संस्था निकासी र पहिचान संग असंरचित डाटा मा जटिल जानकारी अनलक गर्नुहोस्
विश्वको अग्रणी एआई उत्पादनहरु को निर्माण टीमहरु लाई सशक्त बनाउन।
स्वास्थ्य सेवा क्षेत्रमा 80% डाटा असंरचित छ, यसलाई पहुँचयोग्य बनाउँदै। डाटा पहुँच गर्न महत्त्वपूर्ण म्यानुअल हस्तक्षेप आवश्यक छ, जसले प्रयोगयोग्य डाटाको मात्रा सीमित गर्दछ। मेडिकल डोमेनमा पाठ बुझ्न यसको सम्भाव्यता अनलक गर्न यसको शब्दावलीको गहिरो बुझाइ चाहिन्छ। Shaip ले तपाईंलाई एआई इन्जिनहरूलाई स्केलमा सुधार गर्न स्वास्थ्य सेवा डेटा एनोटेट गर्न विशेषज्ञता प्रदान गर्दछ।
भण्डारण क्षमताको विश्वव्यापी स्थापित आधार पुग्नेछ Z 11.7 zettabytes in 2023
80% विश्वभरका डाटाको संरचना अप्रचलित र अप्रयुक्त बनाइएको छ।
हामी मेडिकल डेटा एनोटेसन सेवाहरू प्रदान गर्दछौं जसले संगठनहरूलाई असंरचित मेडिकल डेटामा महत्त्वपूर्ण जानकारी निकाल्न मद्दत गर्दछ, जस्तै, चिकित्सक नोटहरू, EHR भर्ना/डिस्चार्ज सारांशहरू, प्याथोलोजी रिपोर्टहरू, इत्यादि, जसले मेसिनहरूलाई दिइएको पाठ वा छविमा उपस्थित क्लिनिकल निकायहरू पहिचान गर्न मद्दत गर्दछ। हाम्रो क्रेडेन्सियल डोमेन विशेषज्ञहरूले तपाईंलाई डोमेन-विशिष्ट अन्तर्दृष्टिहरू प्रदान गर्न मद्दत गर्न सक्छन् - जस्तै, लक्षण, रोग, एलर्जी, र औषधि, हेरचाहको लागि अन्तर्दृष्टि ड्राइभ गर्न मद्दत गर्न।
हामी स्वामित्वको मेडिकल NER API हरू (पूर्व-प्रशिक्षित NLP मोडेलहरू) पनि प्रस्ताव गर्दछौं, जसले पाठ कागजातमा प्रस्तुत नामित संस्थाहरूलाई स्वत: पहिचान र वर्गीकरण गर्न सक्छ। मेडिकल NER API हरू 20M+ सम्बन्धहरू र 1.7M+ क्लिनिकल अवधारणाहरू सहित, स्वामित्व ज्ञान ग्राफको लाभ उठाउँछन्।
डाटा इजाजतपत्र, र सङ्कलनबाट, डाटा एनोटेसन सम्म, Shaip ले तपाईंलाई कभर गरेको छ।
हाम्रो मेडिकल एनोटेसन सेवाहरूले स्वास्थ्य सेवामा एआई सटीकतालाई सशक्त बनाउँछ। एआई मोडेलहरूलाई तालिम दिन हाम्रो विशेषज्ञता प्रयोग गरेर हामी चिकित्सा छविहरू, पाठहरू, र अडियोहरूलाई सावधानीपूर्वक लेबल गर्छौं। यी मोडेलहरूले निदान, उपचार योजना, र बिरामी हेरचाह सुधार गर्दछ। उन्नत चिकित्सा प्रविधि अनुप्रयोगहरूको लागि उच्च गुणस्तर, भरपर्दो डाटा सुनिश्चित गर्नुहोस्। तपाईंको AI को चिकित्सा प्रवीणता बढाउन हामीलाई विश्वास गर्नुहोस्।
एक्स-रे, सीटी स्क्यान र एमआरआईहरूबाट भिजुअल डेटा एनोटेट गरेर मेडिकल एआईलाई बढाउनुहोस्। विशेषज्ञ डेटा लेबलिङद्वारा निर्देशित AI मोडेलहरूले निदान र उपचारमा उत्कृष्ट प्रदर्शन गरेको सुनिश्चित गर्नुहोस्। उच्च इमेजिङ अन्तर्दृष्टि संग राम्रो रोगी परिणाम प्राप्त गर्नुहोस्।
विस्तृत भिडियो एनोटेशनको साथ स्वास्थ्य सेवामा अग्रिम एआई। मेडिकल फुटेजमा वर्गीकरण र विभाजनहरूको साथ एआई सिकाइलाई तीव्र बनाउनुहोस्। सुधारिएको स्वास्थ्य सेवा वितरण र निदानको लागि आफ्नो सर्जिकल एआई र बिरामी निगरानी सुधार गर्नुहोस्।
विशेषज्ञ रूपमा एनोटेटेड पाठ डेटा संग चिकित्सा एआई विकास स्ट्रिमलाइन। द्रुत रूपमा पार्स गर्नुहोस् र विशाल पाठ भोल्युमहरू समृद्ध गर्नुहोस्, हस्तलिखित नोटहरू देखि बीमा रिपोर्टहरू। स्वास्थ्य सेवा प्रगतिहरूको लागि सही र कार्ययोग्य अन्तरदृष्टि सुनिश्चित गर्नुहोस्।
चिकित्सा अडियो डाटालाई सही रूपमा एनोटेट गर्न र लेबल गर्न NLP विशेषज्ञताको लाभ लिनुहोस्। सिमलेस क्लिनिकल अपरेशनहरूको लागि आवाज-सहायता प्रणालीहरू क्राफ्ट गर्नुहोस् र विभिन्न आवाज-सक्रिय स्वास्थ्य सेवा उत्पादनहरूमा AI एकीकृत गर्नुहोस्। विशेषज्ञ अडियो डेटा क्युरेसनको साथ डायग्नोस्टिक सटीकता बढाउनुहोस्।
एआई मेडिकल कोडिङको साथ सार्वभौमिक कोडहरूमा रूपान्तरण गरेर चिकित्सा दस्तावेजलाई स्ट्रिमलाइन गर्नुहोस्। शुद्धता सुनिश्चित गर्नुहोस्, बिलिङ दक्षता बढाउनुहोस्, र मेडिकल रेकर्ड कोडिङमा अत्याधुनिक AI सहायताको साथ सिमलेस स्वास्थ्य सेवा सेवा डेलिभरीलाई समर्थन गर्नुहोस्।
एनोटेसन प्रक्रिया सामान्यतया ग्राहकको आवश्यकतामा फरक हुन्छ तर यसले मुख्य रूपमा समावेश गर्दछ:
चरण 1: प्राविधिक डोमेन विशेषज्ञता (स्कोप र एनोटेसन दिशानिर्देशहरू बुझ्नुहोस्)
चरण 2: परियोजनाको लागि उपयुक्त स्रोतहरू प्रशिक्षण
चरण 3: प्रतिक्रिया चक्र र एनोटेट कागजातहरूको QA
उन्नत एआई र एमएल एल्गोरिदमहरूले विभिन्न चिकित्सा प्रक्रियाहरू प्रयोग गरेर स्वास्थ्य सेवालाई परिवर्तन गर्दैछन्। यी अत्याधुनिक प्रविधिहरूले हेल्थकेयर स्वचालन सक्षम बनाउँछन्, जसले दक्षता, परिशुद्धता, र बिरामी हेरचाहलाई बढावा दिन्छ। तिनीहरूको सम्भावित प्रभावलाई अझ राम्ररी बुझ्नको लागि, निम्न प्रयोग केसहरू अन्वेषण गरौं:
हाम्रो रेडियोलोजी छवि एनोटेसन सेवाले एआई निदानलाई तीखा बनाउँछ र विशेषज्ञताको थप तह समावेश गर्दछ। प्रत्येक एक्स-रे, एमआरआई, र सीटी स्क्यानलाई विषयवस्तु विशेषज्ञद्वारा सावधानीपूर्वक लेबल र समीक्षा गरिन्छ। प्रशिक्षण र समीक्षामा यो अतिरिक्त कदमले AI को असामान्यता र रोगहरू पत्ता लगाउने क्षमता बढाउँछ। यसले हाम्रा ग्राहकहरूलाई डेलिभरी गर्नु अघि शुद्धता बढाउँछ।
हाम्रो कार्डियोलोजी-केन्द्रित छवि एनोटेशनले एआई निदानलाई तीखा बनाउँछ। हामी कार्डियोलोजी विशेषज्ञहरू ल्याउँछौं जसले जटिल हृदय-सम्बन्धित छविहरूलाई लेबल गर्छ र हाम्रा एआई मोडेलहरूलाई तालिम दिन्छ। हामीले ग्राहकहरूलाई डेटा पठाउनु अघि, यी विशेषज्ञहरूले शीर्ष-निशान शुद्धता सुनिश्चित गर्न प्रत्येक छविको समीक्षा गर्छन्। यस प्रक्रियाले AI लाई हृदयको अवस्था अझ सटीक रूपमा पत्ता लगाउन सक्षम बनाउँछ।
दन्तचिकित्सामा हाम्रो छवि एनोटेसन सेवाले एआई निदान उपकरणहरू बृद्धि गर्न दन्त इमेजरी लेबल गर्दछ। दाँतको क्षय, पङ्क्तिबद्ध समस्याहरू, र अन्य दन्त अवस्थाहरू सही रूपमा पहिचान गरेर, हाम्रा SMEs ले AI लाई बिरामीको नतिजा सुधार गर्न र दन्त चिकित्सकहरूलाई सटीक उपचार योजना र प्रारम्भिक पहिचानमा समर्थन गर्न सशक्त बनाउँछ।
मेडिकल रेकर्डमा ठूलो मात्रामा मेडिकल डाटा र ज्ञान उपलब्ध हुन्छ मुख्यतया असंरचित ढाँचामा। मेडिकल इकाई एनोटेसनले हामीलाई असंरचित डेटालाई संरचित ढाँचामा रूपान्तरण गर्न सक्षम बनाउँछ।
2.1 चिकित्सा विशेषताहरू
औषधिहरू र तिनीहरूका विशेषताहरू लगभग हरेक मेडिकल रेकर्डमा दस्तावेज हुन्छन्, जुन क्लिनिकल डोमेनको महत्त्वपूर्ण भाग हो। हामी दिशानिर्देशहरू अनुसार औषधिहरूको विभिन्न विशेषताहरू पहिचान र एनोटेट गर्न सक्छौं।
२.२ ल्याब डाटा विशेषताहरू
ल्याब डाटा प्रायः मेडिकल रेकर्डमा तिनीहरूको विशेषताहरूसँग हुन्छ। हामी दिशानिर्देशहरू अनुसार प्रयोगशाला डाटाका विभिन्न विशेषताहरू पहिचान र एनोटेट गर्न सक्छौं।
2.3 शारीरिक मापन विशेषताहरू
शारीरिक मापन प्रायः मेडिकल रेकर्डमा तिनीहरूको विशेषताहरूसँग हुन्छ। यो प्रायः महत्त्वपूर्ण संकेतहरू समावेश गर्दछ। हामी शरीर मापन को विभिन्न विशेषताहरु को पहिचान र एनोटेट गर्न सक्छौं।
जेनेरिक मेडिकल NER एनोटेसनको साथसाथै, हामी ओन्कोलोजी, रेडियोलोजी, आदि जस्ता डोमेन विशिष्ट एनोटेसनहरूमा पनि काम गर्न सक्छौं। यहाँ एनोटेट गर्न सकिने ओन्कोलोजी विशिष्ट NER संस्थाहरू छन् - क्यान्सर समस्या, हिस्टोलोजी, क्यान्सर चरण, TNM चरण, क्यान्सर ग्रेड, आयाम, क्लिनिकल स्थिति, ट्यूमर मार्कर परीक्षण, क्यान्सर औषधि, क्यान्सर शल्यक्रिया, विकिरण, अध्ययन गरिएको जीन, भिन्नता कोड, शरीर साइट।
प्रमुख क्लिनिकल संस्थाहरू र सम्बन्धहरू पहिचान र एनोटेट गर्नको साथमा, हामी निश्चित औषधि वा प्रक्रियाहरूको प्रतिकूल प्रभावहरू पनि एनोटेट गर्न सक्छौं। दायरा निम्नानुसार छ: लेबलिंग प्रतिकूल प्रभावहरू र तिनीहरूको कारक एजेन्टहरू। प्रतिकूल प्रभाव र प्रभावको कारण बीचको सम्बन्ध निर्दिष्ट गर्दै।
क्लिनिकल निकायहरू पहिचान र एनोटेट गरेपछि, हामी संस्थाहरू बीच सान्दर्भिक सम्बन्ध पनि तोक्छौं। सम्बन्ध दुई वा बढी अवधारणाहरू बीच अवस्थित हुन सक्छ।
क्लिनिकल निकायहरू र सम्बन्धहरू पहिचान गर्नको साथसाथै, हामी क्लिनिकल संस्थाहरूको स्थिति, नकारात्मकता र विषय पनि तोक्न सक्छौं।
मेडिकल रेकर्डबाट अस्थायी संस्थाहरू एनोटेट गर्दै, बिरामीको यात्राको समयरेखा निर्माण गर्न मद्दत गर्दछ। यसले निर्दिष्ट घटनासँग सम्बन्धित मितिको सन्दर्भ र सन्दर्भ प्रदान गर्दछ। यहाँ मिति निकायहरू छन् - निदान मिति, प्रक्रिया मिति, औषधि सुरु मिति, औषधि अन्त्य मिति, विकिरण सुरु मिति, विकिरण समाप्ति मिति, भर्ना मिति, डिस्चार्ज मिति, परामर्श मिति, नोट मिति, सुरु।
यसले विभिन्न खण्डहरू वा स्वास्थ्य सेवा-सम्बन्धित कागजातहरू, छविहरू, वा डेटाका भागहरूलाई व्यवस्थित रूपमा व्यवस्थित गर्ने, लेबल गर्ने र वर्गीकरण गर्ने प्रक्रियालाई बुझाउँछ, जस्तै, कागजातबाट सम्बन्धित खण्डहरूको एनोटेसन र खण्डहरूलाई तिनीहरूको प्रकारमा वर्गीकरण गर्ने। यसले संरचित र सजीलो पहुँचयोग्य जानकारी सिर्जना गर्न मद्दत गर्दछ, जुन क्लिनिकल निर्णय समर्थन, चिकित्सा अनुसन्धान, र स्वास्थ्य सेवा डेटा विश्लेषण जस्ता विभिन्न उद्देश्यका लागि प्रयोग गर्न सकिन्छ।
दिशानिर्देशहरू अनुसार ICD-10-CM र CPT कोडहरूको एनोटेसन। प्रत्येक लेबल गरिएको मेडिकल कोडको लागि, प्रमाण (टेक्स्ट स्निपेटहरू) जसले लेबलिङ निर्णयलाई पुष्टि गर्दछ कोडसँगै एनोटेट गरिनेछ।
दिशानिर्देशहरू अनुसार RXNORM कोडहरूको एनोटेसन। प्रत्येक लेबल गरिएको मेडिकल कोडको लागि, लेबलिङ निर्णयलाई प्रमाणित गर्ने प्रमाण (पाठ स्निपेटहरू) पनि कोडसँगै एनोटेट गरिनेछ।
दिशानिर्देशहरू अनुसार SNOMED कोडहरूको एनोटेसन। प्रत्येक लेबल गरिएको मेडिकल कोडको लागि, प्रमाण (टेक्स्ट स्निपेटहरू) जसले लेबलिङ निर्णयलाई पुष्टि गर्दछ कोडसँगै एनोटेट गरिनेछ।
दिशानिर्देशहरू अनुसार UMLS कोडहरूको एनोटेसन। प्रत्येक लेबल गरिएको मेडिकल कोडको लागि, प्रमाण (टेक्स्ट स्निपेटहरू) जसले लेबलिङ निर्णयलाई पुष्टि गर्दछ कोडसँगै एनोटेट गरिनेछ।
हाम्रो छवि एनोटेसन सेवाले विस्तृत शारीरिक संरचनाहरूमा गहिरो ध्यान केन्द्रित गरेर AI प्रशिक्षणको लागि सटीक लेबलिङको लागि CT स्क्यानमा विशेषज्ञता दिन्छ। विषयवस्तु विशेषज्ञहरूले समीक्षा मात्र गर्दैनन् तर शीर्ष-निशान सटीकताको लागि प्रत्येक छविमा तालिम पनि दिन्छन्। यो सावधानीपूर्वक प्रक्रियाले निदान उपकरणहरूको विकासमा मद्दत गर्दछ।
हाम्रो एमआरआई छवि एनोटेशन सेवाले एआई डायग्नोस्टिक्स फाइन-ट्यून गर्दछ। हाम्रा विषयवस्तु विशेषज्ञहरूले प्रशिक्षित गर्छन् र डेलिभरी अघि प्रत्येक स्क्यानलाई अत्यन्त सटीकताका लागि समीक्षा गर्छन्। हामी एआई मोडेल प्रशिक्षण बढाउन एमआरआई स्क्यानलाई सही रूपमा लेबल गर्छौं। यो प्रक्रियाले तिनीहरूलाई विसंगतिहरू र संरचनाहरू पत्ता लगाउन मद्दत गर्दछ। हाम्रा सेवाहरूसँग चिकित्सा मूल्याङ्कन र उपचार योजनाहरूमा शुद्धता बढाउनुहोस्।
एक्स-रे छवि एनोटेशनले एआई निदानलाई तीखा बनाउँछ। हाम्रा विज्ञहरूले भंग र असामान्यताहरूलाई सही रूपमा पिनपोइन्ट गरेर प्रत्येक छविलाई सावधानीपूर्वक लेबल गर्छन्। तिनीहरूले ग्राहक डेलिभरी अघि शीर्ष सटीकताको लागि यी लेबलहरूलाई तालिम र समीक्षा पनि गर्छन्। तपाईंको एआई परिष्कृत गर्न र राम्रो मेडिकल इमेजिङ विश्लेषण प्राप्त गर्न हामीलाई विश्वास गर्नुहोस्।
क्लिनिकल बीमा एनोटेसन
पूर्व प्राधिकरण प्रक्रिया स्वास्थ्य सेवा प्रदायकहरू, भुक्तानीकर्ताहरूलाई जडान गर्न र उपचारहरूले दिशानिर्देशहरू पालना गरेको सुनिश्चित गर्न महत्त्वपूर्ण छ। मेडिकल रेकर्डहरू एनोटिङले यस प्रक्रियालाई अनुकूलन गर्न मद्दत गर्यो। यसले मापदण्डहरू पालना गर्दा, ग्राहकको कार्यप्रवाह सुधार गर्दै प्रश्नहरूसँग कागजातहरू मेल खायो।
समस्या: 6,000 मेडिकल केसहरूको एनोटेसन स्वास्थ्य सेवा डेटा संवेदनशीलतालाई ध्यानमा राख्दै, कडा टाइमलाइनमा सही रूपमा गर्नुपर्थ्यो। गुणस्तर एनोटेसनहरू र अनुपालन सुनिश्चित गर्न HIPAA जस्ता अपडेट गरिएको क्लिनिकल दिशानिर्देशहरू र गोपनीयता नियमहरूको कडा पालना आवश्यक थियो।
समाधान: हामीले 6,000 भन्दा बढी मेडिकल केसहरू एनोटेट गरेका छौं, चिकित्सा कागजातहरूलाई क्लिनिकल प्रश्नावलीहरूसँग सम्बन्धित। यसले क्लिनिकल दिशानिर्देशहरूको पालना गर्दा प्रतिक्रियाहरूमा सावधानीपूर्वक प्रमाणहरू जोड्न आवश्यक छ। सम्बोधन गरिएका मुख्य चुनौतीहरू ठूलो डेटासेटको लागि कडा समयसीमा र निरन्तर विकसित क्लिनिकल स्तरहरूसँग व्यवहार गर्ने थिए।
समर्पित र प्रशिक्षित टोलीहरू:
उच्चतम प्रक्रिया दक्षता सुनिश्चित गरिएको छ:
पेटेन्ट प्लेटफर्मले फाइदाहरू प्रदान गर्दछ:
यो अनुमान गरिएको छ कि डेटा वैज्ञानिकहरूले आफ्नो समयको 80% भन्दा बढी डेटा तयारीमा खर्च गर्छन्। आउटसोर्सिङको साथ, तपाइँको टोलीले हामीलाई नामित इकाई पहिचान डेटासेटहरू सङ्कलन गर्ने कठिन भाग छोडेर बलियो एल्गोरिदमको विकासमा ध्यान केन्द्रित गर्न सक्छ।
एक औसत ML मोडेलले नामित डेटासेटहरूको ठूलो भाग सङ्कलन र ट्याग गर्न आवश्यक पर्दछ, जसले कम्पनीहरूलाई अन्य टोलीहरूबाट स्रोतहरू तान्न आवश्यक पर्दछ। हामी जस्ता साझेदारहरूसँग, हामी डोमेन विशेषज्ञहरू प्रस्ताव गर्छौं जुन तपाईंको व्यवसाय बढ्दै जाँदा सजिलै मापन गर्न सकिन्छ।
समर्पित डोमेन विशेषज्ञहरू, जसले डे-इन र डे-आउट एनोटेट गर्नेछन् - कुनै पनि दिन - टोलीको तुलनामा उत्कृष्ट काम गर्नेछन्, जुन उनीहरूको व्यस्त तालिकामा एनोटेसन कार्यहरू समायोजन गर्न आवश्यक छ। भन्न आवश्यक छैन, यसले राम्रो आउटपुटमा परिणाम दिन्छ।
हाम्रो प्रमाणित डेटा गुणस्तर आश्वासन प्रक्रिया, प्रविधि प्रमाणीकरण, र QA का धेरै चरणहरूले हामीलाई उत्कृष्ट-इन-क्लास गुणस्तर प्रदान गर्न मद्दत गर्दछ जुन प्रायः अपेक्षाहरू भन्दा बढी हुन्छ।
हामी गोपनीयता सुनिश्चित गर्न हाम्रो ग्राहकहरु संग काम गर्दा गोपनीयता संग डाटा सुरक्षा को उच्चतम स्तर कायम गर्न को लागी प्रमाणित छ।
दक्ष कामदारहरूको क्युरेटिङ, तालिम र प्रबन्धन टोलीहरूमा विशेषज्ञहरूको रूपमा, हामी परियोजनाहरू बजेट भित्र डेलिभर भएको सुनिश्चित गर्न सक्छौं।
उच्च नेटवर्क अप-टाइम र डाटा, सेवाहरू र समाधानहरूको समयमै डेलिभरी।
तटवर्ती र अपतटीय स्रोतहरूको पोखरीको साथ, हामी विभिन्न प्रयोगका केसहरूको लागि आवश्यक रूपमा टोलीहरू निर्माण र मापन गर्न सक्छौं।
६ सिग्मा ब्ल्याक बेल्टद्वारा डिजाइन गरिएको विश्वव्यापी कार्यबल, बलियो प्लेटफर्म, र परिचालन प्रक्रियाहरूको संयोजनको साथ, Shaip ले सबैभन्दा चुनौतीपूर्ण AI पहलहरू सुरु गर्न मद्दत गर्दछ।
नामित निकाय पहिचान (NER) ले तपाईंलाई उत्कृष्ट मेसिन लर्निङ र NLP मोडेलहरू विकास गर्न मद्दत गर्छ। NER प्रयोग-केसहरू, उदाहरणहरू, र यस सुपर-सूचनामूलक पोस्टमा धेरै कुराहरू सिक्नुहोस्।
गुणस्तर प्रशिक्षण स्वास्थ्य सेवा डेटासेटले एआई-आधारित मेडिकल मोडेलको नतिजा सुधार गर्दछ। तर कसरी सही स्वास्थ्य सेवा डाटा लेबलिङ सेवा प्रदायक चयन गर्ने?
डेटाले स्वास्थ्य सेवाको लागि आधारशिला राख्दै, हामीले यसको भूमिका, वास्तविक-विश्व कार्यान्वयन र चुनौतीहरू बुझ्न आवश्यक छ। जान्नको लागि पढ्नुहोस्…
हामी कसरी तपाइँको अद्वितीय AI/ML समाधानको लागि डेटासेट सङ्कलन र एनोटेट गर्न सक्छौं जान्नको लागि हामीलाई सम्पर्क गर्नुहोस्
नामित निकाय पहिचान प्राकृतिक भाषा प्रशोधन को एक भाग हो। NER को प्राथमिक उद्देश्य संरचित र असंरचित डेटा प्रशोधन गर्न र यी नामित संस्थाहरूलाई पूर्वनिर्धारित कोटीहरूमा वर्गीकरण गर्नु हो। केही सामान्य कोटीहरूमा नाम, स्थान, कम्पनी, समय, मौद्रिक मानहरू, घटनाहरू, र थप समावेश छन्।
संक्षेपमा, NER ले निम्नसँग सम्झौता गर्दछ:
नामित संस्था पहिचान/पत्ता लगाउने - कागजातमा शब्द वा शृङ्खलाको शब्द पहिचान गर्ने।
नाम गरिएको इकाई वर्गीकरण - प्रत्येक पत्ता लगाइएको इकाईलाई पूर्वनिर्धारित कोटीहरूमा वर्गीकरण गर्दै।
प्राकृतिक भाषा प्रशोधनले बोली र पाठबाट अर्थ निकाल्न सक्षम बौद्धिक मेसिनहरू विकास गर्न मद्दत गर्दछ। मेशिन लर्निङले यी बौद्धिक प्रणालीहरूलाई ठूलो मात्रामा प्राकृतिक भाषा डेटा सेटहरूमा तालिम दिएर सिक्न जारी राख्न मद्दत गर्छ। सामान्यतया, NLP मा तीन प्रमुख कोटिहरु हुन्छन्:
भाषाको संरचना र नियमहरू बुझ्ने - वाक्यविन्यास
शब्द, पाठ, र बोलीको अर्थ निकाल्ने र तिनीहरूको सम्बन्ध पहिचान गर्ने - अर्थशास्त्र
बोलिएका शब्दहरूको पहिचान र पहिचान गर्ने र तिनीहरूलाई पाठमा रूपान्तरण गर्ने - वाणी
पूर्वनिर्धारित इकाई वर्गीकरणका केही सामान्य उदाहरणहरू हुन्:
व्यक्ति: माइकल ज्याक्सन, ओप्रा विन्फ्रे, बराक ओबामा, सुसान सरन्डन
स्थान: क्यानडा, होनोलुलु, बैंकक, ब्राजिल, क्याम्ब्रिज
संगठन: सैमसंग, डिज्नी, येल विश्वविद्यालय, गुगल
समय: 15.35, बेलुका 12 बजे
NER प्रणालीहरू सिर्जना गर्न विभिन्न दृष्टिकोणहरू छन्:
शब्दकोशमा आधारित प्रणालीहरू
नियममा आधारित प्रणालीहरू
मेसिन लर्निङमा आधारित प्रणालीहरू
सुव्यवस्थित ग्राहक समर्थन
दक्ष मानव संसाधन
सरलीकृत सामग्री वर्गीकरण
खोज इन्जिनहरू अनुकूलन गर्दै
सटीक सामग्री सिफारिस
