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Desbloquee información crítica en datos no estructurados con extracción de entidades en NLP
Capacitar a los equipos para crear productos de inteligencia artificial líderes en el mundo.
Considerando la velocidad con la que se generan los datos, de los cuales el 80 % son no estructurados, existe la necesidad de utilizar tecnologías de vanguardia para analizarlos eficazmente y obtener información valiosa para tomar mejores decisiones. El Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER) en PLN se centra principalmente en procesar datos no estructurados y clasificarlos en categorías predefinidas, convirtiendo así los datos no estructurados en datos estructurados que pueden utilizarse para análisis posteriores.
La base mundial instalada de capacidad de almacenamiento alcanzará 11.7 zettabytes in 2023
80% de los datos en todo el mundo no están estructurados, lo que los hace obsoletos e inutilizables.
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 que las organizaciones puedan acceder a información crítica en datos no estructurados y descubrir relaciones entre entidades a partir de estados financieros, documentos de seguros, revisiones, notas médicas, etc. NER también puede ayudar a identificar relaciones entre entidades del mismo tipo, como varias organizaciones o personas mencionadas en un documento, lo cual es importante para la consistencia en el etiquetado de entidades y para mejorar la precisión del modelo. Gracias a nuestra amplia experiencia en PLN y lingüística, estamos bien preparados para ofrecer información específica de cada dominio y gestionar proyectos de anotación de cualquier escala.
El objetivo principal de un modelo NER es etiquetar entidades en documentos de texto y categorizarlas para el aprendizaje profundo. Los modelos de aprendizaje profundo y otros modelos de aprendizaje automático se utilizan comúnmente para tareas NER, ya que pueden aprender automáticamente características del texto y mejorar la precisión. Los modelos de propósito general, que se entrenan con corpus amplios como noticias y texto web, pueden requerir adaptación para funcionar con precisión en tareas NER específicas del dominio. Los tres enfoques siguientes se utilizan generalmente para este propósito. Sin embargo, también se puede optar por combinar uno o más métodos. Los diferentes enfoques para crear sistemas NER son:
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.
Los métodos basados en reglas se basan en reglas predefinidas para identificar entidades en el texto. Estos sistemas utilizan 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 una 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.
En sistemas basados en aprendizaje automático, se utiliza el modelado estadístico para detectar entidades. Este enfoque utiliza una representación del documento de texto basada en características. Se pueden superar varias desventajas de los dos primeros enfoques, ya que el modelo puede reconocer tipos de entidades a pesar de ligeras variaciones en su ortografía para el aprendizaje profundo. Además, se puede entrenar un modelo personalizado para NER específico del dominio, y es importante ajustar el modelo para mejorar la precisión y adaptarse a nuevos datos.
Análisis de los sentimientos
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
El Reconocimiento de Entidades con Nombre en el Aprendizaje Automático forma parte del Procesamiento del Lenguaje Natural (NER). El objetivo principal del NER es procesar datos estructurados y no estructurados y clasificar estas entidades con nombre en categorías predefinidas. Algunas categorías comunes incluyen nombre, persona, entidad, ubicación, empresa, tiempo, valores monetarios, eventos, entre otras.
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
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.
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)
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.
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.
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
Se estima que los científicos de datos dedican más del 80 % de su tiempo a la preparación de datos. Al coordinar a varios anotadores para garantizar la consistencia y la calidad de los proyectos de anotación, la externalización permite a su equipo centrarse en el desarrollo de algoritmos robustos, dejándonos a nosotros la parte tediosa de recopilar los conjuntos de datos de reconocimiento de entidades con nombre.
Un modelo de aprendizaje automático promedio requeriría la recopilación y el etiquetado de grandes cantidades de conjuntos de datos con nombre, lo que obliga a las empresas a incorporar recursos de otros equipos. Escalar las tareas de anotación en múltiples tipos de datos, como texto, imágenes y audio, puede ser un desafío. Con socios como nosotros, ofrecemos expertos en la materia que pueden escalarse fácilmente a medida que su negocio crece.
Los expertos dedicados a cada dominio, que realizan anotaciones a diario, siempre realizarán un trabajo superior al de un equipo que necesita adaptar las tareas de anotación a sus apretadas agendas. Obviamente, esto se traduce en mejores resultados, lo que se traduce en predicciones más precisas de los modelos NER.
Nuestro probado proceso de garantía de calidad de datos, validaciones tecnológicas y múltiples etapas de control de calidad nos ayudan a ofrecer la mejor calidad en su clase, a menudo superando las expectativas al entregar datos anotados en un formato estructurado para facilitar el procesamiento posterior.
Estamos certificados por mantener los más altos estándares de seguridad de datos con privacidad mientras trabajamos con nuestros clientes para garantizar la confidencialidad.
Como expertos en seleccionar, capacitar y administrar equipos de trabajadores calificados, podemos garantizar que los proyectos se entreguen dentro del presupuesto.
Alto tiempo de actividad de la red y entrega puntual de datos, servicios y soluciones.
Con un grupo de recursos en tierra y en alta mar, podemos construir y escalar equipos según sea necesario para varios casos de uso.
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.
Named Entity Recognition (NER) lo ayuda a desarrollar modelos de NLP y aprendizaje automático de primer nivel. Aprenda casos de uso, ejemplos y mucho más de NER en esta publicación súper informativa.
El 80% de los datos en el dominio de la salud no están estructurados, lo que los hace inaccesibles. El acceso a los datos requiere una importante intervención manual, lo que limita la cantidad de datos utilizables.
La anotación de texto en el aprendizaje automático se refiere a agregar metadatos o etiquetas a los datos textuales sin procesar para crear conjuntos de datos estructurados para entrenar, evaluar y mejorar los modelos de aprendizaje automático.
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La anotación de datos médicos es el proceso de etiquetar textos, imágenes, audio y vídeos médicos para entrenar modelos de IA en el ámbito sanitario. Ayuda a la IA a comprender y procesar información médica compleja.
Es esencial para crear modelos de IA precisos que mejoren el diagnóstico, la planificación del tratamiento y la atención al paciente. Los datos anotados ayudan a la IA a identificar enfermedades, analizar imágenes médicas e interpretar notas clínicas eficazmente.
La anotación de datos médicos incluye texto (notas clínicas, registros médicos electrónicos), imágenes (radiografías, resonancias magnéticas, tomografías computarizadas), audio (dictados médicos) y video (grabaciones quirúrgicas).