通過 NLP 中的實體提取解鎖非結構化數據中的關鍵信息
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鑑於數據產生速度之快，其中80%為非結構化數據，我們迫切需要使用下一代技術來有效分析數據，並獲得有意義的洞察，從而做出更明智的決策。自然語言處理 (NLP) 中的命名實體識別 (NER) 主要側重於處理非結構化數據，並將這些命名實體歸類到預先定義的類別中，從而將非結構化資料轉換為可用於下游分析的結構化資料。
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80% 世界各地的數據是非結構化的，使其過時且無法使用。
命名實體識別 (NER)，識別和分類實體，例如非結構化文本中的人員、組織和位置。 NER 增強了數據提取，簡化了信息檢索，並為高級 AI 應用程序提供支持，使其成為企業可以利用的重要工具。 借助 NER，組織可以獲得有價值的見解、改善客戶體驗並簡化流程。
Shaip NER 旨在幫助組織解鎖非結構化資料中的關鍵訊息，並幫助您從財務報表、保險單據、評論、醫生記錄等資料中發現實體之間的關係。 NER 還可以幫助識別相同類型實體之間的關係，例如文件中提到的多個組織或個人，這對於保持實體標註的一致性並提高模型準確性至關重要。憑藉豐富的 NLP 和語言學經驗，我們能夠提供特定領域的洞察，處理任何規模的標註項目。
NER 模型的主要目標是標記文字文件中的實體，並對其進行分類以便進行深度學習。深度學習模型和其他機器學習模型通常用於 NER 任務，因為它們可以自動從文本中學習特徵並提高準確性。通用模型是在新聞和網路文本等廣泛語料庫上訓練的，可能需要進行調整才能在特定領域的 NER 任務中準確執行。通常使用以下三種方法來實現此目的。但是，您也可以選擇組合一種或多種方法。創建 NER 系統的不同方法如下：
這可能是最簡單和最基本的 NER 方法。 它將使用包含許多單詞、同義詞和詞彙集合的字典。 系統將檢查文本中存在的特定實體是否也在詞彙表中可用。 通過使用字符串匹配算法，對實體進行交叉檢查。 噸這裡需要不斷升級詞彙數據集以實現 NER 模型的有效運行。
基於規則的方法依賴預先定義的規則來識別文字中的實體。這些系統使用一組預設的規則，這些規則
基於模式的規則 – 顧名思義，基於模式的規則遵循文件中使用的形態模式或字串。
基於上下文的規則 – 基於上下文的規則取決於文檔中單詞的含義或上下文。
在基於機器學習的系統中，統計建模用於檢測實體。這種方法使用基於特徵的文本文檔表示。由於深度學習模型能夠辨識實體類型，即使拼字略有差異，也能克服前兩種方法的許多缺點。此外，您還可以為特定領域的命名實體識別 (NER) 訓練自訂模型，並且對模型進行微調以提高準確性並適應新資料至關重要。
情緒分析
NER 註釋過程通常與客戶的要求不同，但主要涉及：
段落 1: 技術領域專業知識（了解項目範圍和註釋指南）
段落 2: 為項目培訓適當的資源
段落 3: 註釋文檔的反饋週期和質量保證
機器學習中的命名實體辨識是自然語言處理的一部分。 NER 的主要目標是處理結構化和非結構化數據，並將這些命名實體分類到預先定義的類別中。一些常見的類別包括姓名、人物實體、地點、公司、時間、金錢價值、事件等等。
1.1 一般領域
一般領域中的人員、地點、組織等的識別
1.2 保險領域
它涉及提取保險文件中的實體，例如
1.3 臨床領域/醫學NER
從 EHR 等醫療記錄中識別問題、解剖結構、藥物、程序； 通常本質上是非結構化的，需要額外的處理來提取結構化信息。 這通常很複雜，需要醫療保健領域的專家來提取相關實體。
它標識文本中的離散名詞短語。 名詞短語可以是簡單的（例如，像名詞、專有名詞或代詞這樣的單中心詞）或複雜的（例如，具有中心詞及其相關修飾語的名詞短語）
PII 是指個人身份信息。 此任務涉及註釋任何可以與個人身份相關的關鍵標識符。
PHI 是指受保護的健康信息。 該任務涉及對 HIPAA 下標識的 18 個關鍵患者標識符進行註釋，以便對患者記錄/身份進行去標識化。
識別事件的對象、事件、時間、地點等信息，例如攻擊、綁架、投資等。此註釋過程具有以下步驟：
5.1。 實體識別 （例如人物、地點、組織等。
5.2. 識別表示主要事件的詞 （即觸發詞）
5.3. 識別觸發器和實體類型之間的關係
據估計，資料科學家 80% 以上的時間都花在資料準備上。透過協調多位註釋人員來確保註釋專案的一致性和質量，外包可以讓您的團隊專注於開發強大的演算法，而將收集命名實體識別資料集的繁瑣工作留給我們。
一個普通的機器學習模型需要收集並標記大量命名資料集，這需要公司從其他團隊引入資源。將註釋工作擴展到多種資料類型（例如文字、圖像和音訊）可能頗具挑戰性。透過像我們這樣的合作夥伴，我們可以提供領域專家，並隨著您的業務成長輕鬆擴展。
專注於領域專家，日復一日地進行註釋，無論何時，都比那些需要在繁忙日程中兼顧註釋任務的團隊做得更好。毋庸置疑，這會帶來更好的輸出，從而使 NER 模型的預測更加準確。
我們經過驗證的資料品質保證流程、技術驗證和多個 QA 階段幫助我們提供一流的質量，並且透過以結構化格式提供註釋的資料以促進下游處理，通常會超出預期。
我們經過認證，可以在與客戶合作以確保機密性的同時保持最高標準的數據安全和隱私
作為策劃、培訓和管理技術工人團隊的專家，我們可以確保項目在預算範圍內交付。
數據、服務和解決方案的高網絡正常運行時間和準時交付。
憑藉在岸和離岸資源池，我們可以根據各種用例的需要建立和擴展團隊。
憑藉全球勞動力、強大的平台和由 6 sigma black-belts 設計的運營流程的組合，Shaip 幫助啟動了最具挑戰性的 AI 計劃。
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命名實體識別是自然語言處理的一部分。 NER 的主要目標是處理結構化和非結構化數據，並將這些命名實體分類為預定義的類別。 一些常見的類別包括姓名、地點、公司、時間、貨幣價值、事件等。
簡而言之，NER 處理：
命名實體識別/檢測——識別文檔中的一個詞或一系列詞。
命名實體分類——將每個檢測到的實體分類為預定義的類別。
自然語言處理有助於開發能夠從語音和文本中提取意義的智能機器。 機器學習通過對大量自然語言數據集的訓練來幫助這些智能係統繼續學習。 一般來說，NLP 包括三大類：
理解語言的結構和規則——語法
推導單詞、文本和語音的含義並識別它們之間的關係——語義
識別和識別口語並將其轉換為文本 - 語音
預定實體分類的一些常見示例是：
人： 邁克爾·傑克遜、奧普拉·溫弗瑞、巴拉克·奧巴馬、蘇珊·薩蘭登
地點： 加拿大、檀香山、曼谷、巴西、劍橋
組織： 三星、迪士尼、耶魯大學、谷歌
時間： 15.35:12，中午XNUMX點
創建NER系統的不同方法是：
基於字典的系統
基於規則的系統
基於機器學習的系統
簡化的客戶支持
高效的人力資源
簡化的內容分類
優化搜索引擎
準確的內容推薦
