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.
En regardant la vitesse à laquelle les données sont générées ; dont 80 % ne sont pas structurés, il est nécessaire sur le terrain d'utiliser les technologies de nouvelle génération pour analyser efficacement les données et obtenir des informations utiles pour prendre de meilleures décisions. La reconnaissance d'entités nommées (NER) dans le NLP se concentre principalement sur le traitement de données non structurées et la classification de ces entités nommées dans des catégories prédéfinies.
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 de déverrouiller des informations critiques dans des données non structurées et vous permet de découvrir des relations entre des entités à partir d'états financiers, de documents d'assurance, d'avis, de notes de médecins, etc. Avec une riche expérience en PNL et en linguistique, nous sommes bien équipés pour fournir des informations spécifiques au domaine pour 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 un apprentissage en profondeur. 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 :
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.
Extraction d'informations basée sur 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 utilisée 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. Une représentation basée sur les caractéristiques du document texte est utilisée dans cette approche. Vous pouvez surmonter plusieurs inconvénients des deux premières approches puisque le modèle peut reconnaître les types d'entités malgré de légères variations dans leur orthographe pour l'apprentissage en profondeur.
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 dans l'apprentissage automatique fait partie du traitement du langage naturel. L'objectif principal de NER est de traiter des données structurées et non structurées et de classer ces entités nommées dans des catégories prédéfinies. Certaines catégories courantes incluent le nom, 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 passent plus de 80% de leur temps dans la préparation des données. Avec l'externalisation, votre équipe peut se concentrer sur le développement d'algorithmes robustes, nous laissant la partie fastidieuse de la collecte des ensembles de données de reconnaissance d'entités nommées.
Un modèle ML moyen nécessiterait la collecte et le balisage de gros morceaux d'ensembles de données nommés, ce qui oblige les entreprises à extraire des ressources d'autres équipes. Avec des partenaires comme nous, nous proposons des experts de domaine qui peuvent être facilement adaptés à la croissance de votre entreprise.
Des experts de domaine dédiés, qui annotent jour après jour, feront - n'importe quel jour - un travail supérieur par rapport à une équipe, qui doit s'adapter aux tâches d'annotation dans leurs horaires chargés. Inutile de dire qu'il en résulte un meilleur rendement.
Notre processus éprouvé d'assurance qualité des données, nos validations technologiques et nos multiples étapes d'assurance qualité nous aident à fournir la meilleure qualité qui dépasse souvent les attentes.
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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La reconnaissance d'entité nommée fait partie du traitement du langage naturel. L'objectif principal de NER est de traiter des données structurées et non structurées et de classer ces entités nommées dans des catégories prédéfinies. Certaines catégories courantes incluent le nom, le lieu, l'entreprise, l'heure, les valeurs monétaires, les événements, etc.
En quelques mots, NER s'occupe de :
Reconnaissance/détection d'entités nommées – Identification d'un mot ou d'une série de mots dans un document.
Classification des entités nommées – Classement de chaque entité détectée dans des catégories prédéfinies.
Le traitement du langage naturel aide à développer des machines intelligentes capables d'extraire le sens de la parole et du texte. L'apprentissage automatique aide ces systèmes intelligents à poursuivre leur apprentissage en s'entraînant sur de grandes quantités d'ensembles de données en langage naturel. Généralement, la PNL se compose de trois grandes catégories :
Comprendre la structure et les règles du langage – Syntaxe
Déduire le sens des mots, du texte et de la parole et identifier leurs relations - Sémantique
Identifier et reconnaître des mots prononcés et les transformer en texte – Discours
Certains des exemples courants d'une catégorisation d'entité prédéterminée sont :
Personne: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
Emplacement : Canada, Honolulu, Bangkok, Brésil, Cambridge
Organisation: Samsung, Disney, Université de Yale, Google
Heure : 15.35h12, XNUMXh,
Les différentes approches pour créer des systèmes NER sont :
Systèmes basés sur un dictionnaire
Systèmes basés sur des règles
Systèmes basés sur l'apprentissage automatique
Assistance client simplifiée
Des ressources humaines efficaces
Classification simplifiée du contenu
Optimisation des moteurs de recherche
Recommandation de contenu précise
