Inayoitwa Huduma za Utambuzi wa Huluki

Uchimbaji / Utambuzi wa Huluki inayoendeshwa na Binadamu ili kutoa mafunzo kwa miundo ya NLP

Fungua maelezo muhimu katika data ambayo haijaundwa kwa uchimbaji na utambuzi wa huluki

Inayoitwa Huduma za Utambuzi wa Huluki

Wateja Walioangaziwa

Kuwezesha timu kujenga bidhaa zinazoongoza ulimwenguni za AI.

Amazon
google
microsoft
Kujua
Kuna mahitaji yanayoongezeka ya kuchanganua data ambayo haijaundwa ili kufichua maarifa ambayo hayajagunduliwa.

Kuangalia kasi ambayo data hutolewa; ambayo 80% haijaundwa, kuna haja ya msingi kutumia teknolojia za kizazi kipya kuchanganua data kwa ufanisi na kupata maarifa ya maana kwa kufanya maamuzi bora. Utambuzi wa Huluki Uliopewa Jina (NER) katika NLP hulenga hasa kuchakata data ambayo haijaundwa na kuainisha huluki hizi zilizotajwa katika kategoria zilizobainishwa mapema.

IDC, Kampuni ya Wachambuzi:

Msingi uliosakinishwa duniani kote wa uwezo wa kuhifadhi utafikia Zettabytes 11.7 in 2023

IBM, Gartner na IDC:

80% ya data duniani kote haijaundwa, na kuifanya kuwa ya kizamani na isiyoweza kutumika. 

Suluhisho la Ulimwengu Halisi

Changanua data ili kugundua maarifa yenye maana ili kutoa mafunzo kwa miundo ya NLP kwa kutumia NER

Data iliyopangwa vizuri na iliyofafanuliwa kwa usahihi ndiyo kiini cha kile kinachofanya miundo ya AI/ML kufanya kazi. Utambuzi wa Huluki Uliopewa Jina la Shaip umeundwa ili kuruhusu mashirika kufungua maelezo muhimu katika data ambayo haijaundwa na hukuruhusu kugundua uhusiano kati ya mashirika kutoka kwa taarifa za fedha, hati za bima, hakiki, madokezo ya daktari, n.k. Kwa tajriba tele katika uchakataji wa lugha asilia na isimu, tumeundwa vyema ili kutoa maarifa mahususi ya kikoa na kushughulikia miradi ya ufafanuzi ya kiwango chochote. 

Utambuzi wa Vyombo Vilivyoitwa (Ner)

Mbinu za NER

Lengo la msingi la muundo wa NER ni kuweka lebo au kutambulisha huluki katika hati za maandishi na kuziainisha kwa ajili ya kujifunza kwa kina. Njia tatu zifuatazo kwa ujumla hutumiwa kwa kusudi hili. Walakini, unaweza kuchagua kuchanganya njia moja au zaidi pia. Njia tofauti za kuunda mifumo ya NER ni:

Kulingana na kamusi
mifumo ya

Mifumo Inayotegemea Kamusi
Labda hii ndiyo njia rahisi na ya msingi zaidi ya NER. Itatumia kamusi yenye maneno mengi, visawe na mkusanyiko wa msamiati. Mfumo utaangalia kama chombo fulani kilichopo kwenye maandishi kinapatikana pia katika msamiati. Kwa kutumia algorithm inayolingana na kamba, ukaguzi wa huluki unafanywa. Thapa kuna hitaji la kuboresha kila mara hifadhidata ya msamiati kwa utendakazi mzuri wa modeli ya NER.

Sheria-msingi
mifumo ya

Mifumo ya Utawala
Uchimbaji wa habari kulingana na seti ya sheria zilizowekwa tayari, ambazo ni

Kanuni za msingi wa muundo - Kama jina linavyopendekeza, kanuni yenye msingi wa muundo hufuata muundo wa kimofolojia au mfuatano wa maneno yaliyotumika katika hati.

Kanuni za msingi wa muktadha - Kanuni zinazozingatia muktadha hutegemea maana au muktadha wa neno katika hati.

Mifumo ya ujifunzaji wa mashine

Mifumo inayotegemea Kujifunza kwa Mashine
Katika mifumo inayotegemea ujifunzaji wa Mashine, uundaji wa takwimu hutumiwa kugundua huluki. Uwakilishi wa msingi wa kipengele wa hati ya maandishi hutumiwa katika mbinu hii. Unaweza kushinda kasoro kadhaa za mbinu mbili za kwanza kwa kuwa muundo unaweza kutambua aina za huluki licha ya tofauti kidogo za tahajia zao za kujifunza kwa kina.

Jinsi tunaweza kusaidia

  • Mkuu NER
  • Matibabu NER
  • Ufafanuzi wa PII
  • Ufafanuzi wa PHI
  • Ufafanuzi wa Maneno Muhimu
  • Ufafanuzi wa Tukio

Maombi ya NER

  • Usaidizi wa Wateja Ulioboreshwa
  • Rasilimali Watu yenye Ufanisi
  • Uainishaji wa Maudhui Uliorahisishwa
  • Boresha utunzaji wa mgonjwa
  • Kuboresha Injini za Utafutaji
  • Pendekezo Sahihi la Maudhui

Tumia Nyakati

  • Uchimbaji wa Habari & Mifumo ya Utambuzi
  • Mifumo ya Majibu ya Maswali
  • Mifumo ya Tafsiri ya Mashine
  • Mifumo ya Muhtasari wa Kiotomatiki
  • Ufafanuzi wa Semantiki

Mchakato wa Ufafanuzi wa NER

Mchakato wa ufafanuzi wa NER kwa ujumla hutofautiana na hitaji la mteja lakini unahusisha zaidi:

Utaalam wa Kikoa

Awamu 1: Utaalam wa kikoa cha kiufundi (Kuelewa upeo wa mradi na miongozo ya ufafanuzi)

Rasilimali za Mafunzo

Awamu 2: Kufundisha rasilimali zinazofaa kwa mradi

Nyaraka za Qa

Awamu 3: Mzunguko wa maoni na QA ya hati zilizofafanuliwa

Utaalamu wetu

1. Utambuzi wa Huluki Unaoitwa (NER) 

Utambuzi wa Huluki Katika Kujifunza kwa Mashine ni sehemu ya Uchakataji wa Lugha Asilia. Lengo kuu la NER ni kuchakata data iliyopangwa na isiyo na muundo na kuainisha huluki hizi zilizotajwa katika kategoria zilizobainishwa mapema. Baadhi ya kategoria za kawaida ni pamoja na jina, eneo, kampuni, wakati, maadili ya fedha, matukio, na zaidi.

1.1 Kikoa cha Jumla

Utambulisho wa watu, mahali, shirika n.k. katika kikoa cha jumla

Kikoa cha Bima

1.2 Kikoa cha Bima 

Inahusisha uchimbaji wa vyombo katika hati za bima kama vile 

  • Malipo ya bima
  • Mipaka ya mipaka ya Malipo/sera
  • Makadirio kama vile orodha ya mishahara, mauzo, mapato ya ada, mauzo ya nje/uagizaji
  • Ratiba za gari
  • Viendelezi vya sera na vikomo vya ndani 

1.3 Kikoa cha Kliniki / NER ya Matibabu

Utambulisho wa tatizo, muundo wa anatomiki, dawa, utaratibu kutoka kwa rekodi za matibabu kama vile EHRs; kwa kawaida hazina muundo wa asili na zinahitaji usindikaji wa ziada ili kutoa maelezo yaliyoundwa. Hili mara nyingi huwa changamano na huhitaji wataalam wa kikoa kutoka kwa huduma ya afya kutoa huluki husika.

Ufafanuzi wa Maneno Muhimu (Kp)

2. Ufafanuzi wa maneno muhimu (KP)

Inabainisha kishazi cha nomino tofauti katika maandishi. Kishazi nomino kinaweza kuwa sahili (km neno la kichwa kimoja kama nomino, nomino halisi au kiwakilishi) au changamano (km kishazi nomino ambacho kina neno kuu pamoja na viambajengo vinavyohusishwa)

3. Dokezo la PII

PII inarejelea Taarifa Zinazoweza Kutambulika Binafsi. Jukumu hili linahusisha ufafanuzi wa vitambulishi vyovyote muhimu vinavyoweza kuhusiana na utambulisho wa mtu.

Ufafanuzi wa Pii
Ufafanuzi wa Phi

4. Dokezo la PHI

PHI inarejelea Taarifa za Afya Zilizolindwa. Jukumu hili linahusisha ufafanuzi wa vitambulishi 18 muhimu vya mgonjwa kama vilivyotambuliwa chini ya HIPAA, ili kufuta rekodi/kitambulisho cha mgonjwa.

5. Ufafanuzi wa Tukio

Utambulisho wa taarifa kama vile nani, nini, lini, wapi kuhusu tukio kama vile Mashambulizi, utekaji nyara, Uwekezaji n.k. Mchakato huu wa ufafanuzi una hatua zifuatazo:

Kitambulisho cha Taasisi

5.1. Kitambulisho cha Huluki (km mtu, mahali, shirika n.k.)

Kitambulisho cha Taasisi

5.2. Utambulisho wa neno linaloashiria tukio kuu (yaani anzisha neno)

Kitambulisho cha Taasisi

5.3. Utambulisho wa uhusiano kati ya kichochezi na aina za huluki

Sababu za kuchagua Shaip kama Mshirika wako mwaminifu wa Seti ya Data ya Mafunzo ya NER

Watu

Watu

Timu zilizojitolea na zilizofunzwa:

  • Washirika 30,000+ wa Uundaji wa Takwimu, Kuweka alama na QA
  • Timu ya Usimamizi wa Miradi iliyojulikana
  • Timu ya Ustawi wa Bidhaa
  • Kipaji cha Bwawa la Talanta na Timu ya Kupanda
Mchakato

Mchakato

Ufanisi zaidi wa mchakato umehakikishiwa na:

  • Mchakato wa Robust 6 Sigma-Stage-Gate
  • Timu iliyojitolea ya mikanda nyeusi 6 ya Sigma - Wamiliki wa mchakato muhimu na uzingatiaji wa Ubora
  • Uboreshaji unaoendelea na Kitanzi cha Maoni
Jukwaa

Jukwaa

Jukwaa lenye hati miliki linapeana faida:

  • Jukwaa la mwisho-mwisho-msingi wa wavuti
  • Ubora usiofaa
  • TAT ya haraka
  • Uwasilishaji usio na mshono

Kwanini Shaip?

Timu ya Kujitolea

Inakadiriwa kuwa wanasayansi wa data hutumia zaidi ya 80% ya muda wao katika kuandaa data. Kwa utumaji wa huduma za nje, timu yako inaweza kuangazia uundaji wa kanuni thabiti, na hivyo kuacha sehemu ya kuchosha ya kukusanya kwetu seti za data za utambuzi wa huluki.

Kubadilika

Muundo wa wastani wa ML ungehitaji kukusanya na kuweka lebo sehemu kubwa za seti za data zilizotajwa, jambo ambalo linahitaji makampuni kukusanya rasilimali kutoka kwa timu nyingine. Kwa washirika kama sisi, tunatoa wataalam wa kikoa ambao wanaweza kuongezwa kwa urahisi kadri biashara yako inavyokua.

Ubora bora

Wataalam wa kikoa waliojitolea, ambao hufafanua siku za mchana na siku-ya-siku yoyote - watafanya kazi bora ikilinganishwa na timu, ambayo inahitaji kuchukua kazi za ufafanuzi katika ratiba zao zenye shughuli nyingi. Bila kusema, inasababisha pato bora.

Ubora wa Operesheni

Mchakato wetu uliothibitishwa wa uthibitishaji wa ubora wa data, uthibitishaji wa teknolojia na hatua nyingi za QA, hutusaidia kutoa ubora wa hali ya juu ambao unazidi matarajio.

Usalama na Faragha

Tumeidhinishwa kwa kudumisha viwango vya juu zaidi vya usalama wa data kwa faragha huku tukifanya kazi na wateja wetu ili kuhakikisha usiri.

Bei ya Kushindana

Kama wataalamu katika kuratibu, kutoa mafunzo na kusimamia timu za wafanyikazi wenye ujuzi, tunaweza kuhakikisha kuwa miradi inawasilishwa ndani ya bajeti.

Upatikanaji na Utoaji

Mtandao wa juu wakati-wa-wakati na uwasilishaji wa wakati wa data, huduma na suluhisho.

Nguvu Kazi ya Ulimwenguni

Kwa rasilimali nyingi za nchi kavu na nje ya nchi, tunaweza kuunda na kuongeza timu kama inavyohitajika kwa matukio mbalimbali ya matumizi.

Watu, Mchakato na Jukwaa

Pamoja na mseto wa wafanyakazi wa kimataifa, jukwaa thabiti, na michakato ya uendeshaji iliyoundwa na mikanda 6 ya sigma nyeusi, Shaip husaidia kuzindua mipango migumu zaidi ya AI.

Shaip Wasiliana Nasi

Je, ungependa kuunda data yako ya mafunzo ya NER?

Wasiliana nasi sasa ili kujifunza jinsi tunavyoweza kukusanya mkusanyiko maalum wa data wa NER kwa suluhisho lako la kipekee la AI/ML

  • Kwa kujiandikisha, nakubaliana na Shaip Sera ya faragha na Masharti ya Huduma na kutoa idhini yangu ya kupokea mawasiliano ya uuzaji ya B2B kutoka kwa Shaip.

Utambuzi wa Huluki Uliopewa Jina ni sehemu ya Uchakataji wa Lugha Asilia. Lengo kuu la NER ni kuchakata data iliyopangwa na isiyo na muundo na kuainisha huluki hizi zilizotajwa katika kategoria zilizobainishwa mapema. Baadhi ya kategoria za kawaida ni pamoja na jina, eneo, kampuni, wakati, maadili ya fedha, matukio, na zaidi.

Kwa kifupi, NER inahusika na:

Utambuzi/ugunduzi wa huluki uliopewa jina - Kutambua neno au mfululizo wa maneno katika hati.

Uainishaji wa huluki uliopewa jina - Kuainisha kila huluki iliyotambuliwa katika kategoria zilizoainishwa.

Usindikaji wa Lugha Asilia husaidia kukuza mashine zenye akili zenye uwezo wa kutoa maana kutoka kwa hotuba na maandishi. Kujifunza kwa Mashine husaidia mifumo hii mahiri kuendelea kujifunza kwa kutoa mafunzo kuhusu idadi kubwa ya seti za data za lugha asilia. Kwa ujumla, NLP ina aina tatu kuu:

Kuelewa muundo na kanuni za lugha - Sintaksia

Kupata maana ya maneno, maandishi, na hotuba na kutambua uhusiano wao - Semantiki

Kutambua na kutambua maneno yaliyozungumzwa na kuyabadilisha kuwa maandishi - Hotuba

Baadhi ya mifano ya kawaida ya uainishaji wa huluki ulioamuliwa mapema ni:

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

eneo: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brazil, Cambridge

Organization: Samsung, Disney, Chuo Kikuu cha Yale, Google

muda: 15.35, 12 PM,

Njia tofauti za kuunda mifumo ya NER ni:

Mifumo ya msingi wa kamusi

Mifumo inayotegemea kanuni

Mifumo ya ujifunzaji wa mashine

Usaidizi wa Wateja Ulioboreshwa

Rasilimali Watu yenye Ufanisi

Uainishaji wa Maudhui Uliorahisishwa

Kuboresha Injini za Utafutaji

Pendekezo Sahihi la Maudhui