NLP मा संस्था निकासी संग असंरचित डाटा मा महत्वपूर्ण जानकारी अनलक गर्नुहोस्
विश्वको अग्रणी एआई उत्पादनहरु को निर्माण टीमहरु लाई सशक्त बनाउन।
डाटा उत्पन्न भएको गति हेर्दै; जसमध्ये 80% असंरचित छ, डेटालाई प्रभावकारी रूपमा विश्लेषण गर्न र राम्रो निर्णयहरू लिनको लागि अर्थपूर्ण अन्तरदृष्टि प्राप्त गर्न नेक्स्ट-जेन प्रविधिहरू प्रयोग गर्न आवश्यक छ। NLP मा नामित संस्था पहिचान (NER) मुख्यतया असंरचित डेटा प्रशोधन र पूर्वनिर्धारित कोटिहरूमा यी नामित संस्थाहरूलाई वर्गीकरण गर्नमा केन्द्रित छ।
भण्डारण क्षमताको विश्वव्यापी स्थापित आधार पुग्नेछ Z 11.7 zettabytes in 2023
80% विश्वभरका डाटाको संरचना अप्रचलित र अप्रयुक्त बनाइएको छ।
नाम गरिएको संस्था पहिचान (NER), व्यक्ति, संस्थाहरू, र असंरचित पाठ भित्र स्थानहरू जस्ता संस्थाहरूलाई पहिचान र वर्गीकरण गर्दछ। NER ले डाटा निकासीलाई बढाउँछ, जानकारी पुनःप्राप्तिलाई सरल बनाउँछ, र उन्नत AI अनुप्रयोगहरूलाई शक्ति दिन्छ, जसले यसलाई व्यवसायहरूको लागि लाभ उठाउनको लागि महत्त्वपूर्ण उपकरण बनाउँछ। NER को साथ, संगठनहरूले बहुमूल्य अन्तर्दृष्टिहरू प्राप्त गर्न सक्छन्, ग्राहक अनुभवहरू सुधार गर्न र प्रक्रियाहरूलाई सुव्यवस्थित गर्न सक्छन्।
Shaip NER संगठनहरूलाई असंरचित डेटामा महत्वपूर्ण जानकारी अनलक गर्न अनुमति दिन र तपाईंलाई वित्तीय विवरणहरू, बीमा कागजातहरू, समीक्षाहरू, चिकित्सक नोटहरू, आदिबाट संस्थाहरू बीचको सम्बन्ध पत्ता लगाउन अनुमति दिन डिजाइन गरिएको हो। NLP र भाषाविज्ञानमा समृद्ध अनुभवको साथ, हामी डोमेन डेलिभर गर्न राम्रोसँग सुसज्जित छौं - कुनै पनि स्केलको एनोटेशन परियोजनाहरू ह्यान्डल गर्नको लागि विशेष अन्तरदृष्टि।
NER मोडेलको प्राथमिक लक्ष्य पाठ कागजातहरूमा लेबल वा ट्याग संस्थाहरू र तिनीहरूलाई गहिरो शिक्षाको लागि वर्गीकृत गर्न हो। यस उद्देश्यको लागि सामान्यतया निम्न तीन दृष्टिकोणहरू प्रयोग गरिन्छ। यद्यपि, तपाइँ एक वा धेरै विधिहरू संयोजन गर्न छनौट गर्न सक्नुहुन्छ। NER प्रणालीहरू सिर्जना गर्न विभिन्न दृष्टिकोणहरू छन्:
यो सायद सबैभन्दा सरल र आधारभूत NER दृष्टिकोण हो। यसले धेरै शब्दहरू, समानार्थी शब्दहरू, र शब्दावली सङ्कलन भएको शब्दकोश प्रयोग गर्नेछ। प्रणालीले पाठमा रहेको कुनै विशेष निकाय शब्दावलीमा पनि उपलब्ध छ कि छैन भनेर जाँच गर्नेछ। स्ट्रिङ-मिलाउने एल्गोरिदम प्रयोग गरेर, संस्थाहरूको क्रस-चेकिङ गरिन्छ। Tयहाँ NER मोडेलको प्रभावकारी कार्यका लागि शब्दावली डेटासेटलाई निरन्तर अपग्रेड गर्न आवश्यक छ।
पूर्व-सेट नियमहरूको सेटमा आधारित जानकारी निकासी, जुन हो
ढाँचामा आधारित नियमहरू - नामले सुझाव दिए जस्तै, ढाँचामा आधारित नियमले कागजातमा प्रयोग गरिएका शब्दहरूको ढाँचा वा स्ट्रिङलाई पछ्याउँछ।
सन्दर्भमा आधारित नियमहरू - सन्दर्भ-आधारित नियम कागजातमा शब्दको अर्थ वा सन्दर्भमा निर्भर गर्दछ।
मेसिन लर्निङमा आधारित प्रणालीहरूमा, सांख्यिकीय मोडलिङ संस्थाहरू पत्ता लगाउन प्रयोग गरिन्छ। यस दृष्टिकोणमा पाठ कागजातको सुविधा-आधारित प्रतिनिधित्व प्रयोग गरिन्छ। तपाईंले गहिरो शिक्षाको लागि तिनीहरूको हिज्जेमा थोरै भिन्नताहरूको बाबजुद मोडेलले इकाई प्रकारहरू पहिचान गर्न सक्ने भएकाले पहिलो दुई दृष्टिकोणका धेरै कमीहरू हटाउन सक्नुहुन्छ।
NER एनोटेसन प्रक्रिया सामान्यतया ग्राहकको आवश्यकतामा फरक हुन्छ तर यसले मुख्य रूपमा समावेश गर्दछ:
चरण 1: प्राविधिक डोमेन विशेषज्ञता (प्रोजेक्ट स्कोप र एनोटेसन दिशानिर्देशहरू बुझ्दै)
चरण 2: परियोजनाको लागि उपयुक्त स्रोतहरू प्रशिक्षण
चरण 3: प्रतिक्रिया चक्र र एनोटेट कागजातहरूको QA
मेशिन लर्निङमा नामित संस्था 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।
१.१ सामान्य डोमेन
सामान्य डोमेनमा व्यक्ति, स्थान, संगठन आदिको पहिचान
1.2 बीमा डोमेन
यसले बीमा कागजातहरूमा संस्थाहरूको निकासी समावेश गर्दछ जस्तै
1.3 क्लिनिकल डोमेन / मेडिकल NER
समस्याको पहिचान, शारीरिक संरचना, औषधि, चिकित्सा रेकर्डहरू जस्तै EHRs बाट प्रक्रिया; सामान्यतया प्रकृतिमा असंरचित हुन्छन् र संरचित जानकारी निकाल्न थप प्रशोधन चाहिन्छ। यो प्राय: जटिल हुन्छ र सम्बन्धित निकायहरू निकाल्न स्वास्थ्य सेवाबाट डोमेन विशेषज्ञहरू चाहिन्छ।
यसले पाठमा एक अलग संज्ञा वाक्यांश पहिचान गर्दछ। एक संज्ञा वाक्यांश या त सरल हुन सक्छ (जस्तै एकल हेड शब्द जस्तै noun, proper noun वा pronoun) वा जटिल (उदाहरणका लागि संज्ञा वाक्यांश जसको सम्बद्ध परिमार्जकहरूसँग टाउको शब्द छ)
PII ले व्यक्तिगत रूपमा पहिचान योग्य जानकारीलाई जनाउँछ। यो कार्यले कुनै पनि प्रमुख पहिचानकर्ताहरूको एनोटेसन समावेश गर्दछ जुन व्यक्तिको पहिचानसँग सम्बन्धित हुन सक्छ।
PHI ले संरक्षित स्वास्थ्य जानकारीलाई जनाउँछ। यो कार्यमा HIPAA अन्तर्गत पहिचान गरिएका 18 प्रमुख बिरामी पहिचानकर्ताहरूको एनोटेसन समावेश छ, बिरामीको रेकर्ड/पहिचानलाई डि-पहिचान गर्नको लागि।
कसले, के, कहिले, कहाँ घटनाको बारेमा जानकारीको पहिचान जस्तै आक्रमण, अपहरण, लगानी आदि। यो एनोटेशन प्रक्रियामा निम्न चरणहरू छन्:
५.१। संस्था पहिचान (जस्तै व्यक्ति, स्थान, संस्था, आदि।
५.२। मुख्य घटनालाई जनाउने शब्दको पहिचान (अर्थात् ट्रिगर शब्द)
५.३। ट्रिगर र इकाई प्रकारहरू बीचको सम्बन्धको पहिचान
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 डाटा गुणस्तर आश्वासन प्रक्रिया, टेक्नोलोजी प्रमाणीकरण, र QA को धेरै चरणहरूले, हामीलाई उत्कृष्ट-इन-वर्ग गुणस्तर प्रदान गर्न मद्दत गर्दछ जुन प्राय: 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।
6 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।
स्वास्थ्य सेवा क्षेत्रमा 80% डाटा असंरचित छ, यसलाई पहुँचयोग्य बनाउँदै। डाटा पहुँच गर्न महत्त्वपूर्ण म्यानुअल हस्तक्षेप आवश्यक छ, जसले प्रयोगयोग्य डाटाको मात्रा सीमित गर्दछ।
मेसिन लर्निङमा टेक्स्ट एनोटेसनले मेसिन लर्निङ मोडेलहरूलाई प्रशिक्षण, मूल्याङ्कन र सुधारका लागि संरचित डेटासेटहरू सिर्जना गर्न कच्चा पाठ्य डेटामा मेटाडेटा वा लेबलहरू थप्नुलाई जनाउँछ।
हामी कसरी तपाइँको अद्वितीय AI/ML समाधानको लागि अनुकूलन NER डेटासेट सङ्कलन गर्न सक्छौं जान्नको लागि हामीलाई अहिले 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: १५.३५, १२ 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
