名前付き実体認識注釈の専門家
NLP でのエンティティ抽出により、非構造化データの重要な情報を解き放つ
注目のクライアント
チームが世界をリードするAI製品を構築できるようにします。
データが生成される速度を確認します。 そのうち80％は構造化されていないため、データを効果的に分析し、より良い意思決定を行うための有意義な洞察を得るために、次世代テクノロジーを使用する必要があります。 NLPの名前付きエンティティ認識（NER）は、主に非構造化データの処理と、これらの名前付きエンティティの事前定義されたカテゴリへの分類に重点を置いています。
IDC、アナリスト会社：
ストレージ容量の世界的なインストールベースは到達します 11.7ゼタバイト in 2023
IBM、Gartner、IDC：
視聴者の３８%が 世界中のデータの一部は構造化されておらず、時代遅れで使用できません。
NERとは
データを分析して有意義な洞察を発見する
Named Entity Recognition (NER) は、非構造化テキスト内の人、組織、場所などのエンティティを識別して分類します。 NER は、データ抽出を強化し、情報検索を簡素化し、高度な AI アプリケーションを強化するため、企業が活用するための重要なツールとなっています。 NER を使用すると、組織は貴重な洞察を得て、カスタマー エクスペリエンスを改善し、プロセスを合理化できます。
Shaip NER は、組織が非構造化データの重要な情報を解き放ち、財務諸表からエンティティ間の関係を発見できるように設計されています。 保険文書、レビュー、医師のメモなど。NLP と言語学の豊富な経験により、あらゆる規模の注釈プロジェクトを処理するためのドメイン固有の洞察を提供する十分な設備が整っています。
NERアプローチ
NERモデルの主な目標は、テキストドキュメント内のエンティティにラベルを付けるかタグを付け、ディープラーニングのためにそれらを分類することです。 この目的のために、一般的に次のXNUMXつのアプローチが使用されます。 ただし、XNUMXつ以上の方法を組み合わせることもできます。 NERシステムを作成するためのさまざまなアプローチは次のとおりです。
辞書ベース
システム
これはおそらく最も単純で基本的なNERアプローチです。 多くの単語、類義語、語彙コレクションを含む辞書を使用します。 システムは、テキストに存在する特定のエンティティが語彙でも利用可能かどうかをチェックします。 文字列照合アルゴリズムを使用することにより、エンティティのクロスチェックが実行されます。 TNERモデルが効果的に機能するためには、語彙データセットを絶えずアップグレードする必要があります。
ルールベース
システム
事前に設定された一連のルールに基づく情報抽出
パターンベースのルール –名前が示すように、パターンベースのルールは、ドキュメントで使用されている形態学的パターンまたは単語の文字列に従います。
コンテキストベースのルール –コンテキストベースのルールは、ドキュメント内の単語の意味またはコンテキストによって異なります。
機械学習ベースのシステム
機械学習ベースのシステムでは、統計モデリングを使用してエンティティを検出します。 このアプローチでは、テキストドキュメントの機能ベースの表現が使用されます。 モデルはディープラーニングのスペルにわずかな違いがあるにもかかわらずエンティティタイプを認識できるため、最初のXNUMXつのアプローチのいくつかの欠点を克服できます。
我々は助けることができる方法
- 一般的なNER
- 医療NER
- PIIアノテーション
- PHIアノテーション
- キーフレーズアノテーション
- インシデントアノテーション
NERのアプリケーション
- 合理化されたカスタマーサポート
- 効率的な人材
- 簡略化されたコンテンツ分類
- 患者ケアを改善する
- 検索エンジンの最適化
- 正確なコンテンツの推奨
使用事例
- 情報抽出および認識システム
- 質問-回答システム
- 機械翻訳システム
- 自動要約システム
- セマンティックアノテーション
NER注釈プロセス
NER注釈プロセスは通常、クライアントの要件とは異なりますが、主に次のものが含まれます。
フェーズ1： 技術分野の専門知識（プロジェクトの範囲と注釈のガイドラインを理解する）
フェーズ2： プロジェクトに適したリソースのトレーニング
フェーズ3： 注釈付きドキュメントのフィードバックサイクルとQA
当社の専門知識
1.固有表現抽出（NER）
機械学習における固有表現抽出は、自然言語処理の一部です。 NERの主な目的は、構造化データと非構造化データを処理し、これらの名前付きエンティティを事前定義されたカテゴリに分類することです。 一般的なカテゴリには、名前、場所、会社、時間、金銭的価値、イベントなどがあります。
1.1一般ドメイン
一般ドメイン内の人、場所、組織などの識別
1.2保険ドメイン
これには、次のような保険文書内のエンティティの抽出が含まれます。
- 被保険者の合計
- 補償の制限/ポリシーの制限
- 賃金ロール、売上高、手数料収入、輸出入などの見積もり
- 車両スケジュール
- ポリシーの拡張と内部制限
1.3臨床領域/医療NER
EHRなどの医療記録からの問題、解剖学的構造、医学、手順の特定。 通常、構造化されていないため、構造化情報を抽出するには追加の処理が必要です。 これは多くの場合複雑であり、関連するエンティティを抽出するには、ヘルスケアのドメインエキスパートが必要です。
2.キーフレーズ注釈（KP）
テキスト内の個別の名詞句を識別します。 名詞句は、単純なもの（たとえば、名詞、適切な名詞、代名詞などの単一の頭の単語）または複雑なもの（たとえば、頭の単語とそれに関連する修飾子を持つ名詞句）のいずれかです。
3.PIIアノテーション
PIIとは、個人を特定できる情報を指します。 このタスクには、個人のIDに関連付けることができるキー識別子の注釈が含まれます。
4.PHIアノテーション
PHIは、保護された健康情報を指します。 このタスクには、患者の記録/ IDを匿名化するために、HIPAAで識別される18の主要な患者IDの注釈が含まれます。
5.インシデントアノテーション
攻撃、誘拐、投資などのイベントについて、誰が、何を、いつ、どこで行うかなどの情報の識別。この注釈プロセスには、次の手順があります。
5.1。 エンティティの識別 （例：人、場所、組織など）
5.2。 主な事件を示す単語の識別 （つまり、トリガーワード）
5.3。 トリガーとエンティティタイプ間の関係の識別
なぜShaip？
専任チーム
データサイエンティストは、時間の80％以上をデータ準備に費やしていると推定されています。 アウトソーシングを使用すると、チームは堅牢なアルゴリズムの開発に集中でき、名前付きエンティティ認識データセットを収集するという面倒な部分を私たちに任せることができます。
スケーラビリティ
平均的なMLモデルでは、名前付きデータセットの大きなチャンクを収集してタグ付けする必要があり、企業は他のチームからリソースを取得する必要があります。 私たちのようなパートナーと協力して、ビジネスの成長に合わせて簡単に拡張できるドメインエキスパートを提供しています。
より良い品質
毎日と毎日に注釈を付ける専任のドメインエキスパートは、忙しいスケジュールで注釈タスクに対応する必要があるチームと比較して、いつでも優れた仕事をします。 言うまでもなく、出力が向上します。
オペレーショナル·エクセレンス
実績のあるデータ品質保証プロセス、テクノロジー検証、およびQAの複数の段階により、期待を超えるクラス最高の品質を実現できます。
プライバシーを備えたセキュリティ
私たちは、クライアントと協力して機密性を確保しながら、プライバシーを備えた最高水準のデータセキュリティを維持することで認定されています
競争力のある価格設定
熟練労働者のチームのキュレーション、トレーニング、および管理の専門家として、プロジェクトが予算内で確実に実施されるようにすることができます。
可用性と配信
データ、サービス、ソリューションの高いネットワーク稼働時間とオンタイム配信。
グローバルな労働力
オンショアおよびオフショアのリソースのプールを使用して、さまざまなユースケースの必要に応じてチームを構築および拡張できます。
人、プロセス、プラットフォーム
Shaipは、グローバルな労働力、堅牢なプラットフォーム、およびシックスシグマの黒帯によって設計された運用プロセスの組み合わせにより、最も困難なAIイニシアチブの立ち上げを支援します。
推奨リソース
ブログ
固有表現抽出（NER）–概念、タイプ
Named Entity Recognition (NER) は、一流の機械学習と NLP モデルを開発するのに役立ちます。 この非常に有益な投稿で、NER の使用例、例などを学びましょう。
ソリューション
人力による医療データ注釈
ヘルスケア領域のデータの 80% は構造化されていないため、アクセスできません。 データにアクセスするには大幅な手動介入が必要となるため、使用できるデータの量が制限されます。
ブログ
機械学習におけるテキスト注釈: 包括的なガイド
機械学習におけるテキスト アノテーションとは、生のテキスト データにメタデータまたはラベルを追加して、機械学習モデルのトレーニング、評価、改善のための構造化データセットを作成することを指します。
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よくある質問（FAQ）
固有表現抽出は、自然言語処理の一部です。 NERの主な目的は、構造化データと非構造化データを処理し、これらの名前付きエンティティを事前定義されたカテゴリに分類することです。 一般的なカテゴリには、名前、場所、会社、時間、金銭的価値、イベントなどがあります。
一言で言えば、NERは以下を扱います。
固有表現抽出/検出–ドキュメント内の単語または一連の単語を識別します。
名前付きエンティティの分類–検出されたすべてのエンティティを事前定義されたカテゴリに分類します。
自然言語処理は、音声とテキストから意味を抽出できるインテリジェントなマシンの開発に役立ちます。 機械学習は、大量の自然言語データセットをトレーニングすることで、これらのインテリジェントシステムが学習を継続できるようにします。 一般に、NLPは次のXNUMXつの主要なカテゴリで構成されています。
言語の構造と規則を理解する–構文
単語、テキスト、およびスピーチの意味を導き出し、それらの関係を特定する–セマンティクス
話し言葉を識別して認識し、それらをテキストに変換する–スピーチ
事前定義されたエンティティ分類の一般的な例のいくつかは次のとおりです。
人： マイケル・ジャクソン、オプラ・ウィンフリー、バラク・オバマ、スーザン・サランドン
住所 カナダ、ホノルル、バンコク、ブラジル、ケンブリッジ
組織： サムスン、ディズニー、イェール大学、グーグル
時間： 15.35、12 PM、
NERシステムを作成するためのさまざまなアプローチは次のとおりです。
辞書ベースのシステム
ルールベースのシステム
機械学習ベースのシステム
合理化されたカスタマーサポート
効率的な人材
簡略化されたコンテンツ分類
検索エンジンの最適化
正確なコンテンツの推奨