命名实体识别标注专家
通过 NLP 中的实体提取解锁非结构化数据中的关键信息
特色客户
赋能团队打造世界领先的人工智能产品。
查看数据生成的速度； 其中 80% 是非结构化的，因此需要在实地使用下一代技术来有效地分析数据并获得有意义的见解以做出更好的决策。 NLP 中的命名实体识别 (NER) 主要侧重于处理非结构化数据并将这些命名实体分类为预定义的类别。
IDC，分析公司：
全球存储容量安装基数将达到 11.7 ZB in 2023
IBM、Gartner 和 IDC：
80% 世界各地的数据是非结构化的，使其过时且无法使用。
什么是神经网络
分析数据以发现有意义的见解
命名实体识别 (NER)，识别和分类实体，例如非结构化文本中的人员、组织和位置。 NER 增强了数据提取，简化了信息检索，并为高级 AI 应用程序提供支持，使其成为企业可以利用的重要工具。 借助 NER，组织可以获得有价值的见解、改善客户体验并简化流程。
Shaip NER 旨在让组织能够解锁非结构化数据中的关键信息，并让您从财务报表、保险文件、评论、医生笔记等中发现实体之间的关系。凭借在 NLP 和语言学方面的丰富经验，我们有能力提供领域特定的见解来处理任何规模的注释项目。
NER方法
NER 模型的主要目标是标记或标记文本文档中的实体，并对它们进行分类以进行深度学习。 为此，通常使用以下三种方法。 但是，您也可以选择组合一种或多种方法。 创建NER系统的不同方法是：
基于字典
系统
这可能是最简单和最基本的 NER 方法。 它将使用包含许多单词、同义词和词汇集合的字典。 系统将检查文本中存在的特定实体是否也在词汇表中可用。 通过使用字符串匹配算法，对实体进行交叉检查。 吨这里需要不断升级词汇数据集以实现 NER 模型的有效运行。
基于规则
系统
基于一组预设规则的信息提取，这些规则是
基于模式的规则 – 顾名思义，基于模式的规则遵循文档中使用的形态模式或单词串。
基于上下文的规则 – 基于上下文的规则取决于文档中单词的含义或上下文。
基于机器学习的系统
在基于机器学习的系统中，统计建模用于检测实体。 这种方法使用基于特征的文本文档表示。 您可以克服前两种方法的几个缺点，因为模型可以识别实体类型，尽管深度学习的拼写略有不同。
我们如何帮助
- 一般NER
- 医疗NER
- PII 注释
- PHI 注释
- 关键短语注释
- 事件注释
NER的应用
- 简化的客户支持
- 高效的人力资源
- 简化的内容分类
- 改善患者护理
- 优化搜索引擎
- 准确的内容推荐
用例
- 信息提取与识别系统
- 问答系统
- 机器翻译系统
- 自动总结系统
- 语义注释
NER注释过程
NER 注释过程通常与客户的要求不同，但主要涉及：
阶段1： 技术领域专业知识（了解项目范围和注释指南）
阶段2： 为项目培训适当的资源
阶段3： 注释文档的反馈周期和质量保证
我们的专长
1.命名实体识别（NER）
机器学习中的命名实体识别是自然语言处理的一部分。 NER 的主要目标是处理结构化和非结构化数据，并将这些命名实体分类为预定义的类别。 一些常见的类别包括姓名、地点、公司、时间、货币价值、事件等。
1.1 一般领域
一般领域中的人员、地点、组织等的识别
1.2 保险领域
它涉及提取保险文件中的实体，例如
- 保额
- 赔偿限额/保单限额
- 工资单、营业额、费用收入、出口/进口等估算
- 车辆时刻表
- 政策扩展和内部限制
1.3 临床领域/医学NER
从 EHR 等医疗记录中识别问题、解剖结构、药物、程序； 通常本质上是非结构化的，需要额外的处理来提取结构化信息。 这通常很复杂，需要医疗保健领域的专家来提取相关实体。
2. 关键词标注（KP）
它标识文本中的离散名词短语。 名词短语可以是简单的（例如，像名词、专有名词或代词这样的单中心词）或复杂的（例如，具有中心词及其相关修饰语的名词短语）
3. PII 注释
PII 是指个人身份信息。 此任务涉及注释任何可以与个人身份相关的关键标识符。
4. PHI 注释
PHI 是指受保护的健康信息。 该任务涉及对 HIPAA 下标识的 18 个关键患者标识符进行注释，以便对患者记录/身份进行去标识化。
5. 事件注释
识别事件的对象、事件、时间、地点等信息，例如攻击、绑架、投资等。此注释过程具有以下步骤：
5.1。 实体识别 （例如人物、地点、组织等。
5.2. 识别表示主要事件的词 （即触发词）
5.3. 识别触发器和实体类型之间的关系
为什么是夏普？
敬业的团队
据估计，数据科学家将超过 80% 的时间用于数据准备。 通过外包，您的团队可以专注于开发稳健的算法，而将收集命名实体识别数据集的繁琐部分留给我们。
可扩展性
一个普通的 ML 模型需要收集和标记大量命名数据集，这需要公司从其他团队中获取资源。 通过像我们这样的合作伙伴，我们提供可以随着您的业务增长而轻松扩展的领域专家。
越品质
与需要在繁忙的日程安排中适应注释任务的团队相比，日复一日地进行注释的专门领域专家将 - 任何一天 - 都做得更好。 不用说，它会产生更好的输出。
卓越运营
我们经过验证的数据质量保证流程、技术验证和 QA 的多个阶段，帮助我们提供通常超出预期的一流质量。
隐私安全
我们经过认证，可以在与客户合作以确保机密性的同时保持最高标准的数据安全和隐私
竞争力定价
作为策划、培训和管理技术工人团队的专家，我们可以确保项目在预算范围内交付。
可用性和交付
数据、服务和解决方案的高网络正常运行时间和准时交付。
全球员工
凭借在岸和离岸资源池，我们可以根据各种用例的需要建立和扩展团队。
人员、流程和平台
凭借全球劳动力、强大的平台和由 6 sigma black-belts 设计的运营流程的组合，Shaip 帮助启动了最具挑战性的 AI 计划。
想要构建自己的 NER 训练数据？
立即联系我们，了解我们如何为您独特的 AI/ML 解决方案收集自定义 NER 数据集
常见问题
命名实体识别是自然语言处理的一部分。 NER 的主要目标是处理结构化和非结构化数据，并将这些命名实体分类为预定义的类别。 一些常见的类别包括姓名、地点、公司、时间、货币价值、事件等。
简而言之，NER 处理：
命名实体识别/检测——识别文档中的一个词或一系列词。
命名实体分类——将每个检测到的实体分类为预定义的类别。
自然语言处理有助于开发能够从语音和文本中提取意义的智能机器。 机器学习通过对大量自然语言数据集的训练来帮助这些智能系统继续学习。 一般来说，NLP 包括三大类：
理解语言的结构和规则——语法
推导单词、文本和语音的含义并识别它们之间的关系——语义
识别和识别口语并将其转换为文本 - 语音
预定实体分类的一些常见示例是：
人： 迈克尔·杰克逊、奥普拉·温弗瑞、巴拉克·奥巴马、苏珊·萨兰登
地点： 加拿大、檀香山、曼谷、巴西、剑桥
组织： 三星、迪士尼、耶鲁大学、谷歌
时间： 15.35，下午 12 点，
创建NER系统的不同方法是：
基于字典的系统
基于规则的系统
基于机器学习的系统
简化的客户支持
高效的人力资源
简化的内容分类
优化搜索引擎
准确的内容推荐