aplicações do NER

  • Suporte ao cliente simplificado
  • Recursos Humanos Eficientes
  • Classificação de conteúdo simplificada
  • Melhorar o atendimento ao paciente
  • Otimizando motores de busca
  • Recomendação de conteúdo preciso

Casos de uso

  • Sistemas de Extração e Reconhecimento de Informações
  • Sistemas de perguntas e respostas
  • Sistemas de tradução automática
  • Sistemas de resumo automático
  • Anotação Semântica

Processo de Anotação NER

O processo de anotação NER geralmente difere da exigência de um cliente, mas envolve principalmente:

Especialização em Domínios

Fase 1: Conhecimento de domínio técnico (compreensão do escopo do projeto e diretrizes de anotação)

Recursos de treinamento

Fase 2: Treinamento de recursos apropriados para o projeto

Documentos de controle de qualidade

Fase 3: Ciclo de feedback e controle de qualidade dos documentos anotados

Nossa especialidade

1. Reconhecimento de Entidade Nomeada (NER) 

O Reconhecimento de Entidade Nomeada em Aprendizado de Máquina faz parte do Processamento de Linguagem Natural. O objetivo principal do NER é processar dados estruturados e não estruturados e classificar essas entidades nomeadas em categorias predefinidas. Algumas categorias comuns incluem nome, local, empresa, horário, valores monetários, eventos e muito mais.

1.1 Domínio Geral

Identificação de pessoas, lugar, organização etc. no domínio geral

Domínio de seguro

1.2 Domínio de Seguro 

Envolve a extração de entidades em documentos de seguro, como 

  • Valores segurados
  • Limites de Indenização/limites da apólice
  • Estimativas como folha de salários, volume de negócios, receita de taxas, exportações/importações
  • Horários de veículos
  • Extensões de política e limites internos 

1.3 Domínio Clínico / NER Médico

Identificação do problema, estrutura anatômica, medicamento, procedimento a partir de prontuários como RES; são geralmente de natureza não estruturada e requerem processamento adicional para extrair informações estruturadas. Isso geralmente é complexo e requer especialistas de domínio da área de saúde para extrair entidades relevantes.

Anotação de frase chave (Kp)

2. Anotação de frase-chave (KP)

Ele identifica um sintagma nominal discreto em um texto. Uma frase nominal pode ser simples (por exemplo, uma palavra principal como substantivo, nome próprio ou pronome) ou complexa (por exemplo, uma frase nominal que tem uma palavra principal junto com seus modificadores associados)

3. Anotação de PII

PII refere-se a Informações de Identificação Pessoal. Essa tarefa envolve a anotação de quaisquer identificadores de chave que possam estar relacionados à identidade de uma pessoa.

Anotação Pii
Anotação Phi

4. Anotação PHI

PHI refere-se a Informações de Saúde Protegidas. Essa tarefa envolve a anotação de 18 identificadores-chave de pacientes, conforme identificado na HIPAA, para desidentificar um registro/identidade de paciente.

5. Anotação do Incidente

Identificação de informações como quem, o quê, quando, onde sobre um evento, por exemplo, ataque, sequestro, investimento etc. Este processo de anotação tem as seguintes etapas:

Identificação de Entidade

5.1. Identificação da Entidade (por exemplo, Pessoa, local, organização, etc.)

Identificação de Entidade

5.2. Identificação da palavra que denota o incidente principal (ou seja, palavra de gatilho)

Identificação de Entidade

5.3. Identificação da relação entre um gatilho e tipos de entidade

Por que Shaip?

Equipe Dedicada

Estima-se que os cientistas de dados gastem mais de 80% de seu tempo na preparação de dados. Com a terceirização, sua equipe pode se concentrar no desenvolvimento de algoritmos robustos, deixando a parte tediosa de coletar os conjuntos de dados de reconhecimento de entidades nomeadas para nós.

Escalabilidade

Um modelo de ML médio exigiria a coleta e marcação de grandes blocos de conjuntos de dados nomeados, o que exige que as empresas obtenham recursos de outras equipes. Com parceiros como nós, oferecemos especialistas em domínio que podem ser facilmente dimensionados à medida que sua empresa cresce.

Melhor qualidade

Especialistas de domínio dedicados, que fazem anotações no dia a dia, farão - a qualquer dia - um trabalho superior em comparação com uma equipe, que precisa acomodar tarefas de anotação em suas agendas lotadas. Não é preciso dizer que isso resulta em um melhor resultado.

Excelência Operacional

Nosso processo comprovado de garantia de qualidade de dados, validações de tecnologia e vários estágios de controle de qualidade nos ajudam a oferecer a melhor qualidade da categoria que muitas vezes excede as expectativas.

Segurança com privacidade

Somos certificados por manter os mais altos padrões de segurança de dados com privacidade enquanto trabalhamos com nossos clientes para garantir a confidencialidade

Preços competitivos

Como especialistas em curadoria, treinamento e gerenciamento de equipes de trabalhadores qualificados, podemos garantir que os projetos sejam entregues dentro do orçamento.

Disponibilidade e entrega

Alta disponibilidade de rede e entrega pontual de dados, serviços e soluções.

Força de trabalho global

Com um conjunto de recursos onshore e offshore, podemos construir e dimensionar equipes conforme necessário para vários casos de uso.

Pessoas, Processo e Plataforma

Com a combinação de uma força de trabalho global, plataforma robusta e processos operacionais projetados por 6 sigma black-belts, a Shaip ajuda a lançar as iniciativas de IA mais desafiadoras.

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  • Ao me registrar, concordo com Shaip Política de Privacidade e Termos de Serviço e fornecer meu consentimento para receber comunicações de marketing B2B da Shaip.

O Reconhecimento de Entidade Nomeada faz parte do Processamento de Linguagem Natural. O objetivo principal do NER é processar dados estruturados e não estruturados e classificar essas entidades nomeadas em categorias predefinidas. Algumas categorias comuns incluem nome, local, empresa, horário, valores monetários, eventos e muito mais.

Em poucas palavras, o NER lida com:

Reconhecimento/detecção de entidade nomeada – Identificando uma palavra ou uma série de palavras em um documento.

Classificação de entidade nomeada – Classificando cada entidade detectada em categorias predefinidas.

O processamento de linguagem natural ajuda a desenvolver máquinas inteligentes capazes de extrair significado da fala e do texto. O Machine Learning ajuda esses sistemas inteligentes a continuar aprendendo treinando em grandes quantidades de conjuntos de dados de linguagem natural. Geralmente, a PNL consiste em três categorias principais:

Entendendo a estrutura e as regras da linguagem – Sintaxe

Derivando o significado de palavras, texto e fala e identificando suas relações – Semântica

Identificar e reconhecer palavras faladas e transformá-las em texto – Fala

Alguns dos exemplos comuns de uma categorização de entidade predeterminada são:

Pessoa: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon

Locação: Canadá, Honolulu, Bangkok, Brasil, Cambridge

Organização: Samsung, Disney, Universidade de Yale, Google

Tempo: 15.35h12, XNUMXh,

As diferentes abordagens para criar sistemas NER são:

Sistemas baseados em dicionário

Sistemas baseados em regras

Sistemas baseados em aprendizado de máquina

Suporte ao cliente simplificado

Recursos Humanos Eficientes

Classificação de conteúdo simplificada

Otimizando motores de busca

Recomendação de conteúdo preciso