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
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。
データ生成の速度を見ると、その80%が非構造化データであることが分かります。現場では、次世代テクノロジーを用いてデータを効果的に分析し、より適切な意思決定を行うための有意義な洞察を得る必要があります。NLPにおける固有表現認識（NER）は、主に非構造化データの処理と、これらの固有表現を定義済みのカテゴリに分類することに重点を置いています。これにより、非構造化データを下流の分析に使用できる構造化データに変換します。
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
80% 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。
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から重要な情報を引き出し、財務諸表、保険書類、レビュー、医師の診断書などからエンティティ間の関係性を発見できるように設計されています。NERはまた、文書内に複数の組織や個人が記載されているなど、同じ種類のエンティティ間の関係性を識別するのにも役立ちます。これは、エンティティのタグ付けの一貫性とモデルの精度向上に重要です。NLPと言語学の豊富な経験を持つ当社は、あらゆる規模のアノテーションプロジェクトに対応し、ドメイン固有の洞察を提供する体制を整えています。
NERモデルの主な目的は、テキスト文書内のエンティティにラベルまたはタグを付け、深層学習用に分類することです。深層学習モデルやその他の機械学習モデルは、テキストから特徴を自動的に学習し、精度を向上できるため、NERタスクでよく使用されます。ニュースやウェブテキストなどの広範なコーパスでトレーニングされた汎用モデルは、ドメイン固有のNERタスクで正確に動作させるには適応が必要になる場合があります。この目的では、通常、以下の3つのアプローチが使用されます。ただし、1つまたは複数の手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様々なアプローチは次のとおりです。
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。
ルールベースの手法は、テキスト内のエンティティを識別するために事前定義されたルールに依存します。これらのシステムは、事前に設定された一連のルールを使用します。
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、ドキュメント内で使用され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では、統計モデリングを用いてエンティティを検出します。このアプローチでは、テキスト文書の特徴に基づく表現が使用されます。ディープラーニングでは、スペルのわずかな違いがあってもモデルがエンティティの種類を認識できるため、最初の2つのアプローチのいくつかの欠点を克服できます。さらに、ドメイン固有のNER（自然言語処理）用にカスタムモデルをトレーニングすることもできますが、精度を向上させ、新しいデータに適応するためには、モデルを微調整することが重要です。
感情分析
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
機械学習における固有表現抽出（NER）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、これらの固有表現を定義済みの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、人、場所、会社、時間、金銭、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。
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。
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。
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。
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。
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
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一般的な機械学習モデルでは、大量の名前付きデータセット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引き出す必要があります。テキスト、画像、音声など、複数のデータタイプにまたがるアノテーション作業をスケールアップすることは、困難な場合があります。当社のようなパートナーと協力することで、お客様のビジネスの成長に合わせて容易にスケールアップできる、ドメインエキスパートを提供できます。
日々アノテーション作業に携わる専任のドメインエキスパートは、多忙なスケジュールの中でアノテーション作業をこなさなければならないチームと比べて、常に優れた成果を上げます。言うまでもなく、これはより良い成果をもたらし、NERモデルからの予測精度の向上につながります。
当社の実績あるデータ品質保証プロセス、テクノロジー検証、および複数段階の QA により、下流処理を容易にする構造化された形式で注釈付きデータを提供して期待を上回るクラス最高の品質を実現しています。
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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。
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。
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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