خدمات التعرف على الكيانات المسماة

استخراج الكيانات العاملة بالطاقة البشرية / التعرف عليها لتدريب نماذج البرمجة اللغوية العصبية

افتح المعلومات الهامة في البيانات غير المهيكلة باستخدام استخراج الكيان والتعرف عليه

خدمات التعرف على الكيانات المسماة

عملاء متميزون

تمكين الفرق لبناء منتجات ذكاء اصطناعي رائدة عالميًا.

أمازون
جوجل
Microsoft
كوجنيت
هناك طلب متزايد على تحليل البيانات غير المهيكلة للكشف عن الرؤى غير المكتشفة.

النظر في السرعة التي يتم بها إنشاء البيانات ؛ 80٪ منها غير منظم ، هناك حاجة على أرض الواقع لاستخدام تقنيات الجيل التالي لتحليل البيانات بشكل فعال واكتساب رؤى ذات مغزى لاتخاذ قرارات أفضل. يركز التعرف على الكيانات المسماة (NER) في البرمجة اللغوية العصبية بشكل أساسي على معالجة البيانات غير المهيكلة وتصنيف هذه الكيانات المسماة إلى فئات محددة مسبقًا.

IDC ، شركة محللة:

ستصل قاعدة سعة التخزين المثبتة في جميع أنحاء العالم 11.7 زيتا in 2023

IBM و Gartner و IDC:

و ان آكثر من 80% البيانات حول العالم غير منظمة ، مما يجعلها قديمة وغير صالحة للاستعمال. 

حل العالم الحقيقي

قم بتحليل البيانات لاكتشاف رؤى ذات مغزى لتدريب نماذج البرمجة اللغوية العصبية باستخدام NER

تعد البيانات المنظمة بشكل صحيح والتي تم شرحها بدقة في صميم ما يجعل نماذج AI / ML تعمل. تم تصميم Shaip Named Entity Recognition للسماح للمؤسسات بإلغاء تأمين المعلومات الهامة في البيانات غير المهيكلة وتتيح لك اكتشاف العلاقات بين الكيانات من البيانات المالية ، وثائق التأمين ، والمراجعات ، وملاحظات الطبيب ، وما إلى ذلك. مع خبرة غنية في معالجة اللغة الطبيعية واللغويات ، نحن مجهزون جيدًا لتقديم رؤى خاصة بالمجال والتعامل مع مشاريع التعليقات التوضيحية من أي نطاق. 

التعرف على الكيان المحدد (نير)

نهج NER

الهدف الأساسي من نموذج NER هو تسمية الكيانات أو تمييزها في المستندات النصية وتصنيفها للتعلم العميق. يتم استخدام الأساليب الثلاثة التالية بشكل عام لهذا الغرض. ومع ذلك ، يمكنك اختيار دمج طريقة واحدة أو أكثر أيضًا. الطرق المختلفة لإنشاء أنظمة NER هي:

قائم على القاموس
نظم

الأنظمة المستندة إلى القاموس
ربما يكون هذا هو النهج الأكثر بساطة وأساسية NER. سيستخدم قاموسًا يحتوي على العديد من الكلمات والمرادفات ومجموعة المفردات. سيتحقق النظام مما إذا كان كيانًا معينًا موجودًا في النص متاحًا أيضًا في المفردات. باستخدام خوارزمية مطابقة السلسلة ، يتم إجراء تدقيق شامل للكيانات. تيهناك حاجة إلى التحديث المستمر لمجموعة بيانات المفردات من أجل الأداء الفعال لنموذج NER.

حكم القائم
نظم

الأنظمة المستندة إلى القواعد
استخراج المعلومات بناءً على مجموعة من القواعد المحددة مسبقًا ، وهي

القواعد المستندة إلى النمط - كما يوحي الاسم ، تتبع القاعدة القائمة على النمط نمطًا صرفيًا أو سلسلة من الكلمات المستخدمة في المستند.

القواعد المستندة إلى السياق - القواعد المستندة إلى السياق تعتمد على معنى أو سياق الكلمة في الوثيقة.

الأنظمة القائمة على التعلم الآلي

الأنظمة القائمة على التعلم الآلي
في الأنظمة القائمة على التعلم الآلي ، تُستخدم النمذجة الإحصائية لاكتشاف الكيانات. يتم استخدام التمثيل القائم على السمات للوثيقة النصية في هذا النهج. يمكنك التغلب على العديد من عيوب النهجين الأولين حيث يمكن للنموذج التعرف على أنواع الكيانات على الرغم من الاختلافات الطفيفة في هجاءها للتعلم العميق.

كيف يمكننا أن نساعد

  • العام NER
  • NER الطبية
  • شرح PII
  • شرح PHI
  • شرح العبارة الرئيسية
  • شرح الحادث

تطبيقات NER

  • تبسيط دعم العملاء
  • كفاءة الموارد البشرية
  • تصنيف المحتوى المبسط
  • تحسين رعاية المرضى
  • تحسين محركات البحث
  • توصية المحتوى الدقيق

استخدم حالات

  • نظم استخراج المعلومات والتعرف عليها
  • أنظمة الأسئلة والأجوبة
  • أنظمة الترجمة الآلية
  • أنظمة التلخيص الآلي
  • الشرح الدلالي

عملية التعليق التوضيحي NER

تختلف عملية التعليقات التوضيحية NER بشكل عام عن متطلبات العميل ولكنها تتضمن بشكل أساسي:

الخبرة نطاق

المرحلة 1: الخبرة الفنية في المجال (فهم نطاق المشروع وإرشادات التعليقات التوضيحية)

موارد التدريب

المرحلة 2: تدريب الموارد المناسبة للمشروع

مستندات Qa

المرحلة 3: دورة التغذية الراجعة وضمان الجودة للوثائق المشروحة

خبرتنا

1. التعرف على الكيانات المسماة (NER) 

يعد التعرف على الكيان المحدد في التعلم الآلي جزءًا من معالجة اللغة الطبيعية. الهدف الأساسي من NER هو معالجة البيانات المهيكلة وغير المهيكلة وتصنيف هذه الكيانات المسماة إلى فئات محددة مسبقًا. تتضمن بعض الفئات الشائعة الاسم والموقع والشركة والوقت والقيم النقدية والأحداث والمزيد.

1.1 المجال العام

تحديد الأشخاص والمكان والتنظيم وما إلى ذلك في المجال العام

مجال التأمين

1.2 مجال التأمين 

أنها تنطوي على استخراج الكيانات في وثائق التأمين مثل 

  • مبالغ مؤمنة
  • حدود التعويض / حدود السياسة
  • تقديرات مثل لفة الأجور ، والدوران ، ودخل الرسوم ، والصادرات / الواردات
  • جداول المركبات
  • امتدادات السياسة والحدود الداخلية 

1.3 المجال السريري / المعدل غير الصافي للطب

تحديد المشكلة ، التركيب التشريحي ، الطب ، الإجراء من السجلات الطبية مثل السجلات الطبية الإلكترونية ؛ عادة ما تكون غير منظمة بطبيعتها وتتطلب معالجة إضافية لاستخراج المعلومات المنظمة. غالبًا ما يكون هذا معقدًا ويتطلب خبراء في المجال من الرعاية الصحية لاستخراج الكيانات ذات الصلة.

شرح العبارة الرئيسية (Kp)

2. شرح العبارة الرئيسية (KP)

يحدد عبارة اسمية منفصلة في النص. قد تكون العبارة الاسمية إما بسيطة (على سبيل المثال ، كلمة رئيسية واحدة مثل الاسم أو الاسم الصحيح أو الضمير) أو معقدة (على سبيل المثال ، عبارة اسمية تحتوي على كلمة رئيسية مع المعدلات المرتبطة بها)

3. شرح PII

يشير PII إلى معلومات التعريف الشخصية. تتضمن هذه المهمة تعليقًا توضيحيًا على أي معرفات رئيسية يمكن أن تتعلق بهوية الشخص.

شرح Pii
شرح فاي

4. شرح PHI

تشير PHI إلى المعلومات الصحية المحمية. تتضمن هذه المهمة تعليقًا توضيحيًا لـ 18 معرّفًا رئيسيًا للمرضى على النحو المحدد في HIPAA ، من أجل إلغاء التعرف على سجل / هوية المريض.

5. شرح الحادث

تحديد المعلومات مثل من وماذا ومتى وأين حول حدث ما ، مثل الهجوم والاختطاف والاستثمار وما إلى ذلك. تتضمن عملية التعليق التوضيحي الخطوات التالية:

تحديد الكيان

5.1 تحديد الكيان (على سبيل المثال ، شخص ، مكان ، منظمة ، إلخ.)

تحديد الكيان

5.2 تحديد كلمة تدل على الحادث الرئيسي (أي كلمة الزناد)

تحديد الكيان

5.3 تحديد العلاقة بين المشغل وأنواع الكيانات

أسباب اختيار Shaip كشريك موثوق به لمجموعة بيانات NER Training Dataset

مجتمع

مجتمع

فرق متخصصة ومدربة:

  • أكثر من 30,000 متعاون لإنشاء البيانات ووضع العلامات وضمان الجودة
  • فريق إدارة المشروع المعتمد
  • فريق تطوير المنتجات من ذوي الخبرة
  • فريق تحديد مصادر المواهب والإعداد
المعالجة:

المعالجة:

يتم ضمان أعلى كفاءة للعملية من خلال:

  • عملية بوابة المرحلة القوية 6 سيجما
  • فريق متخصص من 6 أحزمة سوداء سيجما - أصحاب العمليات الرئيسية والامتثال للجودة
  • حلقة التحسين المستمر وردود الفعل
المنصّة

المنصّة

تقدم المنصة الحاصلة على براءة اختراع فوائد:

  • منصة قائمة على الويب من طرف إلى طرف
  • جودة لا تشوبها شائبة
  • أسرع TAT
  • تسليم سلس

لماذا شيب؟

فريق مخصص

تشير التقديرات إلى أن علماء البيانات يقضون أكثر من 80٪ من وقتهم في إعداد البيانات. من خلال الاستعانة بمصادر خارجية ، يمكن لفريقك التركيز على تطوير خوارزميات قوية ، وترك الجزء الممل من جمع مجموعات بيانات التعرف على الكيانات المسماة لنا.

قابلية التوسع

يتطلب نموذج ML المتوسط ​​جمع ووضع علامات على أجزاء كبيرة من مجموعات البيانات المسماة ، الأمر الذي يتطلب من الشركات سحب الموارد من الفرق الأخرى. مع شركاء مثلنا ، نقدم خبراء في المجال يمكن توسيع نطاقهم بسهولة مع نمو أعمالك.

جودة أفضل

سيقوم خبراء المجال المخصصون ، الذين يقومون بالتعليق التوضيحي اليومي واليوم الخارجي - في أي يوم - بعمل متفوق عند مقارنتهم بالفريق الذي يحتاج إلى استيعاب مهام التعليقات التوضيحية في جداولهم المزدحمة. وغني عن القول ، أنه يؤدي إلى إنتاج أفضل.

التميز التشغيلي

تساعدنا عملية ضمان جودة البيانات التي أثبتت جدواها ، وعمليات التحقق من صحة التكنولوجيا ، والمراحل المتعددة لضمان الجودة ، على تقديم أفضل جودة في فئتها تتجاوز التوقعات.

الأمان مع الخصوصية

نحن معتمدون للحفاظ على أعلى معايير أمن البيانات مع الخصوصية أثناء العمل مع عملائنا لضمان السرية

أسعار تنافسية

بصفتنا خبراء في تنسيق وتدريب وإدارة فرق العمال المهرة ، يمكننا ضمان تسليم المشاريع في حدود الميزانية.

التوفر والتسليم

سرعة عالية في توصيل البيانات والخدمات والحلول في الوقت المحدد.

القوى العاملة العالمية

من خلال مجموعة من الموارد البرية والبحرية ، يمكننا بناء فرق وتوسيع نطاقها حسب الحاجة لحالات الاستخدام المختلفة.

الناس والعملية والمنصة

من خلال الجمع بين القوى العاملة العالمية والمنصة القوية والعمليات التشغيلية المصممة بواسطة أحزمة سوداء 6 سيجما ، يساعد Shaip في إطلاق مبادرات الذكاء الاصطناعي الأكثر تحديًا.

Shaip اتصل بنا

هل تريد إنشاء بيانات تدريب NER الخاصة بك؟

اتصل بنا الآن لمعرفة كيف يمكننا جمع مجموعة بيانات NER مخصصة لحل AI / ML الفريد الخاص بك

  • بالتسجيل ، أنا أتفق مع Shaip سياسة الخصوصية و شروط الخدمة وأقدم موافقتي على تلقي اتصالات تسويقية B2B من Shaip.

يعد التعرف على الكيان المحدد جزءًا من معالجة اللغة الطبيعية. الهدف الأساسي من NER هو معالجة البيانات المهيكلة وغير المهيكلة وتصنيف هذه الكيانات المسماة إلى فئات محددة مسبقًا. تتضمن بعض الفئات الشائعة الاسم والموقع والشركة والوقت والقيم النقدية والأحداث والمزيد.

باختصار ، يتعامل NER مع:

التعرف على الكيان المُسمى / اكتشافه - تحديد كلمة أو سلسلة من الكلمات في مستند.

تصنيف كيان مسمى - تصنيف كل كيان تم اكتشافه إلى فئات محددة مسبقًا.

تساعد معالجة اللغة الطبيعية على تطوير آلات ذكية قادرة على استخلاص المعنى من الكلام والنص. يساعد التعلم الآلي هذه الأنظمة الذكية على مواصلة التعلم من خلال التدريب على كميات كبيرة من مجموعات بيانات اللغة الطبيعية. بشكل عام ، يتكون البرمجة اللغوية العصبية من ثلاث فئات رئيسية:

فهم بنية اللغة وقواعدها - النحو

اشتقاق معاني الكلمات والنص والكلام والتعرف على العلاقات - الدلالات

التعرف على الكلمات المنطوقة والتعرف عليها وتحويلها إلى نص - كلام

بعض الأمثلة الشائعة لتصنيف كيان محدد مسبقًا هي:

شخص: مايكل جاكسون ، أوبرا وينفري ، باراك أوباما ، سوزان ساراندون

مكان الاقامه كندا ، هونولولو ، بانكوك ، البرازيل ، كامبريدج

التنظيم وجدولة المواعيد: سامسونج ، ديزني ، جامعة ييل ، جوجل

مرة: 15.35 ، 12 مساءً ،

الطرق المختلفة لإنشاء أنظمة NER هي:

الأنظمة المستندة إلى القاموس

الأنظمة المستندة إلى القواعد

الأنظمة القائمة على التعلم الآلي

تبسيط دعم العملاء

كفاءة الموارد البشرية

تصنيف المحتوى المبسط

تحسين محركات البحث

توصية المحتوى الدقيق