- Cad a Dhéanaimid
-
-
-
Speisialtachta
-
-
-
- Sonraí Lasmuigh den tseilf
-
- Solutions
- Ardán
- Company
Díghlasáil faisnéis ríthábhachtach i sonraí neamhstruchtúrtha le haonáin a eastóscadh in NLP
Foirne a chumhachtú chun táirgí AI den scoth a thógáil.
Ag féachaint ar an luas ag a ngintear na sonraí; agus 80% díobh neamhstruchtúrtha, tá gá le teicneolaíochtaí den chéad ghlúin eile a úsáid ar an talamh chun na sonraí a anailísiú go héifeachtach agus léargais bhríocha a fháil chun cinntí níos fearr a dhéanamh. Díríonn Aithint Eintiteas Ainmnithe (NER) in NLP go príomha ar shonraí neamhstruchtúrtha a phróiseáil agus na heintitis ainmnithe seo a aicmiú i gcatagóirí réamhshainithe, rud a fhágann go ndéantar sonraí neamhstruchtúrtha a thiontú ina sonraí struchtúrtha is féidir a úsáid le haghaidh anailíse iartheachtach.
Sroichfidh an bonn suiteáilte domhanda d'acmhainn stórála 11.7 zettabyte in 2023
80% Tá na sonraí ar fud an domhain neamhstruchtúrtha, rud a fhágann go bhfuil siad imithe i léig agus nach féidir a úsáid.
Aitheantas Aonán Ainmnithe (NER), sainaithníonn agus rangaíonn sé eintitis ar nós daoine, eagraíochtaí, agus láithreacha laistigh de théacs neamhstruchtúrtha. Feabhsaíonn NER eastóscadh sonraí, simplíonn sé aisghabháil faisnéise, agus cuireann sé cumhachtaí ar fheidhmchláir AI chun cinn, rud a fhágann gur uirlis ríthábhachtach é do ghnólachtaí chun giaráil a dhéanamh. Le NER, is féidir le heagraíochtaí léargais luachmhara a fháil, eispéiris na gcustaiméirí a fheabhsú, agus próisis a shruthlíniú.
Tá Shaip NER deartha chun ligean d’eagraíochtaí faisnéis ríthábhachtach a dhíghlasáil i sonraí neamhstruchtúrtha agus ligeann sé duit caidrimh idir eintitis a aimsiú ó ráitis airgeadais, doiciméid árachais, athbhreithnithe, nótaí liachta, srl. Is féidir le NER cabhrú freisin le caidrimh a aithint idir eintitis den chineál céanna, amhail eagraíochtaí nó daoine aonair iolracha a luaitear i ndoiciméad, rud atá tábhachtach le haghaidh comhsheasmhachta i gclibeáil eintiteas agus chun cruinneas samhail a fheabhsú. Le taithí shaibhir i NLP agus teangeolaíocht, táimid dea-fheistithe chun léargais shonracha don réimse a sheachadadh chun tionscadail anótála d’aon scála a láimhseáil.
Is é príomhchuspóir mhúnla NER ná lipéadú nó clibeáil a chur ar eintitis i ndoiciméid téacs agus iad a chatagóiriú le haghaidh foghlama domhain. Úsáidtear samhlacha foghlama domhain agus samhlacha foghlama meaisín eile go coitianta le haghaidh tascanna NER, toisc gur féidir leo gnéithe a fhoghlaim go huathoibríoch ón téacs agus cruinneas a fheabhsú. D’fhéadfadh go mbeadh gá le hoiriúnú a dhéanamh ar mhúnlaí ilchuspóireacha, atá oilte ar chorpais leathana amhail nuacht agus téacs gréasáin, chun feidhmiú go cruinn i dtascanna NER atá sainiúil don réimse. Úsáidtear na trí chur chuige seo a leanas go ginearálta chun na críche seo. Mar sin féin, is féidir leat modh amháin nó níos mó a chomhcheangal freisin. Is iad na cineálacha cur chuige éagsúla chun córais NER a chruthú ná:
Is dócha gurb é seo an cur chuige NER is simplí agus is bunúsaí. Bainfidh sé úsáid as foclóir a bhfuil go leor focal, comhchiallaigh agus cnuasach stór focal ann. Seiceálfaidh an córas an bhfuil aonán ar leith atá i láthair sa téacs ar fáil sa stór focal freisin. Trí úsáid a bhaint as algartam meaitseála teaghrán, déantar cros-seiceáil ar eintitis. Tanseo tá gá le huasghrádú leanúnach a dhéanamh ar an tacar sonraí stór focal le go bhfeidhmeoidh múnla NER go héifeachtach.
Braitheann modhanna bunaithe ar rialacha ar rialacha réamhshainithe chun eintitis i dtéacs a aithint. Úsáideann na córais seo sraith rialacha réamhshocraithe, atá
Rialacha patrún-bhunaithe – Mar a thugann an t-ainm le fios, leanann riail atá bunaithe ar phatrún patrún moirfeolaíoch nó sreang focal a úsáidtear sa doiciméad.
Rialacha bunaithe ar chomhthéacs – Braitheann rialacha comhthéacs-bhunaithe ar bhrí nó ar chomhthéacs an fhocail sa doiciméad.
I gcórais atá bunaithe ar fhoghlaim meaisín, úsáidtear samhaltú staitistiúil chun eintitis a bhrath. Úsáidtear léiriú bunaithe ar ghnéithe den doiciméad téacs sa chur chuige seo. Is féidir leat roinnt míbhuntáistí a bhaineann leis an dá chur chuige tosaigh a shárú ós rud é gur féidir leis an tsamhail cineálacha eintiteas a aithint in ainneoin athruithe beaga ina litriú le haghaidh foghlama domhain. Ina theannta sin, is féidir leat samhail saincheaptha a oiliúint le haghaidh NER fearainn-shonrach, agus tá sé tábhachtach an tsamhail a choigeartú go mín chun cruinneas a fheabhsú agus oiriúnú do shonraí nua.
Anailís ar Thuairimí
De ghnáth bíonn difríocht idir próiseas anótála NER agus riachtanas an chliaint ach baineann sé go príomha le:
Céim 1: Saineolas ar an bhfearann teicniúil (Scóip an tionscadail & treoirlínte anótála a thuiscint)
Céim 2: Oiliúint a chur ar acmhainní cuí don tionscadal
Céim 3: Timthriall aiseolais agus QA na ndoiciméad anótáilte
Is cuid de Phróiseáil Teanga Nádúrtha é Aithint Eintiteas Ainmnithe i bhFoghlaim Meaisín. Is é príomhchuspóir NER sonraí struchtúrtha agus neamhstruchtúrtha a phróiseáil agus na heintitis ainmnithe seo a aicmiú i gcatagóirí réamhshainithe. I measc roinnt catagóirí coitianta tá ainm, eintiteas duine, suíomh, cuideachta, am, luachanna airgeadais, imeachtaí, agus tuilleadh.
1.1 Fearann Ginearálta
Sainaithint daoine, áite, eagraíochta etc. sa réimse ginearálta
1.2 Fearann Árachais
Baineann sé le eastóscadh eintitis i ndoiciméid árachais mar
1.3 Fearann Cliniciúil / NER Míochaine
Sainaithint na faidhbe, struchtúr anatamaíoch, leigheas, nós imeachta ó thaifid leighis mar EHRanna; atá neamhstruchtúrtha de ghnáth agus éilíonn siad próiseáil bhreise chun faisnéis struchtúrtha a bhaint amach. Is minic a bhíonn sé seo casta agus éilíonn sé saineolaithe fearainn ó chúram sláinte chun eintitis ábhartha a bhaint as.
Aithníonn sé frása ainmfhocail scoite i dtéacs. Féadfaidh frása ainmfhocail a bheith simplí (m.sh. ceannfhocal amháin cosúil le hainmfhocal, ainmfhocal ceart nó forainm) nó casta (m.sh. frása ainmfhocail a bhfuil ceannfhocal mar aon leis na mionathruithe a bhaineann leis)
Tagraíonn PII do Fhaisnéis Inaitheanta Pearsanta. Is éard atá i gceist leis an tasc seo ná nótáil ar aon eochair-aitheantóirí a d’fhéadfadh baint a bheith acu le céannacht duine.
Tagraíonn PHI do Fhaisnéis Sláinte Chosanta. Is éard atá i gceist leis an tasc seo ná 18 bpríomh-aitheantóir othar a aithníodh faoi HIPAA, chun taifead/aitheantas othar a dhí-aithint.
Aithint faisnéise amhail cé, cad, cathain, cá háit faoi imeacht m.sh. Ionsaí, fuadach, Infheistíocht etc. Tá na céimeanna seo a leanas sa phróiseas anótála:
5.1. Aitheantas Aonáin (m.sh. Duine, áit, eagraíocht, etc.
5.2. Aithint focal a léiríonn an príomheachtra (.i. focal truicear)
5.3. An gaol idir truicear agus cineálacha aonáin a shainaithint
Meastar go gcaitheann eolaithe sonraí os cionn 80% dá gcuid ama ag ullmhú sonraí. Trí chomhordú a dhéanamh ar il-anótálaithe chun comhsheasmhacht agus cáilíocht a chinntiú i dtionscadail anótála, tugann foinsiú allamuigh deis do d’fhoireann díriú ar fhorbairt halgartaim láidre, ag fágáil an chuid leadránach de bhailiú na dtacar sonraí aitheantais eintiteas ainmnithe orainn.
I gcás samhail mheaisín foghlama meánach, bheadh small mór tacair sonraí ainmnithe le bailiú agus clibeáil, rud a éilíonn ar chuideachtaí acmhainní a tharraingt isteach ó fhoirne eile. Is féidir go mbeadh sé dúshlánach iarrachtaí anótála a scálú ar fud cineálacha sonraí éagsúla, amhail téacs, íomhánna agus fuaim. Le comhpháirtithe cosúil linne, cuirimid saineolaithe fearainn ar fáil ar féidir iad a scálú go héasca de réir mar a fhásann do ghnó.
Déanfaidh saineolaithe fearainn tiomnaithe, a dhéanann anótálacha ó lá go lá, jab níos fearr – aon lá – i gcomparáid le foireann a gcaithfidh tascanna anótála a dhéanamh ina sceidil ghnóthacha. Ní gá a rá go mbíonn aschur níos fearr mar thoradh air, rud a fhágann go mbíonn tuartha níos cruinne ó mhúnlaí NER.
Cuidíonn ár bpróiseas dearbhaithe cáilíochta sonraí cruthaithe, bailíochtuithe teicneolaíochta, agus céimeanna iolracha de dheimhniú cáilíochta linn an caighdeán is fearr a sheachadadh, agus is minic a sháraíonn sé ionchais trí shonraí anótáilte a sheachadadh i bhformáid struchtúrtha chun próiseáil iartheachtach a éascú.
Táimid deimhnithe as na caighdeáin is airde slándála sonraí a choinneáil le príobháideacht agus sinn ag obair lenár gcliaint chun rúndacht a chinntiú
Mar shaineolaithe ar choimeádaithe, ar oiliúint agus ar bhainistiú foirne oibrithe oilte, is féidir linn a chinntiú go seachadtar tionscadail laistigh den bhuiséad.
Seachadadh ard-ama agus in am ard ar shonraí, seirbhísí agus réitigh.
Le linn acmhainní ar tír mór agus amach ón gcósta, is féidir linn foirne a thógáil agus a scála de réir mar is gá do chásanna úsáide éagsúla.
Leis an meascán d’fhórsa saothair domhanda, ardán láidir, & próisis oibriúcháin deartha ag criosanna dubha 6 sigma, cabhraíonn Shaip leis na tionscnaimh AI is dúshlánaí a sheoladh.
Cuidíonn Aitheantas Aonán Ainmnithe (NER) leat meaisínfhoghlaim den scoth agus samhlacha NLP a fhorbairt. Foghlaim cásanna úsáide NER, samplaí agus go leor eile sa phost sár-fhaisnéiseach seo.
Tá 80% de na sonraí sa réimse cúram sláinte neamhstruchtúrtha, rud a fhágann nach bhfuil rochtain orthu. Teastaíonn idirghabháil láimhe shuntasach chun rochtain a fháil ar na sonraí, rud a chuireann srian le cainníocht na sonraí inúsáidte.
Tagraíonn anótáil téacs i meaisínfhoghlama do mheiteashonraí nó lipéid a chur le sonraí téacsacha amh chun tacair sonraí struchtúrtha a chruthú chun samhlacha meaisínfhoghlama a oiliúint, a mheasúnú agus a fheabhsú.
Déan teagmháil linn anois le fáil amach conas is féidir linn tacar sonraí saincheaptha NER a bhailiú le haghaidh do réiteach uathúil AI/ML
Medical data annotation is the process of labeling medical text, images, audio, and video to train AI models in healthcare. It helps AI understand and process complex medical information.
It is essential for creating accurate AI models that improve diagnostics, treatment planning, and patient care. Annotated data helps AI identify diseases, analyze medical images, and interpret clinical notes effectively.
Medical data annotation includes text (clinical notes, EHRs), images (X-rays, MRIs, CT scans), audio (physician dictations), and video (surgical recordings).