एनएलपी में इकाई निष्कर्षण के साथ असंरचित डेटा में महत्वपूर्ण जानकारी अनलॉक करें
विश्व-अग्रणी एआई उत्पाद बनाने के लिए टीमों को सशक्त बनाना।
जिस गति से डेटा उत्पन्न होता है उसे देखते हुए; जिनमें से 80% असंरचित है, डेटा का प्रभावी ढंग से विश्लेषण करने और बेहतर निर्णय लेने के लिए सार्थक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए अगली पीढ़ी की तकनीकों का उपयोग करने के लिए जमीनी स्तर पर आवश्यकता है। एनएलपी में नामांकित इकाई पहचान (एनईआर) मुख्य रूप से असंरचित डेटा को संसाधित करने और इन नामित संस्थाओं को पूर्वनिर्धारित श्रेणियों में वर्गीकृत करने पर केंद्रित है।
भंडारण क्षमता का विश्वव्यापी स्थापित आधार पहुंच जाएगा 11.7 zettabytes in 2023
80% तक दुनिया भर में डेटा असंरचित है, जिससे यह अप्रचलित और अनुपयोगी हो जाता है।
नामांकित इकाई पहचान (एनईआर), असंरचित पाठ के भीतर लोगों, संगठनों और स्थानों जैसी संस्थाओं की पहचान और वर्गीकरण करता है। एनईआर डेटा निष्कर्षण को बढ़ाता है, सूचना पुनर्प्राप्ति को सरल करता है, और एआई अनुप्रयोगों को उन्नत करता है, जिससे यह व्यवसायों के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण बन जाता है। एनईआर के साथ, संगठन मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं, ग्राहक अनुभव में सुधार कर सकते हैं और प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित कर सकते हैं।
शैप एनईआर को संगठनों को असंरचित डेटा में महत्वपूर्ण जानकारी को अनलॉक करने की अनुमति देने के लिए डिज़ाइन किया गया है और आपको वित्तीय विवरणों, बीमा दस्तावेजों, समीक्षाओं, चिकित्सक नोटों आदि से संस्थाओं के बीच संबंधों की खोज करने देता है। एनएलपी और भाषा विज्ञान में समृद्ध अनुभव के साथ, हम किसी भी पैमाने की एनोटेशन परियोजनाओं को संभालने के लिए डोमेन-विशिष्ट अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए अच्छी तरह से सुसज्जित हैं।
एनईआर मॉडल का प्राथमिक लक्ष्य टेक्स्ट दस्तावेज़ों में संस्थाओं को लेबल या टैग करना है और उन्हें गहन शिक्षा के लिए वर्गीकृत करना है। इस उद्देश्य के लिए आमतौर पर निम्नलिखित तीन दृष्टिकोणों का उपयोग किया जाता है। हालाँकि, आप एक या अधिक विधियों को संयोजित करना भी चुन सकते हैं। एनईआर सिस्टम बनाने के विभिन्न तरीके हैं:
यह शायद सबसे सरल और मौलिक एनईआर दृष्टिकोण है। यह कई शब्दों, पर्यायवाची और शब्दावली संग्रह के साथ एक शब्दकोश का उपयोग करेगा। सिस्टम यह जाँच करेगा कि पाठ में मौजूद कोई विशेष इकाई शब्दावली में भी उपलब्ध है या नहीं। स्ट्रिंग-मैचिंग एल्गोरिदम का उपयोग करके, संस्थाओं की क्रॉस-चेकिंग की जाती है। टीयहां एनईआर मॉडल के प्रभावी कामकाज के लिए शब्दावली डेटासेट को लगातार अपग्रेड करने की आवश्यकता है।
पूर्व-निर्धारित नियमों के एक सेट के आधार पर सूचना निष्कर्षण, जो हैं
पैटर्न आधारित नियम - जैसा कि नाम से पता चलता है, एक पैटर्न-आधारित नियम दस्तावेज़ में प्रयुक्त शब्दों के रूपात्मक पैटर्न या स्ट्रिंग का अनुसरण करता है।
प्रसंग आधारित नियम - संदर्भ-आधारित नियम दस्तावेज़ में शब्द के अर्थ या संदर्भ पर निर्भर करते हैं।
मशीन लर्निंग-आधारित सिस्टम में, संस्थाओं का पता लगाने के लिए सांख्यिकीय मॉडलिंग का उपयोग किया जाता है। इस दृष्टिकोण में टेक्स्ट दस्तावेज़ का फीचर-आधारित प्रतिनिधित्व उपयोग किया जाता है। आप पहले दो दृष्टिकोणों की कई कमियों को दूर कर सकते हैं क्योंकि मॉडल गहरी शिक्षा के लिए उनकी वर्तनी में थोड़ी भिन्नता के बावजूद इकाई प्रकारों को पहचान सकता है।
एनईआर एनोटेशन प्रक्रिया आम तौर पर ग्राहक की आवश्यकता से भिन्न होती है लेकिन इसमें मुख्य रूप से शामिल होता है:
चरण 1: तकनीकी डोमेन विशेषज्ञता (परियोजना के दायरे और एनोटेशन दिशानिर्देशों को समझना)
चरण 2: परियोजना के लिए उपयुक्त संसाधनों का प्रशिक्षण
चरण 3: एनोटेट दस्तावेजों का फीडबैक चक्र और क्यूए
मशीन लर्निंग में नामांकित इकाई पहचान प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का एक हिस्सा है। एनईआर का प्राथमिक उद्देश्य संरचित और असंरचित डेटा को संसाधित करना और इन नामित संस्थाओं को पूर्वनिर्धारित श्रेणियों में वर्गीकृत करना है। कुछ सामान्य श्रेणियों में नाम, स्थान, कंपनी, समय, मौद्रिक मूल्य, घटनाएँ और बहुत कुछ शामिल हैं।
1.1 सामान्य डोमेन
सामान्य डोमेन में लोगों, स्थान, संगठन आदि की पहचान
1.2 बीमा डोमेन
इसमें बीमा दस्तावेजों में संस्थाओं का निष्कर्षण शामिल है जैसे
1.3 क्लिनिकल डोमेन / मेडिकल एनईआर
ईएचआर जैसे मेडिकल रिकॉर्ड से समस्या, शारीरिक संरचना, दवा, प्रक्रिया की पहचान; आमतौर पर प्रकृति में असंरचित होते हैं और संरचित जानकारी निकालने के लिए अतिरिक्त प्रसंस्करण की आवश्यकता होती है। यह अक्सर जटिल होता है और प्रासंगिक संस्थाओं को निकालने के लिए स्वास्थ्य सेवा से डोमेन विशेषज्ञों की आवश्यकता होती है।
यह पाठ में असतत संज्ञा वाक्यांश की पहचान करता है। एक संज्ञा वाक्यांश या तो सरल हो सकता है (उदाहरण के लिए एकल प्रमुख शब्द जैसे संज्ञा, व्यक्तिवाचक संज्ञा या सर्वनाम) या जटिल (उदाहरण के लिए एक संज्ञा वाक्यांश जिसमें इसके संबंधित संशोधक के साथ एक प्रमुख शब्द है)
PII व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी को संदर्भित करता है। इस कार्य में किसी भी प्रमुख पहचानकर्ता का एनोटेशन शामिल है जो किसी व्यक्ति की पहचान से संबंधित हो सकता है।
PHI संरक्षित स्वास्थ्य सूचना को संदर्भित करता है। इस कार्य में रोगी रिकॉर्ड/पहचान को डी-आइडेंटिफाई करने के लिए HIPAA के तहत पहचाने गए 18 प्रमुख रोगी पहचानकर्ताओं का एनोटेशन शामिल है।
किसी घटना के बारे में कौन, क्या, कब, कहां, जैसे हमला, अपहरण, निवेश आदि जैसी सूचनाओं की पहचान। इस एनोटेशन प्रक्रिया में निम्नलिखित चरण हैं:
5.1। इकाई पहचान (जैसे व्यक्ति, स्थान, संगठन, आदि)
5.2। मुख्य घटना को दर्शाने वाले शब्द की पहचान (यानी ट्रिगर शब्द)
5.3। एक ट्रिगर और इकाई प्रकार के बीच संबंध की पहचान
यह अनुमान लगाया गया है कि डेटा वैज्ञानिक अपना 80% से अधिक समय डेटा तैयार करने में लगाते हैं। आउटसोर्सिंग के साथ, आपकी टीम मजबूत एल्गोरिदम के विकास पर ध्यान केंद्रित कर सकती है, जिससे नामित इकाई पहचान डेटासेट एकत्र करने का थकाऊ हिस्सा हमारे पास रह जाएगा।
एक औसत एमएल मॉडल को नामित डेटासेट के बड़े हिस्से को इकट्ठा करने और टैग करने की आवश्यकता होगी, जिसके लिए कंपनियों को अन्य टीमों से संसाधनों को खींचने की आवश्यकता होती है। हमारे जैसे भागीदारों के साथ, हम डोमेन विशेषज्ञों की पेशकश करते हैं जिन्हें आपके व्यवसाय के बढ़ने पर आसानी से बढ़ाया जा सकता है।
समर्पित डोमेन विशेषज्ञ, जो दिन-ब-दिन एनोटेशन करते हैं - किसी भी दिन - उस टीम की तुलना में बेहतर काम करेंगे, जिसे अपने व्यस्त कार्यक्रम में एनोटेशन कार्यों को समायोजित करने की आवश्यकता होती है। कहने की जरूरत नहीं है, इससे बेहतर आउटपुट मिलता है।
हमारी सिद्ध डेटा गुणवत्ता आश्वासन प्रक्रिया, प्रौद्योगिकी सत्यापन और क्यूए के कई चरण, हमें सर्वश्रेष्ठ-इन-क्लास गुणवत्ता प्रदान करने में मदद करते हैं जो अक्सर अपेक्षाओं से अधिक होती है।
हम गोपनीयता सुनिश्चित करने के लिए अपने ग्राहकों के साथ काम करते समय गोपनीयता के साथ डेटा सुरक्षा के उच्चतम मानकों को बनाए रखने के लिए प्रमाणित हैं
कुशल श्रमिकों की टीमों को क्यूरेट करने, प्रशिक्षण देने और प्रबंधित करने के विशेषज्ञ के रूप में, हम यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि परियोजनाओं को बजट के भीतर वितरित किया जाए।
उच्च नेटवर्क अप-टाइम और डेटा, सेवाओं और समाधानों की समय पर डिलीवरी।
तटवर्ती और अपतटीय संसाधनों के एक पूल के साथ, हम विभिन्न उपयोग मामलों के लिए आवश्यकतानुसार टीमों का निर्माण और विस्तार कर सकते हैं।
एक वैश्विक कार्यबल, मजबूत मंच और 6 सिग्मा ब्लैक-बेल्ट द्वारा डिज़ाइन की गई परिचालन प्रक्रियाओं के संयोजन के साथ, Shaip सबसे चुनौतीपूर्ण AI पहलों को लॉन्च करने में मदद करता है।
नामांकित इकाई पहचान (एनईआर) आपको शीर्ष पायदान मशीन सीखने और एनएलपी मॉडल विकसित करने में मदद करती है। इस सुपर-सूचनात्मक पोस्ट में एनईआर उपयोग-मामले, उदाहरण और बहुत कुछ सीखें।
स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र में 80% डेटा असंरचित है, जिससे यह पहुंच योग्य नहीं है। डेटा तक पहुंचने के लिए महत्वपूर्ण मैन्युअल हस्तक्षेप की आवश्यकता होती है, जो प्रयोग करने योग्य डेटा की मात्रा को सीमित करता है।
मशीन लर्निंग में टेक्स्ट एनोटेशन का तात्पर्य मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण, मूल्यांकन और सुधार के लिए संरचित डेटासेट बनाने के लिए कच्चे टेक्स्ट डेटा में मेटाडेटा या लेबल जोड़ने से है।
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नामांकित इकाई पहचान प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का एक हिस्सा है। एनईआर का प्राथमिक उद्देश्य संरचित और असंरचित डेटा को संसाधित करना और इन नामित संस्थाओं को पूर्वनिर्धारित श्रेणियों में वर्गीकृत करना है। कुछ सामान्य श्रेणियों में नाम, स्थान, कंपनी, समय, मौद्रिक मूल्य, घटनाएँ और बहुत कुछ शामिल हैं।
संक्षेप में, एनईआर निम्नलिखित से संबंधित है:
नामांकित इकाई की पहचान/पहचान - एक दस्तावेज़ में एक शब्द या शब्दों की श्रृंखला की पहचान करना।
नामांकित इकाई वर्गीकरण - प्रत्येक ज्ञात इकाई को पूर्वनिर्धारित श्रेणियों में वर्गीकृत करना।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण भाषण और पाठ से अर्थ निकालने में सक्षम बुद्धिमान मशीनों को विकसित करने में मदद करता है। मशीन लर्निंग बड़ी मात्रा में प्राकृतिक भाषा डेटा सेट पर प्रशिक्षण द्वारा इन बुद्धिमान प्रणालियों को सीखना जारी रखने में मदद करता है। आम तौर पर, एनएलपी में तीन प्रमुख श्रेणियां होती हैं:
भाषा की संरचना और नियमों को समझना - सिंटेक्स
शब्दों, पाठ और भाषण का अर्थ निकालना और उनके संबंधों की पहचान करना - शब्दार्थ
बोले गए शब्दों को पहचानना और पहचानना और उन्हें टेक्स्ट-स्पीच में बदलना
पूर्वनिर्धारित इकाई वर्गीकरण के कुछ सामान्य उदाहरण हैं:
व्यक्ति: माइकल जैक्सन, ओपरा विनफ्रे, बराक ओबामा, सुसान सारंडन
स्थान: कनाडा, होनोलूलू, बैंकॉक, ब्राजील, कैम्ब्रिज
संगठन: सैमसंग, डिज्नी, येल यूनिवर्सिटी, गूगल
समय: 15.35, दोपहर 12 बजे,
एनईआर सिस्टम बनाने के विभिन्न तरीके हैं:
शब्दकोश आधारित प्रणाली
नियम आधारित प्रणाली
मशीन लर्निंग-आधारित सिस्टम
सुव्यवस्थित ग्राहक सहायता
कुशल मानव संसाधन
सरलीकृत सामग्री वर्गीकरण
खोज इंजन का अनुकूलन
सटीक सामग्री अनुशंसा
