Débloquez des informations critiques dans des données non structurées avec l'extraction d'entités dans NLP
Donner aux équipes les moyens de créer des produits d'IA de pointe.
Compte tenu de la vitesse à laquelle les données sont générées, dont 80 % sont non structurées, il est nécessaire d'utiliser des technologies de nouvelle génération pour les analyser efficacement et obtenir des informations pertinentes afin de prendre de meilleures décisions. La reconnaissance d'entités nommées (NER) en TALN se concentre principalement sur le traitement des données non structurées et leur classification dans des catégories prédéfinies, convertissant ainsi les données non structurées en données structurées exploitables pour l'analyse en aval.
La base mondiale installée de capacité de stockage atteindra 11.7 zettaoctets in 2023
80 % des données dans le monde ne sont pas structurées, ce qui les rend obsolètes et inutilisables.
Named Entity Recognition (NER) identifie et classe des entités telles que des personnes, des organisations et des emplacements dans un texte non structuré. NER améliore l'extraction de données, simplifie la récupération d'informations et alimente des applications d'IA avancées, ce qui en fait un outil essentiel pour les entreprises. Avec NER, les organisations peuvent obtenir des informations précieuses, améliorer l'expérience client et rationaliser les processus.
Shaip NER est conçu pour permettre aux organisations d'accéder à des informations critiques dans des données non structurées et de découvrir les relations entre entités à partir d'états financiers, de documents d'assurance, de rapports, de notes médicales, etc. NER permet également d'identifier les relations entre entités de même type, comme plusieurs organisations ou individus mentionnés dans un document, ce qui est essentiel pour la cohérence du balisage des entités et l'amélioration de la précision des modèles. Forts d'une solide expérience en TALN et en linguistique, nous sommes parfaitement équipés pour fournir des analyses spécifiques à chaque domaine afin de gérer des projets d'annotation de toute envergure.
L'objectif principal d'un modèle NER est d'étiqueter ou de baliser des entités dans des documents texte et de les catégoriser pour l'apprentissage profond. Les modèles d'apprentissage profond et autres modèles d'apprentissage automatique sont couramment utilisés pour les tâches NER, car ils peuvent apprendre automatiquement des caractéristiques du texte et améliorer la précision. Les modèles à usage général, entraînés sur des corpus étendus tels que des actualités et des textes web, peuvent nécessiter des adaptations pour fonctionner avec précision dans des tâches NER spécifiques à un domaine. Les trois approches suivantes sont généralement utilisées à cette fin. Cependant, vous pouvez également choisir de combiner une ou plusieurs méthodes. Les différentes approches pour créer des systèmes NER sont les suivantes :
C'est peut-être l'approche NER la plus simple et la plus fondamentale. Il utilisera un dictionnaire avec de nombreux mots, des synonymes et une collection de vocabulaire. Le système vérifiera si une entité particulière présente dans le texte est également disponible dans le vocabulaire. En utilisant un algorithme de mise en correspondance de chaînes, une vérification croisée des entités est effectuée. JIl est nécessaire d'améliorer constamment l'ensemble de données de vocabulaire pour le fonctionnement efficace du modèle NER.
Les méthodes basées sur des règles s'appuient sur des règles prédéfinies pour identifier les entités dans un texte. Ces systèmes utilisent un ensemble de règles prédéfinies, qui sont
Règles basées sur des modèles – Comme son nom l’indique, une règle basée sur un modèle suit un modèle morphologique ou une chaîne de mots utilisés dans le document.
Règles basées sur le contexte – Les règles contextuelles dépendent de la signification ou du contexte du mot dans le document.
Dans les systèmes basés sur l'apprentissage automatique, la modélisation statistique est utilisée pour détecter les entités. Cette approche utilise une représentation du document texte basée sur les caractéristiques. Plusieurs inconvénients des deux premières approches peuvent être surmontés, car le modèle reconnaît les types d'entités malgré de légères variations orthographiques, ce qui favorise l'apprentissage profond. De plus, il est possible d'entraîner un modèle personnalisé pour un NER spécifique à un domaine, et il est important de l'affiner pour améliorer sa précision et l'adapter aux nouvelles données.
Analyse des sentiments
Le processus d'annotation NER diffère généralement de l'exigence d'un client, mais il implique principalement :
Phase 1: Expertise technique du domaine (compréhension de la portée du projet et des directives d'annotation)
Phase 2: Former les ressources adaptées au projet
Phase 3: Cycle de feedback et QA des documents annotés
La reconnaissance d'entités nommées en apprentissage automatique fait partie du traitement automatique du langage naturel. L'objectif principal du NER est de traiter des données structurées et non structurées et de classer ces entités nommées dans des catégories prédéfinies. Parmi les catégories courantes, on trouve le nom, l'entité, le lieu, l'entreprise, l'heure, les valeurs monétaires, les événements, etc.
1.1 Domaine général
Identification des personnes, du lieu, de l'organisation etc. dans le domaine général
1.2 Domaine de l'assurance
Cela implique l'extraction d'entités dans les documents d'assurance tels que
1.3 Domaine clinique / NER médical
Identification du problème, de la structure anatomique, de la médecine, de la procédure à partir des dossiers médicaux tels que les DSE ; sont généralement de nature non structurée et nécessitent un traitement supplémentaire pour extraire des informations structurées. Ceci est souvent complexe et nécessite des experts du domaine de la santé pour extraire les entités pertinentes.
Il identifie un groupe nominal discret dans un texte. Une phrase nominale peut être soit simple (par exemple, un mot principal comme un nom, un nom propre ou un pronom) soit complexe (par exemple, une phrase nominale qui a un mot principal avec ses modificateurs associés)
PII fait référence aux informations personnellement identifiables. Cette tâche implique l'annotation de tous les identificateurs clés qui peuvent se rapporter à l'identité d'une personne.
PHI fait référence aux informations de santé protégées. Cette tâche implique l'annotation de 18 identificateurs clés de patients tels qu'identifiés en vertu de la loi HIPAA, afin d'anonymiser un dossier/une identité de patient.
Identification d'informations telles que qui, quoi, quand, où à propos d'un événement, par exemple attaque, enlèvement, investissement, etc. Ce processus d'annotation comporte les étapes suivantes :
5.1. Identification de l'entité (par exemple, personne, lieu, organisation, etc.)
5.2. Identification du mot désignant l'incident principal (c'est-à-dire mot déclencheur)
5.3. Identification de la relation entre un déclencheur et les types d'entités
On estime que les data scientists consacrent plus de 80 % de leur temps à la préparation des données. En coordonnant plusieurs annotateurs pour garantir la cohérence et la qualité des projets d'annotation, l'externalisation permet à votre équipe de se concentrer sur le développement d'algorithmes robustes, nous laissant la tâche fastidieuse de collecter les jeux de données de reconnaissance d'entités nommées.
Un modèle ML classique nécessite la collecte et l'étiquetage de vastes volumes de données nommées, ce qui oblige les entreprises à mobiliser des ressources auprès d'autres équipes. Adapter les efforts d'annotation à différents types de données, tels que le texte, les images et l'audio, peut s'avérer complexe. Grâce à des partenaires comme nous, nous proposons des experts métier qui s'adaptent facilement à la croissance de votre entreprise.
Des experts dédiés au domaine, qui annotent quotidiennement, feront, à tout moment, un travail supérieur à celui d'une équipe qui doit intégrer des tâches d'annotation dans son emploi du temps chargé. Il va sans dire que cela se traduit par de meilleurs résultats, permettant des prédictions plus précises des modèles NER.
Notre processus éprouvé d'assurance qualité des données, nos validations technologiques et nos multiples étapes d'assurance qualité nous aident à offrir la meilleure qualité de sa catégorie, dépassant souvent les attentes en fournissant des données annotées dans un format structuré pour faciliter le traitement en aval.
Nous sommes certifiés pour maintenir les normes les plus élevées de sécurité des données avec confidentialité tout en travaillant avec nos clients pour assurer la confidentialité
En tant qu'experts dans la conservation, la formation et la gestion d'équipes de travailleurs qualifiés, nous pouvons nous assurer que les projets sont livrés dans les limites du budget.
Disponibilité élevée du réseau et livraison ponctuelle des données, services et solutions.
Avec un pool de ressources onshore et offshore, nous pouvons constituer et dimensionner des équipes selon les besoins pour divers cas d'utilisation.
Avec la combinaison d'une main-d'œuvre mondiale, d'une plate-forme robuste et de processus opérationnels conçus par des ceintures noires 6 sigma, Shaip aide à lancer les initiatives d'IA les plus difficiles.
Named Entity Recognition (NER) vous aide à développer des modèles d'apprentissage automatique et de NLP de premier ordre. Découvrez des cas d'utilisation, des exemples et bien plus encore de NER dans cet article très informatif.
80% des données dans le domaine de la santé ne sont pas structurées, ce qui les rend inaccessibles. L'accès aux données nécessite une intervention manuelle importante, ce qui limite la quantité de données exploitables.
L'annotation de texte dans l'apprentissage automatique fait référence à l'ajout de métadonnées ou d'étiquettes aux données textuelles brutes pour créer des ensembles de données structurés pour la formation, l'évaluation et l'amélioration des modèles d'apprentissage automatique.
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