-
-
Cwmni
Datgloi gwybodaeth hanfodol mewn data distrwythur gydag echdynnu endid yn NLP
O edrych ar y cyflymder y mae'r data'n cael ei gynhyrchu; y mae 80% ohono'n ddistrwythur, mae angen defnyddio technolegau'r genhedlaeth nesaf ar lawr gwlad i ddadansoddi'r data'n effeithiol a chael mewnwelediadau ystyrlon er mwyn gwneud penderfyniadau gwell. Mae Adnabod Endidau Enwol (NER) mewn NLP yn canolbwyntio'n bennaf ar brosesu data distrwythur a dosbarthu'r endidau enwol hyn yn gategorïau wedi'u diffinio ymlaen llaw, a thrwy hynny drosi data distrwythur yn ddata strwythuredig y gellir ei ddefnyddio ar gyfer dadansoddi ymhellach i lawr.
Bydd y sylfaen gapasiti storio sydd wedi'i gosod ledled y byd yn cyrraedd 11.7 zettabytes in 2023.
80% o'r data o gwmpas y byd yn anstrwythuredig, gan ei wneud yn anarferedig ac yn annefnyddiadwy.
Mae Cydnabod Endid a Enwir (NER), yn nodi ac yn dosbarthu endidau fel pobl, sefydliadau, a lleoliadau o fewn testun distrwythur. Mae NER yn gwella echdynnu data, yn symleiddio adalw gwybodaeth, ac yn pweru cymwysiadau AI uwch, gan ei wneud yn arf hanfodol i fusnesau drosoli. Gyda NER, gall sefydliadau gael mewnwelediadau gwerthfawr, gwella profiadau cwsmeriaid, a symleiddio prosesau.
Mae Shaip NER wedi'i gynllunio i ganiatáu i sefydliadau ddatgloi gwybodaeth hanfodol mewn data heb strwythur ac mae'n gadael i chi ddarganfod perthnasoedd rhwng endidau o ddatganiadau ariannol, dogfennau yswiriant, adolygiadau, nodiadau meddygon, ac ati. Gall NER hefyd helpu i nodi perthnasoedd rhwng endidau o'r un math, fel sefydliadau neu unigolion lluosog a grybwyllir mewn dogfen, sy'n bwysig ar gyfer cysondeb wrth dagio endidau a gwella cywirdeb modelau. Gyda phrofiad cyfoethog mewn NLP ac ieithyddiaeth, rydym wedi'n cyfarparu'n dda i ddarparu mewnwelediadau penodol i'r parth i drin prosiectau anodi o unrhyw raddfa.
Prif nod model NER yw labelu neu dagio endidau mewn dogfennau testun a'u categoreiddio ar gyfer dysgu dwfn. Defnyddir modelau dysgu dwfn a modelau dysgu peirianyddol eraill yn gyffredin ar gyfer tasgau NER, gan y gallant ddysgu nodweddion o destun yn awtomatig a gwella cywirdeb. Efallai y bydd angen addasu modelau pwrpas cyffredinol, sy'n cael eu hyfforddi ar gorpora eang fel newyddion a thestun gwe, i berfformio'n gywir mewn tasgau NER sy'n benodol i'r parth. Defnyddir y tri dull canlynol yn gyffredinol at y diben hwn. Fodd bynnag, gallwch ddewis cyfuno un neu fwy o ddulliau hefyd. Y gwahanol ddulliau o greu systemau NER yw:
Efallai mai dyma'r dull NER mwyaf syml a sylfaenol. Bydd yn defnyddio geiriadur gyda llawer o eiriau, cyfystyron, a chasgliad geirfa. Bydd y system yn gwirio a yw endid arbennig sy'n bresennol yn y testun hefyd ar gael yn yr eirfa. Trwy ddefnyddio algorithm paru llinynnol, perfformir trawswiriad o endidau. Tyma mae angen uwchraddio'r set ddata geirfa yn gyson ar gyfer gweithrediad effeithiol model NER.
Mae dulliau sy'n seiliedig ar reolau yn dibynnu ar reolau wedi'u diffinio ymlaen llaw i adnabod endidau mewn testun. Mae'r systemau hyn yn defnyddio set o reolau wedi'u gosod ymlaen llaw, sef
Rheolau sy'n seiliedig ar batrwm – Fel mae'r enw'n awgrymu, mae rheol sy'n seiliedig ar batrwm yn dilyn patrwm morffolegol neu linyn o eiriau a ddefnyddir yn y ddogfen.
Rheolau sy'n seiliedig ar gyd-destun – Mae rheolau sy’n seiliedig ar gyd-destun yn dibynnu ar ystyr neu gyd-destun y gair yn y ddogfen.
Mewn systemau sy'n seiliedig ar ddysgu peirianyddol, defnyddir modelu ystadegol i ganfod endidau. Defnyddir cynrychiolaeth o'r ddogfen destun sy'n seiliedig ar nodweddion yn y dull hwn. Gallwch oresgyn sawl anfantais o'r ddau ddull cyntaf gan y gall y model adnabod mathau o endidau er gwaethaf amrywiadau bach yn eu sillafiadau ar gyfer dysgu dwfn. Yn ogystal, gallwch hyfforddi model personol ar gyfer NER penodol i'r parth, ac mae'n bwysig mireinio'r model i wella cywirdeb ac addasu i ddata newydd.
Dadansoddiad Sentiment
Yn gyffredinol, mae proses anodi NER yn wahanol i ofyniad cleient ond mae'n ymwneud yn bennaf â:
Cyfnod 1: Arbenigedd maes technegol (Deall cwmpas y prosiect a chanllawiau anodi)
Cyfnod 2: Hyfforddi adnoddau priodol ar gyfer y prosiect
Cyfnod 3: Cylch adborth a sicrwydd ansawdd y dogfennau anodedig
Mae Adnabod Endidau Enwol mewn Dysgu Peirianyddol yn rhan o Brosesu Iaith Naturiol. Prif amcan NER yw prosesu data strwythuredig ac anstrwythuredig a dosbarthu'r endidau enwol hyn yn gategorïau wedi'u diffinio ymlaen llaw. Mae rhai categorïau cyffredin yn cynnwys enw, endid person, lleoliad, cwmni, amser, gwerthoedd ariannol, digwyddiadau, a mwy.
1.1 Parth Cyffredinol
Adnabod pobl, lle, trefniadaeth ac ati yn y parth cyffredinol
1.2 Maes Yswiriant
Mae'n cynnwys echdynnu endidau mewn dogfennau yswiriant megis
1.3 Maes Clinigol / NER Meddygol
Adnabod problem, strwythur anatomegol, meddyginiaeth, gweithdrefn o gofnodion meddygol megis EHRs; fel arfer yn anstrwythuredig eu natur ac angen prosesu ychwanegol i echdynnu gwybodaeth strwythuredig. Mae hyn yn aml yn gymhleth ac mae angen arbenigwyr maes o ofal iechyd i echdynnu endidau perthnasol.
Mae'n nodi ymadrodd enw arwahanol mewn testun. Gall ymadrodd enw fod naill ai’n syml (e.e. gair pen sengl fel enw, enw priodol neu ragenw) neu’n gymhleth (e.e. ymadrodd enw sydd â phrif air ynghyd â’i addaswyr cysylltiedig)
Mae PII yn cyfeirio at Wybodaeth a Adnabyddir yn Bersonol. Mae'r dasg hon yn cynnwys anodi unrhyw ddynodwyr allweddol sy'n gallu cysylltu'n ôl â hunaniaeth person.
Mae PHI yn cyfeirio at Wybodaeth Iechyd Gwarchodedig. Mae'r dasg hon yn cynnwys anodi 18 o ddynodwyr allweddol cleifion fel y nodir dan HIPAA, er mwyn dad-adnabod cofnod/hunaniaeth claf.
Nodi gwybodaeth fel pwy, beth, pryd, ble am ddigwyddiad ee Attack, herwgipio, Buddsoddiad ac ati. Mae gan y broses anodi hon y camau a ganlyn:
5.1. Adnabod Endid (e.e. Person, lle, sefydliad, etc.
5.2. Nodi gair sy'n dynodi'r prif ddigwyddiad (hy gair sbardun)
5.3. Nodi'r berthynas rhwng sbardun a mathau o endid
Amcangyfrifir bod gwyddonwyr data yn treulio dros 80% o'u hamser yn paratoi data. Drwy gydlynu nifer o anodwyr i sicrhau cysondeb ac ansawdd mewn prosiectau anodi, mae allanoli yn caniatáu i'ch tîm ganolbwyntio ar ddatblygu algorithmau cadarn, gan adael y rhan ddiflas o gasglu'r setiau data adnabod endidau a enwir i ni.
Byddai model dysgu ym maes dysgu cyffredin yn gofyn am gasglu a thagio darnau mawr o setiau data wedi'u henwi, sy'n ei gwneud yn ofynnol i gwmnïau dynnu adnoddau o dimau eraill. Gall graddio ymdrechion anodi ar draws sawl math o ddata, fel testun, delweddau ac sain, fod yn heriol. Gyda phartneriaid fel ni, rydym yn cynnig arbenigwyr parth y gellir eu graddio'n hawdd wrth i'ch busnes dyfu.
Bydd arbenigwyr parth ymroddedig, sy'n anodi o ddydd i ddydd – unrhyw ddiwrnod – yn gwneud gwaith gwell o'i gymharu â thîm sydd angen darparu ar gyfer tasgau anodi yn eu hamserlenni prysur. Yn ddiau, mae'n arwain at allbwn gwell, gan arwain at ragfynegiadau mwy cywir o fodelau NER.
Mae ein proses sicrhau ansawdd data brofedig, dilysiadau technoleg, a chamau lluosog o sicrhau ansawdd yn ein helpu i ddarparu'r ansawdd gorau yn ei ddosbarth, gan ragori ar ddisgwyliadau yn aml trwy ddarparu data wedi'i anodi mewn fformat strwythuredig i hwyluso prosesu i lawr yr afon.
Rydym wedi ein hardystio am gynnal y safonau uchaf o ddiogelwch data gyda phreifatrwydd wrth weithio gyda'n cleientiaid i sicrhau cyfrinachedd
Fel arbenigwyr mewn curadu, hyfforddi a rheoli timau o weithwyr medrus, gallwn sicrhau bod prosiectau'n cael eu cyflawni o fewn y gyllideb.
Dosbarthu data, gwasanaethau ac atebion uchel yn amserol ac ar amser.
Gyda chronfa o adnoddau ar y tir ac ar y môr, gallwn adeiladu a graddio timau yn ôl yr angen ar gyfer achosion defnydd amrywiol.
Gyda chyfuniad o weithlu byd-eang, platfform cadarn, a phrosesau gweithredol wedi'u cynllunio gan 6 sigma black-belts, mae Shaip yn helpu i lansio'r mentrau AI mwyaf heriol.
Mae Cydnabod Endid a Enwir (NER) yn eich helpu i ddatblygu modelau dysgu peiriant a NLP o'r radd flaenaf. Dysgwch achosion defnydd NER, enghreifftiau, a llawer mwy yn y swydd hynod addysgiadol hon.
Mae 80% o'r data yn y maes gofal iechyd yn ddistrwythur, sy'n golygu ei fod yn anhygyrch. Mae angen ymyrraeth sylweddol â llaw er mwyn cael mynediad at y data, sy'n cyfyngu ar faint o ddata y gellir ei ddefnyddio.
Mae anodi testun mewn dysgu peiriant yn cyfeirio at ychwanegu metadata neu labeli at ddata testunol amrwd i greu setiau data strwythuredig ar gyfer hyfforddi, gwerthuso a gwella modelau dysgu peiriant.
Grymuso timau i adeiladu cynhyrchion AI sy'n arwain y byd.
Cysylltwch â ni nawr i ddysgu sut y gallwn gasglu set ddata NER wedi'i deilwra ar gyfer eich datrysiad AI/ML unigryw
Anodiad data meddygol yw'r broses o labelu testun, delweddau, sain a fideo meddygol i hyfforddi modelau AI. Mae'n hanfodol ar gyfer datblygu systemau AI cywir sy'n gwella diagnosteg, cynllunio triniaeth a gofal cleifion.
Drwy ddarparu setiau data wedi'u labelu, gall modelau AI ddysgu adnabod patrymau mewn data meddygol cymhleth, fel nodi clefydau mewn pelydrau-X neu echdynnu gwybodaeth allweddol o nodiadau clinigol. Mae hyn yn gwella cywirdeb a dibynadwyedd cymwysiadau AI mewn gofal iechyd.
Mae anodiadau data meddygol yn cynnwys labelu nodiadau clinigol, cofnodion iechyd electronig (EHRs), pelydrau-X, MRIs, sganiau CT, adroddiadau patholeg, a data sain fel arddweud gan feddygon.
Mae testun meddygol wedi'i anodi yn galluogi modelau prosesu iaith naturiol (NLP) i echdynnu a dehongli gwybodaeth glinigol, fel symptomau, clefydau, neu feddyginiaethau, o ddata heb strwythur fel nodiadau meddyg neu grynodebau rhyddhau.
Mae anodi data meddygol yn gofyn am drin gwybodaeth anstrwythuredig a chymhleth, sicrhau cywirdeb clinigol, a chydymffurfio â rheoliadau preifatrwydd fel HIPAA. Mae hefyd yn mynnu arbenigedd mewn terminoleg feddygol a gwybodaeth am y maes.
Mae darparwyr anodiadau yn dilyn protocolau diogelwch data llym fel cydymffurfio â HIPAA ac yn defnyddio data dad-adnabyddedig i gynnal preifatrwydd cleifion wrth anodi gwybodaeth feddygol sensitif.
Mae setiau data wedi'u hanodio yn hyfforddi modelau AI i adnabod marcwyr clefydau mewn delweddau meddygol neu destun. Er enghraifft, gall AI nodi camau canser mewn oncoleg neu ganfod cyflyrau'r galon mewn cardioleg, gan wella diagnosis cynnar a chanlyniadau triniaeth.
Defnyddir offer anodi uwch a meddalwedd penodol i'r parth, fel gwylwyr DICOM ar gyfer delweddu meddygol, ochr yn ochr ag arbenigedd dynol i sicrhau cywirdeb uchel wrth labelu data meddygol.
Mae Shaip yn cyfuno arbenigwyr maes, offer anodi uwch, a phroses sicrhau ansawdd gadarn i ddarparu anodi data meddygol manwl gywir a graddadwy wedi'i deilwra i anghenion cleientiaid. Maent yn arbenigo mewn radioleg, oncoleg, cardioleg, a meysydd gofal iechyd eraill.
Mae'r gost yn dibynnu ar y math, y cyfaint a chymhlethdod y data, yn ogystal â lefel yr arbenigedd sydd ei angen. Mae Shaip yn darparu prisiau wedi'u teilwra yn seiliedig ar ofynion penodol y prosiect.
