Expertos en anotación de reconocimiento de entidad nombrada
Desbloquee información crítica en datos no estructurados con extracción de entidades en NLP
Clientes destacados
Capacitar a los equipos para crear productos de inteligencia artificial líderes en el mundo.
Mirando la velocidad a la que se generan los datos; de los cuales el 80% no está estructurado, existe la necesidad de utilizar tecnologías de próxima generación para analizar los datos de manera efectiva y obtener información significativa para tomar mejores decisiones. El reconocimiento de entidades nombradas (NER) en NLP se enfoca principalmente en procesar datos no estructurados y clasificar estas entidades nombradas en categorías predefinidas.
IDC, Firma Analista:
La base mundial instalada de capacidad de almacenamiento alcanzará 11.7 zettabytes in 2023
IBM, Gartner e IDC:
80 % de los datos en todo el mundo no están estructurados, lo que los hace obsoletos e inutilizables.
¿Qué es NER?
Analice los datos para descubrir información significativa
El reconocimiento de entidades con nombre (NER) identifica y clasifica entidades como personas, organizaciones y ubicaciones dentro de un texto no estructurado. NER mejora la extracción de datos, simplifica la recuperación de información y potencia las aplicaciones avanzadas de IA, lo que la convierte en una herramienta vital para que las empresas la aprovechen. Con NER, las organizaciones pueden obtener información valiosa, mejorar las experiencias de los clientes y optimizar los procesos.
Shaip NER está diseñado para permitir que las organizaciones desbloqueen información crítica en datos no estructurados y le permite descubrir relaciones entre entidades a partir de estados financieros, documentos de seguros, revisiones, notas médicas, etc. Con una rica experiencia en PNL y lingüística, estamos bien equipados para brindar información específica de dominio para manejar proyectos de anotación de cualquier escala.
Enfoques NER
El objetivo principal de un modelo NER es etiquetar o etiquetar entidades en documentos de texto y categorizarlos para el aprendizaje profundo. Los siguientes tres enfoques se utilizan generalmente para este propósito. Sin embargo, también puede optar por combinar uno o más métodos. Los diferentes enfoques para crear sistemas NER son:
Basado en diccionario
sistemas
Este es quizás el enfoque NER más simple y fundamental. Utilizará un diccionario con muchas palabras, sinónimos y colección de vocabulario. El sistema verificará si una entidad particular presente en el texto también está disponible en el vocabulario. Mediante el uso de un algoritmo de coincidencia de cadenas, se realiza una verificación cruzada de entidades. TExiste la necesidad de actualizar constantemente el conjunto de datos de vocabulario para el funcionamiento efectivo del modelo NER.
Basado en reglas
sistemas
Extracción de información basada en un conjunto de reglas preestablecidas, que son
Reglas basadas en patrones – Como sugiere el nombre, una regla basada en patrones sigue un patrón morfológico o cadena de palabras utilizadas en el documento.
Reglas basadas en el contexto – Las reglas basadas en el contexto dependen del significado o el contexto de la palabra en el documento.
Sistemas basados en aprendizaje automático
En los sistemas basados en aprendizaje automático, el modelado estadístico se usa para detectar entidades. En este enfoque se utiliza una representación basada en características del documento de texto. Puede superar varios inconvenientes de los dos primeros enfoques, ya que el modelo puede reconocer tipos de entidades a pesar de las ligeras variaciones en su ortografía para el aprendizaje profundo.
Cómo podemos ayudar
- TNE general
- NER médico
- Anotación de PII
- Anotación de PHI
- Anotación de frase clave
- Anotación de incidentes
Aplicaciones de NER
- Atención al cliente optimizada
- Recursos Humanos Eficientes
- Clasificación de contenido simplificada
- Mejorar la atención al paciente
- Optimización de motores de búsqueda
- Recomendación de contenido preciso
Casos de uso
- Sistemas de extracción y reconocimiento de información
- Sistemas de preguntas y respuestas
- Sistemas de traducción automática
- Sistemas de resumen automático
- Anotación semántica
Proceso de anotación NER
El proceso de anotación NER generalmente difiere de los requisitos del cliente, pero implica principalmente:
Fase 1: Experiencia técnica en el dominio (Comprensión del alcance del proyecto y las pautas de anotación)
Fase 2: Capacitación de los recursos adecuados para el proyecto
Fase 3: Ciclo de retroalimentación y QA de los documentos anotados
Nuestra Experiencia
1. Reconocimiento de entidad nombrada (NER)
El reconocimiento de entidades con nombre en el aprendizaje automático es una parte del procesamiento del lenguaje natural. El objetivo principal de NER es procesar datos estructurados y no estructurados y clasificar estas entidades nombradas en categorías predefinidas. Algunas categorías comunes incluyen nombre, ubicación, empresa, tiempo, valores monetarios, eventos y más.
1.1 Dominio general
Identificación de personas, lugares, organizaciones, etc. en el dominio general
1.2 Dominio de seguros
Implica la extracción de entidades en documentos de seguro tales como
- sumas aseguradas
- Límites de Indemnización/límites de póliza
- Estimaciones tales como nómina, volumen de negocios, ingresos por tarifas, exportaciones/importaciones
- Horarios de vehículos
- Extensiones de póliza y límites internos
1.3 Dominio Clínico / NER Médico
Identificación del problema, estructura anatómica, medicamento, procedimiento a partir de registros médicos como EHR; generalmente no están estructurados por naturaleza y requieren un procesamiento adicional para extraer información estructurada. Esto suele ser complejo y requiere expertos en el campo de la atención médica para extraer entidades relevantes.
2. Anotación de frase clave (KP)
Identifica una frase nominal discreta en un texto. Un sintagma nominal puede ser simple (p. ej., una palabra principal como sustantivo, nombre propio o pronombre) o complejo (p. ej., un sintagma nominal que tiene una palabra principal junto con sus modificadores asociados)
3. Anotación de PII
PII se refiere a la información de identificación personal. Esta tarea implica la anotación de cualquier identificador clave que pueda relacionarse con la identidad de una persona.
4. Anotación de PHI
PHI se refiere a Información de Salud Protegida. Esta tarea implica la anotación de 18 identificadores de pacientes clave como se identifican en HIPAA, para desidentificar un registro/identidad de paciente.
5. Anotación de incidentes
Identificación de información como quién, qué, cuándo, dónde sobre un evento, por ejemplo, ataque, secuestro, inversión, etc. Este proceso de anotación tiene los siguientes pasos:
5.1. Identificación de la entidad (por ejemplo, persona, lugar, organización, etc.)
5.2. Identificación de la palabra que denota el incidente principal (es decir, palabra desencadenante)
5.3. Identificación de la relación entre un activador y los tipos de entidad
Razones para elegir a Shaip como su socio confiable de NER Datasets
Soluciones
Equipos dedicados y capacitados:
- Más de 30,000 colaboradores para la creación de datos, etiquetado y control de calidad
- Equipo de gestión de proyectos acreditado
- Equipo de desarrollo de productos experimentado
- Equipo de contratación y incorporación del grupo de talentos
Proceso
La mayor eficiencia del proceso está asegurada con:
- Proceso robusto Stage-Gate de 6 Sigma
- Un equipo dedicado de 6 cinturones negros Sigma: propietarios de procesos clave y cumplimiento de calidad
- Bucle de retroalimentación y mejora continua
Plataforma
La plataforma patentada ofrece beneficios:
- Plataforma de un extremo a otro basada en la web
- Calidad impecable
- TAT más rápido
- Entrega perfecta
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¿Por qué Shaip?
Equipo dedicado
Se estima que los científicos de datos dedican más del 80% de su tiempo a la preparación de datos. Con la subcontratación, su equipo puede concentrarse en el desarrollo de algoritmos sólidos, dejándonos la parte tediosa de recopilar los conjuntos de datos de reconocimiento de entidades nombradas.
Escalabilidad
Un modelo de ML promedio requeriría recopilar y etiquetar grandes porciones de conjuntos de datos con nombre, lo que requiere que las empresas obtengan recursos de otros equipos. Con socios como nosotros, ofrecemos expertos en dominios que se pueden escalar fácilmente a medida que crece su negocio.
Mejor calidad
Los expertos en dominios dedicados, que anotan día tras día, harán, cualquier día, un trabajo superior en comparación con un equipo, que necesita acomodar las tareas de anotación en sus apretadas agendas. No hace falta decir que da como resultado una mejor producción.
Excelencia Operacional
Nuestro proceso comprobado de control de calidad de datos, validaciones de tecnología y múltiples etapas de control de calidad nos ayudan a ofrecer la mejor calidad en su clase que a menudo supera las expectativas.
Seguridad con Privacidad
Estamos certificados por mantener los más altos estándares de seguridad de datos con privacidad mientras trabajamos con nuestros clientes para garantizar la confidencialidad.
Precios competitivos.
Como expertos en seleccionar, capacitar y administrar equipos de trabajadores calificados, podemos garantizar que los proyectos se entreguen dentro del presupuesto.
Disponibilidad y entrega
Alto tiempo de actividad de la red y entrega puntual de datos, servicios y soluciones.
Fuerza laboral global
Con un grupo de recursos en tierra y en alta mar, podemos construir y escalar equipos según sea necesario para varios casos de uso.
Personas, procesos y plataforma
Con la combinación de una fuerza laboral global, una plataforma sólida y procesos operativos diseñados por cinturones negros de 6 sigma, Shaip ayuda a lanzar las iniciativas de IA más desafiantes.
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Preguntas más frecuentes (FAQ)
El reconocimiento de entidad nombrada es una parte del procesamiento del lenguaje natural. El objetivo principal de NER es procesar datos estructurados y no estructurados y clasificar estas entidades nombradas en categorías predefinidas. Algunas categorías comunes incluyen nombre, ubicación, empresa, tiempo, valores monetarios, eventos y más.
En pocas palabras, NER se ocupa de:
Reconocimiento/detección de entidades nombradas: identificación de una palabra o serie de palabras en un documento.
Clasificación de entidades nombradas: clasificación de cada entidad detectada en categorías predefinidas.
El procesamiento del lenguaje natural ayuda a desarrollar máquinas inteligentes capaces de extraer significado del habla y el texto. Machine Learning ayuda a estos sistemas inteligentes a seguir aprendiendo entrenándose en grandes cantidades de conjuntos de datos de lenguaje natural. En general, la PNL consta de tres categorías principales:
Comprender la estructura y las reglas del lenguaje – Sintaxis
Derivación del significado de palabras, texto y habla e identificación de sus relaciones: semántica
Identificar y reconocer palabras habladas y transformarlas en texto – Discurso
Algunos de los ejemplos comunes de una categorización de entidad predeterminada son:
Persona: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
Ubicación: Canadá, Honolulu, Bangkok, Brasil, Cambridge
Organización: Samsung, Disney, Universidad de Yale, Google
Hora: 15.35:12, XNUMX:XNUMX,
Los diferentes enfoques para crear sistemas NER son:
Sistemas basados en diccionarios
Sistemas basados en reglas
Sistemas basados en aprendizaje automático
Atención al cliente optimizada
Recursos Humanos Eficientes
Clasificación de contenido simplificada
Optimización de motores de búsqueda
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