命名實體識別服務
通過實體提取和識別解鎖非結構化數據中的關鍵信息
特色客戶
賦能團隊打造世界領先的人工智能產品。
查看數據生成的速度； 其中 80% 是非結構化的，因此需要在實地使用下一代技術來有效地分析數據並獲得有意義的見解以做出更好的決策。 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分類為預定義的類別。
IDC，分析公司：
全球存儲容量安裝基數將達到 11.7 ZB in 2023
IBM、Gartner 和 IDC：
80％ 世界各地的數據是非結構化的，使其過時且無法使用。
真實世界的解決方案
分析數據以發現有意義的見解，以使用 NER 訓練 NLP 模型
正確組織和精確註釋的數據是 AI/ML 模型工作的核心。 Shaip 命名實體識別旨在允許組織解鎖非結構化數據中的關鍵信息並讓您從財務報表中發現實體之間的關係， 保險文件、評論、醫生筆記等。憑藉在自然語言處理和語言學方面的豐富經驗，我們有能力提供特定領域的見解並處理任何規模的註釋項目。
NER方法
NER 模型的主要目標是標記或標記文本文檔中的實體，並對它們進行分類以進行深度學習。 以下三種方法通常用於此目的。 但是，您也可以選擇組合一種或多種方法。 創建NER系統的不同方法是：
基於字典
系統
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
系統
基於一組預設規則的信息提取，這些規則是
基於模式的規則 – 顧名思義，基於模式的規則遵循文檔中使用的形態模式或單詞串。
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。
基於機器學習的系統
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。 您可以克服前兩種方法的幾個缺點，因為模型可以識別實體類型，儘管深度學習的拼寫略有不同。
我們如何幫助
- 一般NER
- 醫療NER
- PII 註釋
- PHI 註釋
- 關鍵短語註釋
- 事件註釋
NER的應用
- 簡化的客戶支持
- 高效的人力資源
- 簡化的內容分類
- 改善患者護理
- 優化搜索引擎
- 準確的內容推薦
用例
- 信息提取與識別系統
- 問答系統
- 機器翻譯系統
- 自動總結系統
- 語義註釋
NER註釋過程
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
我們的專長
1.命名實體識別（NER）
機器學習中的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。
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
- 保額
- 賠償限額/保單限額
- 工資單、營業額、費用收入、出口/進口等估算
- 車輛時刻表
- 政策擴展和內部限制
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。
2. 關鍵詞標註（KP）
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）
3. PII 註釋
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。
4. PHI 註釋
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。
5. 事件註釋
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、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
選擇 Shaip 作為值得信賴的 NER 訓練數據集合作夥伴的理由
人物
專門和訓練有素的團隊：
- 30,000 多名數據創建、標籤和 QA 協作者
- 有資質的項目管理團隊
- 經驗豐富的產品開發團隊
- 人才庫採購和入職團隊
過程
通過以下方式確保最高的流程效率：
- 穩健的 6 Sigma Stage-Gate 工藝
- 一個由 6 Sigma 黑帶組成的專門團隊——關鍵流程負責人和質量合規
- 持續改進和反饋循環
平台
獲得專利的平台具有以下優勢：
- 基於網絡的端到端平台
- 無可挑剔的品質
- 更快的 TAT
- 無縫交付
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為什麼是夏普？
敬業的團隊
據估計，數據科學家將超過 80% 的時間用於數據準備。 通過外包，您的團隊可以專注於開發穩健的算法，而將收集命名實體識別數據集的繁瑣部分留給我們。
可擴展性
一個普通的 ML 模型需要收集和標記大量命名數據集，這需要公司從其他團隊中獲取資源。 通過像我們這樣的合作夥伴，我們提供可以隨著您的業務增長輕鬆擴展的領域專家。
更好的質量
與需要在繁忙的日程安排中適應註釋任務的團隊相比，日復一日地進行註釋的專門領域專家將 - 任何一天 - 都做得更好。 不用說，它會產生更好的輸出。
卓越運營
我們經過驗證的數據質量保證流程、技術驗證和 QA 的多個階段，幫助我們提供通常超出預期的一流質量。
隱私安全
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
競爭力的價格
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。
可用性和交付
數據、服務和解決方案的高網絡正常運行時間和準時交付。
全球勞動力
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。
人員、流程和平台
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。
想要構建自己的 NER 訓練數據？
立即聯繫我們，了解我們如何為您獨特的 AI/ML 解決方案收集自定義 NER 數據集
常見問題
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，下午 12 點，
創建NER系統的不同方法是：
基於字典的系統
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