په NLP کې د ادارې استخراج سره په غیر منظم شوي ډیټا کې مهم معلومات خلاص کړئ
د نړۍ مخکښ AI محصولاتو رامینځته کولو لپاره ټیمونو ته ځواک ورکول.
د معلوماتو د تولید سرعت ته په کتو سره؛ چې ۸۰٪ یې غیر منظم دي، په ځمکه کې د راتلونکي نسل ټیکنالوژیو کارولو ته اړتیا ده ترڅو معلومات په مؤثره توګه تحلیل کړي او د غوره پریکړو کولو لپاره معنی لرونکي بصیرت ترلاسه کړي. په NLP کې نومول شوي وجود پیژندنه (NER) په عمده توګه د غیر منظم معلوماتو پروسس کولو او د دې نومول شوي وجودونو په مخکینیو کټګوریو کې طبقه بندي کولو تمرکز کوي، په دې توګه غیر منظم معلومات په جوړښت شوي معلوماتو بدلوي چې د ښکته جریان تحلیل لپاره کارول کیدی شي.
د ذخیره کولو ظرفیت به د نړۍ په کچه نصب شوي بیس ته ورسیږي 11.7 زیتابایټس in 2023
۸۵٪ د نړۍ په ګوټ ګوټ کې ډاټا غیر منظم دي، چې دا ناپاک او د کارولو وړ نه دي.
د وجود پیژندنه (NER) نومول شوی، د غیر ساختماني متن دننه ادارې لکه خلک، سازمانونه او ځایونه پیژني او طبقه بندي کوي. NER د معلوماتو استخراج ته وده ورکوي، د معلوماتو ترلاسه کول ساده کوي، او پرمختللي AI غوښتنلیکونه ځواکوي، دا د سوداګرۍ لپاره د ګټې اخیستنې لپاره حیاتي وسیله جوړوي. د NER سره، سازمانونه کولی شي ارزښتناکه بصیرت ترلاسه کړي، د پیرودونکو تجربو ته وده ورکړي، او پروسې منظم کړي.
Shaip NER د دې لپاره ډیزاین شوی چې سازمانونو ته اجازه ورکړي چې په غیر منظم معلوماتو کې مهم معلومات خلاص کړي او تاسو ته اجازه درکوي چې د مالي بیاناتو، بیمې اسنادو، بیاکتنو، د ډاکټر یادښتونو، او نورو څخه د ادارو ترمنځ اړیکې ومومئ. NER کولی شي د ورته ډول ادارو ترمنځ اړیکو پیژندلو کې هم مرسته وکړي، لکه ډیری سازمانونه یا اشخاص چې په سند کې ذکر شوي، کوم چې د ادارې ټګ کولو او د ماډل دقت ښه کولو کې د دوام لپاره مهم دی. د NLP او ژبپوهنې کې د بډایه تجربې سره، موږ د هر پیمانه تشریح پروژو اداره کولو لپاره د ډومین ځانګړي بصیرت وړاندې کولو لپاره ښه سمبال یو.
د NER ماډل لومړنی هدف دا دی چې په متن اسنادو کې ادارې په نښه کړي یا ټګ کړي او د ژورې زده کړې لپاره یې طبقه بندي کړي. د ژورې زده کړې ماډلونه او نور د ماشین زده کړې ماډلونه معمولا د NER دندو لپاره کارول کیږي، ځکه چې دوی کولی شي په اتوماتيک ډول له متن څخه ځانګړتیاوې زده کړي او دقت ښه کړي. د عمومي هدف ماډلونه، کوم چې په پراخه کارپورا لکه خبرونو او ویب متن کې روزل شوي، ممکن د ډومین ځانګړي NER دندو کې د دقیق ترسره کولو لپاره تطابق ته اړتیا ولري. لاندې درې طریقې عموما د دې هدف لپاره کارول کیږي. په هرصورت، تاسو کولی شئ د یو یا ډیرو میتودونو سره یوځای کول هم غوره کړئ. د NER سیسټمونو جوړولو لپاره مختلف طریقې دا دي:
دا شاید د NER ترټولو ساده او بنسټیز چلند وي. دا به د ډیری کلمو، مترادفاتو او لغتونو راټولولو سره یو قاموس وکاروي. سیسټم به وګوري چې ایا په متن کې شتون لري یو ځانګړی وجود په لغت کې هم شتون لري. د سټرینګ میچینګ الګوریتم په کارولو سره ، د ادارو کراس چیک کول ترسره کیږي. ټدلته د NER ماډل اغیزمن فعالیت لپاره په دوامداره توګه د لغتونو ډیټاسیټ لوړولو ته اړتیا ده.
د قاعدې پر بنسټ میتودونه په متن کې د موجوداتو د پیژندلو لپاره په مخکینیو مقرراتو تکیه کوي. دا سیسټمونه د مخکې ټاکل شویو قواعدو یوه ټولګه کاروي، کوم چې
د نمونې پر بنسټ مقررات - لکه څنګه چې نوم یې څرګندوي، د نمونې پر بنسټ قاعده د مورفولوژیکي نمونې یا د کلمو لړۍ تعقیبوي چې په سند کې کارول کیږي.
د شرایطو پر بنسټ مقررات - د شرایطو پر بنسټ قواعد په سند کې د کلمې په معنی یا شرایطو پورې اړه لري.
د ماشین زده کړې پر بنسټ سیسټمونو کې، د احصایوي ماډلینګ د ادارو د کشفولو لپاره کارول کیږي. پدې طریقه کې د متن سند د ځانګړتیا پر بنسټ استازیتوب کارول کیږي. تاسو کولی شئ د لومړیو دوو طریقو ډیری نیمګړتیاوې لرې کړئ ځکه چې ماډل کولی شي د ژورې زده کړې لپاره د دوی په املا کې د لږ توپیر سره سره د ادارې ډولونه وپیژني. سربیره پردې، تاسو کولی شئ د ډومین ځانګړي NER لپاره یو دودیز ماډل وروزو، او دا مهمه ده چې ماډل ښه کړئ ترڅو دقت ښه کړي او نوي معلوماتو سره تطابق وکړي.
د احساس تحلیل
د NER تشریح پروسه عموما د پیرودونکي اړتیا سره توپیر لري مګر پدې کې په عمده ډول شامل دي:
مرحله 1: د تخنیکي ډومین تخصص (د پروژې ساحه او د تشریح لارښودونو پوهیدل)
مرحله 2: د پروژې لپاره د مناسبو سرچینو روزنه
مرحله 3: د فیډبیک دوره او د تشریح شوي اسنادو QA
په ماشین زده کړه کې د نومول شوي وجود پیژندنه د طبیعي ژبې پروسس کولو یوه برخه ده. د NER لومړنی هدف د جوړښتي او غیر جوړښتي معلوماتو پروسس کول او دا نومول شوي وجودونه په مخکینیو کټګوریو کې طبقه بندي کول دي. ځینې عام کټګورۍ کې نوم، د شخص وجود، موقعیت، شرکت، وخت، پولي ارزښتونه، پیښې او نور شامل دي.
1.1 عمومي ډومین
په عمومي ډومین کې د خلکو، ځای، سازمان او نورو پیژندل
1.2 د بیمې ډومین
پدې کې د بیمې په اسنادو کې د ادارو استخراج شامل دي لکه
1.3 کلینیکي ډومین / طبي NER
د ستونزې پیژندنه، اناتومي جوړښت، درمل، د طبي ریکارډونو څخه پروسیجر لکه EHRs؛ معمولا په طبیعت کې غیر منظم دي او د جوړښت شوي معلوماتو استخراج لپاره اضافي پروسس کولو ته اړتیا لري. دا ډیری وختونه پیچلي وي او د روغتیا پاملرنې ډومین متخصصینو ته اړتیا لري ترڅو اړونده ادارې استخراج کړي.
دا په متن کې د جلا اسم جمله پیژني. د اسم جمله ممکن یا هم ساده وي (د مثال په توګه د واحد سر کلمه لکه اسم ، مناسب اسم یا ضمیر) یا پیچلې (د بیلګې په توګه د اسم جمله چې د سر کلمه د اړوندو بدلونونو سره لري)
PII د شخصي پیژندلو وړ معلوماتو ته اشاره کوي. په دې دنده کې د هر هغه کلیدي پیژندونکي تشریح کول شامل دي کوم چې کولی شي د یو شخص هویت سره تړاو ولري.
PHI د خوندي روغتیا معلوماتو ته اشاره کوي. پدې دنده کې د 18 کلیدي ناروغ پیژندونکو تشریح کول شامل دي لکه څنګه چې د HIPAA لاندې پیژندل شوي ترڅو د ناروغ ریکارډ/پیژندنه له مینځه ویسي.
د معلوماتو پیژندنه لکه څوک، څه، کله، چیرته د پیښې په اړه لکه برید، تښتونه، پانګه اچونه او داسې نور. دا د تشریح کولو پروسه لاندې مرحلې لري:
5.1. د وجود پیژندنه (د مثال په توګه شخص، ځای، سازمان، او نور.
5.2. د اصلي پیښې په نښه کولو کلمې پیژندنه (یعنی د محرک کلمه)
5.3. د محرک او وجود ډولونو ترمنځ د اړیکو پیژندنه
اټکل کیږي چې د معلوماتو ساینس پوهان د خپل وخت ۸۰٪ څخه ډیر د معلوماتو په چمتو کولو کې تیروي. د تشریح پروژو کې د ثبات او کیفیت ډاډمن کولو لپاره د ډیری تشریح کونکو سره همغږي کولو سره، آوټ سورس کول ستاسو ټیم ته اجازه ورکوي چې د قوي الګوریتمونو پراختیا باندې تمرکز وکړي، د نومول شوي ادارې پیژندنې ډیټاسیټونو راټولولو ستړی کوونکی برخه موږ ته پریږدي.
د اوسط ML ماډل به د نومول شوي ډیټاسیټونو لویې برخې راټولولو او ټګ کولو ته اړتیا ولري، کوم چې شرکتونو ته اړتیا لري چې د نورو ټیمونو څخه سرچینې راوباسي. د ډیری ډیټا ډولونو، لکه متن، عکسونو، او آډیو کې د تشریح هڅو اندازه کول ننګونکي کیدی شي. زموږ په څیر شریکانو سره، موږ د ډومین متخصصین وړاندې کوو کوم چې ستاسو د سوداګرۍ وده سره په اسانۍ سره اندازه کیدی شي.
وقف شوي ډومین متخصصین، چې د ورځې دننه او بهر تشریح کوي - هره ورځ به - د هغه ټیم په پرتله غوره دنده ترسره کړي چې اړتیا لري په خپلو بوخت مهالویشونو کې د تشریح دندې ځای په ځای کړي. بې له شکه، دا د غوره محصول پایله لري، چې د NER ماډلونو څخه ډیر دقیق وړاندوینې ته لار هواروي.
زموږ د معلوماتو د کیفیت د تضمین ثابته پروسه، د ټیکنالوژۍ تایید، او د QA ډیری مرحلې موږ سره مرسته کوي چې غوره کیفیت وړاندې کړو، ډیری وختونه د تمې څخه ډیر وي د تشریح شوي معلوماتو په جوړښتي بڼه کې وړاندې کولو سره ترڅو د ښکته جریان پروسس اسانه کړي.
موږ د محرمیت ډاډ ترلاسه کولو لپاره د خپلو پیرودونکو سره کار کولو پرمهال د محرمیت سره د ډیټا امنیت لوړ معیارونو ساتلو لپاره تصدیق شوي یو
د ماهرو کارکونکو د روزنې، روزنې او مدیریت ټیمونو کې د متخصصینو په توګه، موږ کولی شو ډاډ ترلاسه کړو چې پروژې په بودیجه کې وړاندې کیږي.
د شبکې لوړ وخت او پر وخت د ډیټا، خدماتو او حلونو تحویلي.
د ساحل او ساحل سرچینو حوض سره، موږ کولی شو ټیمونه جوړ او اندازه کړو لکه څنګه چې د کارونې مختلف قضیو لپاره اړتیا وي.
د نړیوال کاري ځواک، قوي پلیټ فارم، او د 6 سیګما بلیک بیلټ لخوا ډیزاین شوي عملیاتي پروسو سره یوځای کولو سره، شیپ د خورا ننګونکي AI نوښتونو په لاره اچولو کې مرسته کوي.
نومول شوی وجود پیژندنه (NER) تاسو سره د لوړ پوړ ماشین زده کړې او NLP ماډلونو رامینځته کولو کې مرسته کوي. په دې خورا معلوماتي پوسټ کې د NER کارولو قضیې، مثالونه او نور ډیر څه زده کړئ.
د روغتیا پاملرنې ډومین کې 80٪ ډاټا غیر منظم دي، چې دا د لاسرسي وړ نه دي. معلوماتو ته لاسرسی د پام وړ لاسي مداخلې ته اړتیا لري، کوم چې د کارولو وړ معلوماتو مقدار محدودوي.
د ماشین زده کړې کې د متن تشریح د خام متن ډیټا ته د میټاډاټا یا لیبلونو اضافه کولو ته اشاره کوي ترڅو د ماشین زده کړې ماډلونو روزنې ، ارزونې او ښه کولو لپاره جوړښت شوي ډیټاسیټونه رامینځته کړي.
اوس له موږ سره اړیکه ونیسئ ترڅو زده کړئ چې څنګه موږ کولی شو ستاسو د ځانګړي AI/ML حل لپاره دودیز NER ډیټاسیټ راټول کړو
د طبي معلوماتو تشریح د روغتیا پاملرنې په برخه کې د مصنوعي ذهانت ماډلونو د روزنې لپاره د طبي متن، انځورونو، آډیو او ویډیو لیبل کولو پروسه ده. دا د مصنوعي ذهانت سره د پیچلو طبي معلوماتو په پوهیدو او پروسس کولو کې مرسته کوي.
دا د دقیق AI ماډلونو رامینځته کولو لپاره اړین دی چې تشخیص، د درملنې پلان جوړونه، او د ناروغانو پاملرنې ته وده ورکوي. تشریح شوي معلومات AI سره د ناروغیو پیژندلو، طبي عکسونو تحلیل کولو، او کلینیکي یادښتونو په مؤثره توګه تشریح کولو کې مرسته کوي.
د طبي معلوماتو تشریح کې متن (کلینیکل یادښتونه، EHRs)، انځورونه (ایکس رې، MRIs، CT سکینونه)، آډیو (د ډاکټر فرمانونه)، او ویډیو (د جراحي ریکارډونه) شامل دي.
