Wataalamu wa Vidokezo vya Utambuzi wa Huluki
Fungua taarifa muhimu katika data isiyo na muundo na uchimbaji wa huluki katika NLP
Wateja Walioangaziwa
Kuwezesha timu kujenga bidhaa zinazoongoza ulimwenguni za AI.
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.
NER ni nini
Changanua data ili kugundua maarifa yenye maana
Utambuzi wa Huluki unaoitwa (NER), hubainisha na kuainisha huluki kama vile watu, mashirika na maeneo ndani ya maandishi ambayo hayajapangiliwa. NER huongeza uchimbaji wa data, hurahisisha urejeshaji taarifa, na kuwezesha matumizi ya hali ya juu ya AI, na kuifanya kuwa zana muhimu kwa biashara kujiinua. Kwa kutumia NER, mashirika yanaweza kupata maarifa muhimu, kuboresha hali ya utumiaji wa wateja, na kuratibu michakato.
Shaip NER imeundwa ili kuruhusu mashirika kufungua taarifa muhimu katika data isiyo na muundo & inakuwezesha kugundua uhusiano kati ya mashirika kutoka kwa taarifa za kifedha, hati za bima, hakiki, madokezo ya daktari, n.k. Kwa tajriba tele katika NLP na isimu, tumejitayarisha vyema kutoa maarifa mahususi ya kikoa ili kushughulikia miradi ya ufafanuzi wa kiwango chochote.
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
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
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
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:
Awamu 1: Utaalam wa kikoa cha kiufundi (Kuelewa upeo wa mradi na miongozo ya ufafanuzi)
Awamu 2: Kufundisha rasilimali zinazofaa kwa mradi
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
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.
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.
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:
5.1. Kitambulisho cha Huluki (km mtu, mahali, shirika n.k.)
5.2. Utambulisho wa neno linaloashiria tukio kuu (yaani anzisha neno)
5.3. Utambulisho wa uhusiano kati ya kichochezi na aina za huluki
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 Ushindani
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.
Rasilimali Zinazopendekezwa
blogu
Utambuzi wa Huluki unaoitwa (NER) - Dhana, Aina
Utambuzi wa Huluki (NER) hukusaidia kukuza ujifunzaji wa mashine na miundo ya NLP ya hali ya juu. Jifunze kesi za matumizi za NER, mifano, na mengi zaidi katika chapisho hili lenye taarifa nyingi.
Ufumbuzi
Dokezo la Data ya Matibabu Inayoendeshwa na Binadamu
80% ya data katika kikoa cha huduma ya afya haijaundwa, na kuifanya isiweze kufikiwa. Kufikia data kunahitaji uingiliaji mkubwa wa mwongozo, ambao unapunguza idadi ya data inayoweza kutumika.
blogu
Ufafanuzi wa Maandishi katika Kujifunza kwa Mashine: Mwongozo wa Kina
Ufafanuzi wa maandishi katika kujifunza kwa mashine hurejelea kuongeza metadata au lebo kwenye data ghafi ya maandishi ili kuunda seti za data zilizoundwa kwa ajili ya mafunzo, kutathmini na kuboresha miundo ya kujifunza ya mashine.
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
Maswali yanayoulizwa (FAQ)
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