एनएलपी में इकाई निष्कर्षण के साथ असंरचित डेटा में महत्वपूर्ण जानकारी अनलॉक करें
जिस गति से डेटा तैयार किया जाता है, उसमें से 80% डेटा असंरचित होता है, उसे देखते हुए, डेटा का प्रभावी ढंग से विश्लेषण करने और बेहतर निर्णय लेने के लिए सार्थक जानकारी प्राप्त करने के लिए अगली पीढ़ी की तकनीकों का उपयोग करने की आवश्यकता है। एनएलपी में नामित इकाई पहचान (एनईआर) मुख्य रूप से असंरचित डेटा को संसाधित करने और इन नामित संस्थाओं को पूर्वनिर्धारित श्रेणियों में वर्गीकृत करने पर केंद्रित है, जिससे असंरचित डेटा को संरचित डेटा में परिवर्तित किया जा सकता है जिसका उपयोग डाउनस्ट्रीम विश्लेषण के लिए किया जा सकता 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 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। एनईआर एक ही प्रकार की संस्थाओं के बीच संबंधों की पहचान करने में भी मदद कर सकता है, जैसे कि एक दस्तावेज़ में उल्लिखित कई संगठन या व्यक्ति, जो इकाई टैगिंग में स्थिरता और मॉडल सटीकता में सुधार के लिए महत्वपूर्ण 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।
NER मॉडल का प्राथमिक लक्ष्य टेक्स्ट दस्तावेज़ों में इकाइयों को लेबल या टैग करना और उन्हें डीप लर्निंग के लिए वर्गीकृत करना है। डीप लर्निंग मॉडल और अन्य मशीन लर्निंग मॉडल आमतौर पर NER कार्यों के लिए उपयोग किए जाते हैं, क्योंकि वे स्वचालित रूप से टेक्स्ट से सुविधाएँ सीख सकते हैं और सटीकता में सुधार कर सकते हैं। सामान्य प्रयोजन मॉडल, जिन्हें समाचार और वेब टेक्स्ट जैसे व्यापक कॉर्पोरा पर प्रशिक्षित किया जाता है, उन्हें डोमेन-विशिष्ट NER कार्यों में सटीक रूप से प्रदर्शन करने के लिए अनुकूलन की आवश्यकता हो सकती 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। NER सिस्टम बनाने के विभिन्न दृष्टिकोण 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।
नियम आधारित विधियाँ पाठ में संस्थाओं की पहचान करने के लिए पूर्वनिर्धारित नियमों पर निर्भर करती हैं। ये प्रणालियाँ पूर्व-निर्धारित नियमों का एक सेट उपयोग करती हैं, जो
पैटर्न आधारित नियम - जैसा कि नाम से पता चलता है, 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 फ़ीचर-आधारित प्रतिनिधित्व उपयोग किया जाता है। आप पहले दो दृष्टिकोणों की कई कमियों को दूर कर सकते हैं क्योंकि मॉडल डीप लर्निंग के लिए उनकी वर्तनी में मामूली भिन्नता के बावजूद इकाई प्रकारों को पहचान सकता है। इसके अतिरिक्त, आप डोमेन-विशिष्ट NER के लिए एक कस्टम मॉडल को प्रशिक्षित कर सकते हैं, और सटीकता में सुधार करने और नए डेटा के अनुकूल होने के लिए मॉडल को ठीक करना महत्वपूर्ण है।
भावनाओं का विश्लेषण
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 नामित इकाई पहचान प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का एक हिस्सा है। NER 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, व्यक्ति इकाई, 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 बिताते हैं। एनोटेशन परियोजनाओं में स्थिरता और गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए कई एनोटेटर्स का समन्वय करके, आउटसोर्सिंग आपकी टीम को मजबूत एल्गोरिदम के विकास पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देती है, जिससे नामित इकाई पहचान डेटासेट एकत्र करने का थकाऊ हिस्सा हमारे पास रह जाता है।
एक औसत एमएल मॉडल के लिए नामित डेटासेट के बड़े हिस्से को इकट्ठा करने और टैग करने की आवश्यकता होगी, जिसके लिए कंपनियों को अन्य टीमों से संसाधन खींचने की आवश्यकता होती है। टेक्स्ट, इमेज और ऑडियो जैसे कई डेटा प्रकारों में एनोटेशन प्रयासों को स्केल करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है। हमारे जैसे भागीदारों के साथ, हम डोमेन विशेषज्ञ प्रदान करते हैं जिन्हें आपके व्यवसाय के बढ़ने के साथ आसानी से बढ़ाया जा सकता है।
समर्पित डोमेन विशेषज्ञ, जो दिन-रात एनोटेशन करते हैं, वे किसी भी दिन एक टीम की तुलना में बेहतर काम करेंगे, जिन्हें अपने व्यस्त शेड्यूल में एनोटेशन कार्यों को समायोजित करने की आवश्यकता होती है। कहने की जरूरत नहीं है, इससे बेहतर आउटपुट मिलता है, जिससे NER मॉडल से अधिक सटीक भविष्यवाणियां होती हैं।
हमारी प्रमाणित डेटा गुणवत्ता आश्वासन प्रक्रिया, प्रौद्योगिकी सत्यापन और QA के कई चरण हमें सर्वोत्तम गुणवत्ता प्रदान करने में मदद करते हैं, जो अक्सर डाउनस्ट्रीम प्रसंस्करण को सुविधाजनक बनाने के लिए संरचित प्रारूप में एनोटेट डेटा प्रदान करके 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।
विश्व-अग्रणी एआई उत्पाद बनाने के लिए टीमों को सशक्त बनाना।
यह जानने के लिए अभी हमसे संपर्क करें कि हम आपके अद्वितीय एआई/एमएल समाधान के लिए कस्टम एनईआर डेटासेट कैसे एकत्र कर सकते हैं
मेडिकल डेटा एनोटेशन, एआई मॉडल्स को प्रशिक्षित करने के लिए मेडिकल टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो और वीडियो को लेबल करने की प्रक्रिया है। यह सटीक एआई सिस्टम विकसित करने के लिए महत्वपूर्ण है जो निदान, उपचार योजना और रोगी देखभाल में सुधार करते हैं।
लेबल किए गए डेटासेट प्रदान करके, एआई मॉडल जटिल चिकित्सा डेटा में पैटर्न पहचानना सीख सकते हैं, जैसे एक्स-रे में बीमारियों की पहचान करना या क्लिनिकल नोट्स से महत्वपूर्ण जानकारी निकालना। इससे स्वास्थ्य सेवा में एआई अनुप्रयोगों की सटीकता और विश्वसनीयता में सुधार होता है।
चिकित्सा डेटा एनोटेशन में क्लिनिकल नोट्स, इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड (ईएचआर), एक्स-रे, एमआरआई, सीटी स्कैन, पैथोलॉजी रिपोर्ट और चिकित्सक के निर्देश जैसे ऑडियो डेटा की लेबलिंग शामिल है।
एनोटेटेड चिकित्सा पाठ प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) मॉडल को चिकित्सक के नोट्स या डिस्चार्ज सारांश जैसे असंरचित डेटा से लक्षण, रोग या दवाइयों जैसी नैदानिक जानकारी निकालने और व्याख्या करने में सक्षम बनाता है।
चिकित्सा डेटा पर टिप्पणी करने के लिए असंरचित और जटिल जानकारी को संभालना, नैदानिक सटीकता सुनिश्चित करना और HIPAA जैसे गोपनीयता नियमों का पालन करना आवश्यक है। इसके लिए चिकित्सा शब्दावली और क्षेत्र ज्ञान में विशेषज्ञता की भी आवश्यकता होती है।
एनोटेशन प्रदाता HIPAA अनुपालन जैसे सख्त डेटा सुरक्षा प्रोटोकॉल का पालन करते हैं और संवेदनशील चिकित्सा जानकारी को एनोटेट करते समय रोगी की गोपनीयता बनाए रखने के लिए पहचान रहित डेटा का उपयोग करते हैं।
एनोटेटेड डेटासेट एआई मॉडल्स को मेडिकल इमेज या टेक्स्ट में रोग चिह्नों को पहचानने के लिए प्रशिक्षित करते हैं। उदाहरण के लिए, एआई ऑन्कोलॉजी में कैंसर के चरणों की पहचान कर सकता है या कार्डियोलॉजी में हृदय संबंधी स्थितियों का पता लगा सकता है, जिससे प्रारंभिक निदान और उपचार के परिणामों में सुधार होता है।
उन्नत एनोटेशन उपकरण और डोमेन-विशिष्ट सॉफ्टवेयर, जैसे कि मेडिकल इमेजिंग के लिए DICOM व्यूअर, का उपयोग चिकित्सा डेटा लेबलिंग में उच्च सटीकता सुनिश्चित करने के लिए मानव विशेषज्ञता के साथ किया जाता है।
शैप, ग्राहकों की ज़रूरतों के अनुसार सटीक और स्केलेबल मेडिकल डेटा एनोटेशन प्रदान करने के लिए डोमेन विशेषज्ञों, उन्नत एनोटेशन टूल्स और एक मज़बूत गुणवत्ता आश्वासन प्रक्रिया का संयोजन करता है। वे रेडियोलॉजी, ऑन्कोलॉजी, कार्डियोलॉजी और अन्य स्वास्थ्य सेवा क्षेत्रों में विशेषज्ञता रखते हैं।
लागत डेटा के प्रकार, मात्रा और जटिलता के साथ-साथ आवश्यक विशेषज्ञता के स्तर पर निर्भर करती है। शैप विशिष्ट परियोजना आवश्यकताओं के आधार पर अनुकूलित मूल्य निर्धारण प्रदान करता है।
हम अपनी साइट पर आपके अनुभव को बेहतर बनाने के लिए कुकीज़ का उपयोग करते हैं। हमारी साइट का उपयोग करके, आप कुकीज़ के लिए सहमति देते हैं।
नीचे अपनी कुकी प्राथमिकताएं प्रबंधित करें:
आवश्यक कुकीज़ बुनियादी कार्यों को सक्षम करती हैं और वेबसाइट के उचित कार्य के लिए आवश्यक हैं।
Google टैग प्रबंधक कोड में बदलाव किए बिना आपकी वेबसाइट पर मार्केटिंग टैग के प्रबंधन को सरल बनाता है.
सांख्यिकी कुकीज़ गुमनाम रूप से जानकारी एकत्र करती हैं। यह जानकारी हमें यह समझने में मदद करती है कि आगंतुक हमारी वेबसाइट का उपयोग कैसे करते हैं।
गूगल एनालिटिक्स एक शक्तिशाली उपकरण है जो सूचित विपणन निर्णयों के लिए वेबसाइट ट्रैफ़िक को ट्रैक और विश्लेषण करता है।
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