أصبح Shaip الآن جزءًا من منظومة Ubiquity: نفس الفريق - مدعوم الآن بموارد موسعة لدعم العملاء على نطاق واسع.
|
افتح المعلومات الهامة في البيانات غير المهيكلة مع استخراج الكيان في البرمجة اللغوية العصبية
تمكين الفرق لبناء منتجات ذكاء اصطناعي رائدة عالميًا.
بالنظر إلى سرعة توليد البيانات، والتي تُشكل البيانات غير المُهيكلة 80% منها، تبرز الحاجة الفعلية لاستخدام تقنيات الجيل التالي لتحليل البيانات بفعالية والحصول على رؤى قيّمة لاتخاذ قرارات أفضل. يُركز التعرف على الكيانات المُسماة (NER) في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بشكل أساسي على معالجة البيانات غير المُهيكلة وتصنيفها إلى فئات مُحددة مسبقًا، وبالتالي تحويل البيانات غير المُهيكلة إلى بيانات مُهيكلة يُمكن استخدامها في التحليلات اللاحقة.
ستصل قاعدة سعة التخزين المثبتة في جميع أنحاء العالم 11.7 زيتا in 2023
80% البيانات حول العالم غير منظمة ، مما يجعلها قديمة وغير صالحة للاستعمال.
التعرف على الكيانات المسماة (NER) ، يحدد ويصنف الكيانات مثل الأشخاص والمؤسسات والمواقع داخل نص غير منظم. يعمل NER على تحسين استخراج البيانات ، وتبسيط استرجاع المعلومات ، وتشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي المتقدمة ، مما يجعله أداة حيوية للشركات للاستفادة منها. باستخدام NER ، يمكن للمؤسسات الحصول على رؤى قيمة وتحسين تجارب العملاء وتبسيط العمليات.
صُمم Shaip NER لتمكين المؤسسات من كشف المعلومات المهمة في البيانات غير المنظمة، ويتيح لك اكتشاف العلاقات بين الكيانات من البيانات المالية، ووثائق التأمين، والمراجعات، وملاحظات الأطباء، وغيرها. كما يساعد NER في تحديد العلاقات بين الكيانات من نفس النوع، مثل عدة مؤسسات أو أفراد مذكورين في مستند واحد، وهو أمر مهم لضمان اتساق وسم الكيانات وتحسين دقة النموذج. بفضل خبرتنا الواسعة في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) واللغويات، نحن مجهزون جيدًا لتقديم رؤى متخصصة في مجالات محددة للتعامل مع مشاريع التعليقات التوضيحية مهما كان حجمها.
الهدف الرئيسي من نموذج NER هو تصنيف أو وضع علامات على الكيانات في المستندات النصية وتصنيفها لأغراض التعلم العميق. تُستخدم نماذج التعلم العميق ونماذج التعلم الآلي الأخرى بشكل شائع في مهام NER، إذ يمكنها تعلم خصائص النص تلقائيًا وتحسين دقته. قد تحتاج نماذج الأغراض العامة، التي تُدرَّب على مجموعات بيانات واسعة، مثل الأخبار ونصوص الويب، إلى تعديلات لأداء مهام NER الخاصة بمجالات محددة. تُستخدم الطرق الثلاثة التالية بشكل عام لهذا الغرض. مع ذلك، يمكنك أيضًا اختيار دمج طريقة واحدة أو أكثر. الطرق المختلفة لإنشاء أنظمة NER هي:
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.
تعتمد الأساليب القائمة على القواعد على قواعد مُحددة مسبقًا لتحديد الكيانات في النص. تستخدم هذه الأنظمة مجموعة من القواعد المُحددة مسبقًا، وهي:
القواعد المستندة إلى النمط - كما يوحي الاسم، فإن القاعدة القائمة على النمط تتبع 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.
في الأنظمة القائمة على التعلم الآلي، تُستخدم النمذجة الإحصائية للكشف عن الكيانات. ويُستخدم في هذا النهج تمثيل مستند نصي قائم على الميزات. يمكنك التغلب على العديد من عيوب النهجين الأولين، إذ يستطيع النموذج التعرف على أنواع الكيانات، على الرغم من الاختلافات الطفيفة في تهجئتها، في التعلم العميق. بالإضافة إلى ذلك، يمكنك تدريب نموذج مخصص لـ NER خاص بمجال معين، ومن المهم ضبط النموذج بدقة لتحسين دقته والتكيف مع البيانات الجديدة.
تحليل المشاعر
تختلف عملية التعليقات التوضيحية NER بشكل عام عن متطلبات العميل ولكنها تتضمن بشكل أساسي:
المرحلة 1: الخبرة الفنية في المجال (فهم نطاق المشروع وإرشادات التعليقات التوضيحية)
المرحلة 2: تدريب الموارد المناسبة للمشروع
المرحلة 3: دورة التغذية الراجعة وضمان الجودة للوثائق المشروحة
يُعدّ التعرف على الكيانات المُسمّاة في التعلم الآلي جزءًا من معالجة اللغة الطبيعية. الهدف الرئيسي من معالجة اللغة الطبيعية هو معالجة البيانات المُهيكلة وغير المُهيكلة وتصنيف هذه الكيانات المُسمّاة إلى فئات مُحددة مسبقًا. من بين الفئات الشائعة الاسم، وكيان الشخص، والموقع، والشركة، والوقت، والقيم النقدية، والأحداث، وغيرها.
1.1 المجال العام
تحديد الأشخاص والمكان والتنظيم وما إلى ذلك في المجال العام
1.2 مجال التأمين
أنها تنطوي على استخراج الكيانات في وثائق التأمين مثل
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.
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)
يشير PII إلى معلومات التعريف الشخصية. تتضمن هذه المهمة تعليقًا توضيحيًا على أي معرفات رئيسية يمكن أن تتعلق بهوية الشخص.
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.
تحديد المعلومات مثل من وماذا ومتى وأين حول حدث ما ، مثل الهجوم والاختطاف والاستثمار وما إلى ذلك. تتضمن عملية التعليق التوضيحي الخطوات التالية:
5.1 تحديد الكيان (على سبيل المثال الشخص، المكان، المنظمة، وما إلى ذلك.
5.2 تحديد كلمة تدل على الحادث الرئيسي (أي كلمة الزناد)
5.3 تحديد العلاقة بين المشغل وأنواع الكيانات
يُقدَّر أن علماء البيانات يقضون أكثر من 80% من وقتهم في إعداد البيانات. من خلال التنسيق بين عدة مُعلِّقين لضمان الاتساق والجودة في مشاريع الشرح، يُتيح الاستعانة بمصادر خارجية لفريقك التركيز على تطوير خوارزميات فعّالة، تاركًا لنا الجزء المُرهق من جمع مجموعات بيانات التعرف على الكيانات المُسمَّاة.
يتطلب نموذج تعلم آلي متوسط جمع كميات كبيرة من مجموعات البيانات المُسمّاة ووضع علامات عليها، مما يتطلب من الشركات الاستعانة بموارد من فرق أخرى. قد يكون توسيع نطاق جهود الشرح التوضيحي ليشمل أنواعًا متعددة من البيانات، مثل النصوص والصور والصوت، أمرًا صعبًا. مع شركاء مثلنا، نوفر خبراء متخصصين في المجالات، يمكن توسيع نطاقهم بسهولة مع نمو أعمالكم.
خبراء المجال المتفانون، الذين يُعلّقون التعليقات يوميًا، سيؤدون عملًا أفضل من أي فريق يحتاج إلى استيعاب مهام التعليق في جداول أعماله المزدحمة. وغني عن القول، إن هذا يُنتج نتائج أفضل، مما يُؤدي إلى تنبؤات أكثر دقة من نماذج NER.
تساعدنا عملية ضمان جودة البيانات التي أثبتت كفاءتها، وعمليات التحقق من صحة التكنولوجيا، والمراحل المتعددة لضمان الجودة على تقديم أفضل جودة في فئتها، وغالبًا ما نتجاوز التوقعات من خلال تقديم بيانات موضحة بتنسيق منظم لتسهيل المعالجة اللاحقة.
نحن معتمدون للحفاظ على أعلى معايير أمن البيانات مع الخصوصية أثناء العمل مع عملائنا لضمان السرية
بصفتنا خبراء في تنسيق وتدريب وإدارة فرق العمال المهرة ، يمكننا ضمان تسليم المشاريع في حدود الميزانية.
سرعة عالية في توصيل البيانات والخدمات والحلول في الوقت المحدد.
من خلال مجموعة من الموارد البرية والبحرية ، يمكننا بناء فرق وتوسيع نطاقها حسب الحاجة لحالات الاستخدام المختلفة.
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.
يساعدك التعرف على الكيان المُسمّى (NER) على تطوير نماذج تعلُّم آلي من الدرجة الأولى و NLP. تعرف على حالات استخدام NER ، والأمثلة ، وغير ذلك الكثير في هذا المنشور الغني بالمعلومات.
80٪ من البيانات في مجال الرعاية الصحية غير منظمة ، مما يجعل الوصول إليها غير ممكن. يتطلب الوصول إلى البيانات تدخلاً يدويًا كبيرًا ، مما يحد من كمية البيانات القابلة للاستخدام.
يشير التعليق التوضيحي النصي في التعلم الآلي إلى إضافة بيانات وصفية أو تسميات إلى البيانات النصية الأولية لإنشاء مجموعات بيانات منظمة للتدريب وتقييم وتحسين نماذج التعلم الآلي.
اتصل بنا الآن لمعرفة كيف يمكننا جمع مجموعة بيانات NER مخصصة لحل AI / ML الفريد الخاص بك
