نومول شوي د وجود پیژندنې تشریح متخصصین
په NLP کې د ادارې استخراج سره په غیر منظم شوي ډیټا کې مهم معلومات خلاص کړئ
ب Featه شوي پیرودونکي
د نړۍ مخکښ AI محصولاتو رامینځته کولو لپاره ټیمونو ته ځواک ورکول.
د هغه سرعت په لټه کې چې په کوم کې ډاټا تولید کیږي؛ له دې جملې څخه 80٪ غیر ساختماني دي، د راتلونکي نسل ټیکنالوژیو کارولو ته اړتیا شتون لري ترڅو ډاټا په مؤثره توګه تحلیل کړي او د غوره پریکړو کولو لپاره معنی بصیرت ترلاسه کړي. په NLP کې د نوم شوي وجود پیژندنه (NER) په ابتدايي توګه د غیر جوړښت شوي ډیټا پروسس کولو او د دې نومول شوي ادارو په مخکینۍ کټګوریو کې طبقه بندي کولو تمرکز کوي.
IDC، شنونکي شرکت:
د ذخیره کولو ظرفیت به د نړۍ په کچه نصب شوي بیس ته ورسیږي 11.7 زیتابایټس in 2023
IBM، ګارټینر او IDC:
۸۵٪ د نړۍ په ګوټ ګوټ کې ډاټا غیر منظم دي، چې دا ناپاک او د کارولو وړ نه دي.
NER څه شی دی؟
د معنی بصیرت موندلو لپاره ډاټا تحلیل کړئ
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.
شیپ این ای آر ډیزاین شوی ترڅو سازمانونو ته اجازه ورکړي چې په غیر منظم شوي ډیټا کې مهم معلومات خلاص کړي او تاسو ته اجازه درکوي د مالي بیاناتو څخه د ادارو ترمینځ اړیکې ومومئ ، د بیمې اسناد، بیاکتنې، د ډاکټر یادښتونه، او نور په NLP او ژبپوهنه کې د بډایه تجربې سره، موږ د هرې کچې د تشریح پروژې اداره کولو لپاره د ډومین ځانګړي بصیرت وړاندې کولو لپاره ښه سمبال یو.
د NER لارې چارې
د NER ماډل لومړنی هدف په متن اسنادو کې د ادارو لیبل یا ټګ کول او د ژورې زده کړې لپاره طبقه بندي کول دي. لاندې درې لارې عموما د دې هدف لپاره کارول کیږي. په هرصورت، تاسو کولی شئ د یو یا ډیرو میتودونو سره یوځای کولو غوره کړئ. د NER سیسټمونو رامینځته کولو مختلف طریقې په لاندې ډول دي:
د قاموس پر بنسټ
سیستمونو
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 قواعدو پر بنسټ
سیستمونو
د معلوماتو استخراج د مخکینیو مقرراتو د یوې سیټ پراساس، کوم چې دي
د نمونې پر بنسټ مقررات - لکه څنګه چې نوم وړاندیز کوي، د نمونې پر بنسټ قاعده په سند کې کارول شوي مورفولوژیکي بڼه یا د کلمو تار تعقیبوي.
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 سیسټمونه
د ماشین زده کړې پر بنسټ سیسټمونو کې، احصایوي ماډلینګ د ادارو موندلو لپاره کارول کیږي. په دې طریقه کې د متن سند د ځانګړتیا پر بنسټ استازیتوب کارول کیږي. تاسو کولی شئ د لومړیو دوه طریقو ډیری نیمګړتیاوې لرې کړئ ځکه چې ماډل کولی شي د ژورې زده کړې لپاره د دوی په املا کې لږ توپیر سره سره د وجود ډولونه وپیژني.
موږ څنګه مرسته کولی شو
- جنرال NER
- طبي NER
- د PII تشریح
- د PHI تشریح
- د کلیدي جملې تشریح
- د پیښې تشریح
د NER غوښتنلیکونه
- منظم پیرودونکي ملاتړ
- اغیزمن بشري منابع
- د منځپانګې ساده طبقه بندي
- د ناروغ پاملرنې ته وده ورکول
- د لټون انجنونو اصلاح کول
- د کره منځپانګې سپارښتنه
د قضیې کارول
- د معلوماتو استخراج او پیژندنې سیسټمونه
- د پوښتنې ځواب سیسټمونه
- د ماشین ژباړې سیسټمونه
- د اتوماتیک لنډیز کولو سیسټمونه
- سیمانټیک تشریح
د NER تشریح کولو پروسه
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
زموږ تخصص
1. نومول شوی وجود پیژندنه (NER)
د ماشین زده کړې په برخه کې د نوم شوي وجود پیژندنه د طبیعي ژبې د پروسس یوه برخه ده. د NER لومړنۍ موخه د جوړښت شوي او غیر جوړښت شوي ډاټا پروسس کول او دا نومول شوي ادارې په مخکینیو کټګوریو کې طبقه بندي کول دي. ځینې عام کټګورۍ کې نوم، 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
- بیمه شوې پیسې
- د جبران / پالیسۍ محدودیتونه
- اټکلونه لکه د معاش رول، تبادله، د فیس عاید، صادرات/واردات
- د وسایطو مهال ویش
- د پالیسۍ غزول او داخلي حدود
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.
2. کلیدي جمله تشریح (KP)
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)
3. د PII تشریح
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.
4. د PHI تشریح
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.
5. د پیښې تشریح
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
ولې شپي؟
د وقف ټیم
اټکل کیږي چې د ډیټا ساینس پوهان د دوی 80٪ وخت د معلوماتو چمتو کولو کې مصرفوي. د آوټ سورس کولو سره، ستاسو ټیم کولی شي د قوي الګوریتمونو په پراختیا تمرکز وکړي، موږ ته د نوم شوي ادارې پیژندنې ډیټاسیټونو راټولولو ستړی برخه پریږدي.
توزیع وړتیا
د اوسط ML ماډل به د نومول شوي ډیټاسیټونو لوی برخې راټولولو او ټګ کولو ته اړتیا ولري ، کوم چې شرکتونو ته اړتیا لري ترڅو د نورو ټیمونو څخه سرچینې راوباسي. زموږ په څیر شریکانو سره، موږ د ډومین متخصصین وړاندیز کوو چې ستاسو د سوداګرۍ وده کولو سره په اسانۍ سره اندازه کیدی شي.
غوره کیفیت
وقف شوي ډومین متخصصین، چې د ورځې په اوږدو کې تشریح کوي - هره ورځ - د ټیم په پرتله غوره دنده ترسره کوي، چې اړتیا لري د دوی په مصروف مهال ویش کې د تشریح دندې ځای په ځای کړي. د ویلو اړتیا نشته، دا د غوره محصول پایله ده.
عملیاتي عالي
زموږ د ثابت معلوماتو کیفیت تضمین پروسه، د ټیکنالوژۍ اعتبار، او د QA ډیری مرحلې، موږ سره مرسته کوي په ټولګي کې غوره کیفیت وړاندې کړي چې ډیری وختونه د توقعاتو څخه ډیر وي.
د محرمیت سره امنیت
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 سیالۍ سیالۍ
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.
شتون او تحویلي
د شبکې لوړ وخت او پر وخت د ډیټا، خدماتو او حلونو تحویلي.
نړیوال کاري ځواک
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.
خلک، پروسه او پلیټ فارم
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.
وړاندیز شوې سرچینې
بلاګ
د وجود پیژندنه (NER) - مفهوم، ډولونه
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 حل
د بشري ځواک طبي ډیټا تشریح
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.
بلاګ
په ماشین زده کړه کې د متن تشریح: یو جامع لارښود
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.
غواړئ خپل د NER روزنې ډیټا جوړ کړئ؟
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
ډیری پوښتل شوي پوښتنې (FAQ)
د نوم شوي وجود پیژندنه د طبیعي ژبې پروسس یوه برخه ده. د NER لومړنۍ موخه د جوړښت شوي او غیر جوړښت شوي ډاټا پروسس کول او دا نومول شوي ادارې په مخکینیو کټګوریو کې طبقه بندي کول دي. ځینې عام کټګورۍ کې نوم، موقعیت، شرکت، وخت، پولي ارزښتونه، پیښې، او نور شامل دي.
په لنډه توګه، NER د دې سره معامله کوي:
نومول شوی وجود پیژندنه / کشف - په سند کې د یوې کلمې یا د کلمو لړۍ پیژندل.
د نومول شوي ادارې طبقه بندي - د هر کشف شوي وجود طبقه بندي په مخکینیو کټګوریو کې.
د طبیعي ژبې پروسس کول د هوښیار ماشینونو رامینځته کولو کې مرسته کوي چې د وینا او متن څخه معنی راوباسي. د ماشین زده کړه د دې هوښیار سیسټمونو سره مرسته کوي چې د طبیعي ژبې ډیټا سیټونو په پراخه کچه روزنې سره زده کړې ته دوام ورکړي. عموما، NLP له دریو لویو کټګوریو څخه جوړ دی:
د ژبې د جوړښت او قواعدو پوهه - نحو
د کلمو، متن، او وینا معنی اخیستل او د دوی د اړیکو پیژندل - سیمانټیک
د ویلو شویو کلمو پیژندنه او پیژندل او په متن کې یې بدلول - وینا
د پخوانۍ ټاکل شوې ادارې کټګورۍ ځینې عام مثالونه په لاندې ډول دي:
شخص: مایکل جیکسن، اوپرا وینفری، بارک اوباما، سوسن سرینډن
ځای: کاناډا، هونولولو، بنکاک، برازیل، کیمبرج
اداره: سیمسنگ، ډیزني، ییل پوهنتون، ګوګل
وخت: 15.35، د ماسپښین 12
د NER سیسټمونو رامینځته کولو مختلف طریقې په لاندې ډول دي:
د لغت پر بنسټ سیسټمونه
د قواعدو پر بنسټ سیسټمونه
د ماشین زده کړې سیسټمونه
منظم پیرودونکي ملاتړ
اغیزمن بشري منابع
د منځپانګې ساده طبقه بندي
د لټون انجنونو اصلاح کول
د کره منځپانګې سپارښتنه