Desbloqueie informações críticas em dados não estruturados com extração de entidade em NLP
Considerando a velocidade com que os dados são gerados, dos quais 80% são desestruturados, há uma necessidade prática de usar tecnologias de última geração para analisar os dados de forma eficaz e obter insights significativos para a tomada de decisões mais acertadas. O Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) em PLN concentra-se principalmente no processamento de dados não estruturados e na classificação dessas entidades nomeadas em categorias predefinidas, convertendo, assim, dados não estruturados em dados estruturados que podem ser usados para análises posteriores.
A base instalada mundial de capacidade de armazenamento atingirá 11.7 zetabytes in 2023.
80% dos dados ao redor do mundo não são estruturados, tornando-os obsoletos e inutilizáveis.
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 organizações desbloqueiem informações críticas em dados não estruturados e permite descobrir relacionamentos entre entidades a partir de demonstrações financeiras, documentos de seguros, avaliações, prontuários médicos, etc. O NER também pode ajudar a identificar relacionamentos entre entidades do mesmo tipo, como várias organizações ou indivíduos mencionados em um documento, o que é importante para a consistência na marcação de entidades e para melhorar a precisão do modelo. Com vasta experiência em PLN e linguística, estamos bem equipados para fornecer insights específicos de domínio para lidar com projetos de anotação de qualquer escala.
O objetivo principal de um modelo NER é rotular ou marcar entidades em documentos de texto e categorizá-las para aprendizado profundo. Modelos de aprendizado profundo e outros modelos de aprendizado de máquina são comumente usados para tarefas de NER, pois podem aprender automaticamente características do texto e melhorar a precisão. Modelos de uso geral, que são treinados em corpora amplos, como notícias e textos da web, podem precisar de adaptação para um desempenho preciso em tarefas de NER específicas de domínio. 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 a criação de sistemas NER são:
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.
Os métodos baseados em regras dependem de regras predefinidas para identificar entidades no texto. Esses sistemas usam um conjunto de regras predefinidas, que são
Regras baseadas em padrões – Como o nome sugere, uma regra baseada em padrões segue um padrão morfológico ou uma 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.
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 nessa abordagem. Diversas desvantagens das duas primeiras abordagens podem ser superadas, já que o modelo consegue reconhecer tipos de entidade mesmo com pequenas variações na grafia para aprendizado profundo. Além disso, é possível treinar um modelo personalizado para NER específico de domínio, sendo importante ajustá-lo para melhorar a precisão e se adaptar a novos dados.
Análise de Sentimentos
O processo de anotação NER geralmente difere da exigência de um cliente, mas envolve principalmente:
Fase 1: Conhecimento de domínio técnico (compreensão do escopo do projeto e diretrizes de anotação)
Fase 2: Treinamento de recursos apropriados para o projeto
Fase 3: Ciclo de feedback e controle de qualidade dos documentos anotados
O Reconhecimento de Entidades Nomeadas 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, pessoa, entidade, local, empresa, horário, valores monetários, eventos e muito mais.
1.1 Domínio Geral
Identificação de pessoas, lugar, organização etc. no domínio geral
1.2 Domínio de Seguro
Envolve a extração de entidades em documentos de seguro, como
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.
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)
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.
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.
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:
5.1. Identificação da Entidade (por exemplo, pessoa, lugar, organização, etc.)
5.2. Identificação da palavra que denota o incidente principal (ou seja, palavra de gatilho)
5.3. Identificação da relação entre um gatilho e tipos de entidade
Estima-se que cientistas de dados gastem mais de 80% do seu tempo na preparação de dados. Ao coordenar vários anotadores para garantir consistência e qualidade em projetos de anotação, a terceirização permite que sua equipe se concentre no desenvolvimento de algoritmos robustos, deixando a parte tediosa da coleta de conjuntos de dados de reconhecimento de entidades nomeadas para nós.
Um modelo de ML comum exigiria a coleta e a marcação de grandes blocos de conjuntos de dados nomeados, o que exige que as empresas recorram a recursos de outras equipes. Escalar os esforços de anotação em vários tipos de dados, como texto, imagens e áudio, pode ser desafiador. Com parceiros como nós, oferecemos especialistas de domínio que podem ser facilmente escalados conforme o crescimento do seu negócio.
Especialistas dedicados, que anotam dia após dia, farão um trabalho superior – em qualquer dia – quando comparados a uma equipe que precisa acomodar tarefas de anotação em suas agendas lotadas. Obviamente, isso resulta em melhores resultados, levando a previsões mais precisas dos modelos NER.
Nosso comprovado processo 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, muitas vezes superando as expectativas ao fornecer dados anotados em um formato estruturado para facilitar o processamento posterior.
Somos certificados por manter os mais altos padrões de segurança de dados com privacidade enquanto trabalhamos com nossos clientes para garantir a confidencialidade
Como especialistas em curadoria, treinamento e gerenciamento de equipes de trabalhadores qualificados, podemos garantir que os projetos sejam entregues dentro do orçamento.
Alta disponibilidade de rede e entrega pontual de dados, serviços e soluções.
Com um conjunto de recursos onshore e offshore, podemos construir e dimensionar equipes conforme necessário para vários casos de uso.
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.
O Reconhecimento de Entidade Nomeada (NER) ajuda você a desenvolver modelos de aprendizado de máquina e NLP de alto nível. Aprenda casos de uso, exemplos e muito mais do NER neste post super informativo.
80% dos dados no domínio da saúde não são estruturados, tornando-os inacessíveis. O acesso aos dados requer intervenção manual significativa, o que limita a quantidade de dados utilizáveis.
A anotação de texto no aprendizado de máquina refere-se à adição de metadados ou rótulos a dados textuais brutos para criar conjuntos de dados estruturados para treinamento, avaliação e melhoria de modelos de aprendizado de máquina.
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Anotação de dados médicos é o processo de rotular textos, imagens, áudios e vídeos médicos para treinar modelos de IA. É crucial para o desenvolvimento de sistemas de IA precisos que aprimoram o diagnóstico, o planejamento do tratamento e o atendimento ao paciente.
Ao fornecer conjuntos de dados rotulados, os modelos de IA podem aprender a reconhecer padrões em dados médicos complexos, como a identificação de doenças em radiografias ou a extração de informações importantes de anotações clínicas. Isso melhora a precisão e a confiabilidade das aplicações de IA na área da saúde.
A anotação de dados médicos inclui a rotulagem de notas clínicas, registros eletrônicos de saúde (EHRs), raios X, ressonâncias magnéticas, tomografias computadorizadas, relatórios de patologia e dados de áudio, como ditados médicos.
Textos médicos anotados permitem que modelos de processamento de linguagem natural (PLN) extraiam e interpretem informações clínicas, como sintomas, doenças ou medicamentos, de dados não estruturados, como anotações médicas ou resumos de alta.
Anotar dados médicos exige o manuseio de informações complexas e não estruturadas, a garantia da precisão clínica e o cumprimento de normas de privacidade como a HIPAA. Também exige expertise em terminologia médica e conhecimento da área.
Os provedores de anotações seguem protocolos rígidos de segurança de dados, como conformidade com HIPAA, e usam dados anonimizados para manter a privacidade do paciente ao anotar informações médicas confidenciais.
Conjuntos de dados anotados treinam modelos de IA para reconhecer marcadores de doenças em imagens ou textos médicos. Por exemplo, a IA pode identificar estágios de câncer em oncologia ou detectar problemas cardíacos em cardiologia, melhorando o diagnóstico precoce e os resultados do tratamento.
Ferramentas de anotação avançadas e softwares específicos de domínio, como visualizadores DICOM para imagens médicas, são usados juntamente com experiência humana para garantir alta precisão na rotulagem de dados médicos.
A Shaip combina especialistas na área, ferramentas avançadas de anotação e um processo robusto de garantia de qualidade para fornecer anotações precisas e escaláveis de dados médicos, adaptadas às necessidades do cliente. Eles são especializados em radiologia, oncologia, cardiologia e outras áreas da saúde.
O custo depende do tipo, volume e complexidade dos dados, bem como do nível de expertise necessário. A Shaip oferece preços personalizados com base nos requisitos específicos do projeto.
