명명된 엔터티 인식 서비스

NLP 모델 학습을 위한 Human Powered Entity Extraction / 인식

엔티티 추출 및 인식을 통해 비정형 데이터의 중요한 정보 잠금 해제

명명된 엔터티 인식 서비스

주요 클라이언트

팀이 세계 최고의 AI 제품을 구축할 수 있도록 지원합니다.

아마존
구글
Microsoft
코그니트
발견되지 않은 통찰력을 찾기 위해 비정형 데이터를 분석해야 하는 수요가 증가하고 있습니다.

데이터가 생성되는 속도를 살펴봅니다. 그 중 80%가 비정형이며, 데이터를 효과적으로 분석하고 더 나은 결정을 내리기 위한 의미 있는 통찰력을 얻기 위해 차세대 기술을 사용할 필요가 있습니다. NLP의 명명된 엔터티 인식(NER)은 주로 구조화되지 않은 데이터를 처리하고 이러한 명명된 엔터티를 미리 정의된 범주로 분류하는 데 중점을 둡니다.

IDC, 분석 회사:

전 세계적으로 설치된 스토리지 용량 기반은 11.7 제타 바이트 in 2023

IBM, Gartner 및 IDC:

80% 전 세계의 데이터 중 비정형 데이터가 더 이상 쓸모없고 사용할 수 없게 만듭니다. 

실제 솔루션

NER를 사용하여 NLP 모델을 교육하기 위한 의미 있는 통찰력을 발견하기 위해 데이터 분석

적절하게 구성되고 정확하게 주석이 달린 데이터는 AI/ML 모델을 작동시키는 핵심입니다. Shaip Named Entity Recognition은 조직이 비정형 데이터의 중요한 정보를 잠금 해제하고 재무 제표에서 엔티티 간의 관계를 발견할 수 있도록 설계되었습니다. 보험 문서, 리뷰, 의사 기록 등. 자연어 처리 및 언어학에 대한 풍부한 경험을 바탕으로 우리는 도메인별 통찰력을 제공하고 모든 규모의 주석 프로젝트를 처리할 준비가 되어 있습니다. 

명명된 엔터티 인식(Ner)

NER 접근법

NER 모델의 주요 목표는 텍스트 문서의 엔터티에 레이블을 지정하거나 태그를 지정하고 딥 러닝을 위해 분류하는 것입니다. 이를 위해 일반적으로 다음 세 가지 접근 방식이 사용됩니다. 그러나 하나 이상의 방법을 결합하도록 선택할 수도 있습니다. NER 시스템을 만드는 다양한 접근 방식은 다음과 같습니다.

사전 기반
시스템

사전 기반 시스템
이것은 아마도 가장 간단하고 기본적인 NER 접근 방식일 것입니다. 많은 단어, 동의어 및 어휘 모음이 있는 사전을 사용합니다. 시스템은 텍스트에 있는 특정 엔터티가 어휘에서도 사용 가능한지 여부를 확인합니다. 문자열 일치 알고리즘을 사용하여 엔터티의 교차 검사가 수행됩니다. 티NER 모델의 효과적인 기능을 위해 어휘 데이터 세트를 지속적으로 업그레이드해야 합니다.

규칙 기반
시스템

규칙 기반 시스템
사전 설정된 규칙 집합을 기반으로 하는 정보 추출은 다음과 같습니다.

패턴 기반 규칙 – 이름에서 알 수 있듯이 패턴 기반 규칙은 문서에 사용된 형태학적 패턴 또는 단어 문자열을 따릅니다.

컨텍스트 기반 규칙 – 컨텍스트 기반 규칙은 문서에 있는 단어의 의미 또는 컨텍스트에 따라 다릅니다.

머신 러닝 기반 시스템

기계 학습 기반 시스템
기계 학습 기반 시스템에서 통계 모델링은 엔터티를 감지하는 데 사용됩니다. 이 접근 방식에서는 텍스트 문서의 기능 기반 표현이 사용됩니다. 딥 러닝을 위한 철자가 약간 변하더라도 모델이 엔터티 유형을 인식할 수 있으므로 처음 두 접근 방식의 몇 가지 단점을 극복할 수 있습니다.

우리가 도울 수있는 방법

  • NER 장군
  • 의료 NER
  • 개인 식별 정보 주석
  • PHI 주석
  • 핵심 문구 주석
  • 인시던트 주석

NER의 응용

  • 간소화된 고객 지원
  • 효율적인 인적 자원
  • 간소화된 콘텐츠 분류
  • 환자 치료 개선
  • 검색 엔진 최적화
  • 정확한 콘텐츠 추천

Use Cases

  • 정보 추출 및 인식 시스템
  • 질의응답 시스템
  • 기계 번역 시스템
  • 자동 요약 시스템
  • 시맨틱 주석

NER 주석 프로세스

NER 주석 프로세스는 일반적으로 클라이언트의 요구 사항에 따라 다르지만 주로 다음을 포함합니다.

도메인 전문 지식

위상 1 : 기술 영역 전문 지식(프로젝트 범위 및 주석 지침 이해)

교육 자료

위상 2 : 프로젝트에 적합한 리소스 교육

품질보증 문서

위상 3 : 주석 문서의 피드백 주기 및 QA

우리의 전문성

1. 명명된 엔터티 인식(NER) 

기계 학습의 명명된 엔터티 인식은 자연어 처리의 일부입니다. NER의 주요 목적은 정형 및 비정형 데이터를 처리하고 이러한 명명된 엔터티를 미리 정의된 범주로 분류하는 것입니다. 일부 일반적인 범주에는 이름, 위치, 회사, 시간, 금전적 가치, 이벤트 등이 포함됩니다.

1.1 일반 도메인

일반 도메인에서 사람, 장소, 조직 등의 식별

보험 도메인

1.2 보험 영역 

다음과 같은 보험 문서에서 엔티티 추출을 포함합니다. 

  • 보험금액
  • 면책 한도/정책 한도
  • 급여 명부, 이직률, 수수료 수입, 수출입 등의 추정
  • 차량 일정
  • 정책 확장 및 내부 제한 

1.3 임상 영역 / 의료 NER

EHR과 같은 의료 기록에서 문제, 해부학적 구조, 의학, 절차 식별 일반적으로 본질적으로 비구조적이며 구조화된 정보를 추출하기 위해 추가 처리가 필요합니다. 이는 종종 복잡하며 의료 분야의 도메인 전문가가 관련 엔터티를 추출해야 합니다.

핵심 문구 주석(Kp)

2. 키워드 주석(KP)

텍스트에서 이산 명사구를 식별합니다. 명사구는 단순(예: 명사, 고유명사 또는 대명사와 같은 단일 머리 단어) 또는 복합(예: 관련 수식어와 함께 머리 단어가 있는 명사 구)일 수 있습니다.

3. PII 주석

PII는 개인 식별 정보를 나타냅니다. 이 작업에는 개인의 신원과 다시 관련될 수 있는 모든 키 식별자의 주석이 포함됩니다.

파이 주석
파이 주석

4. PHI 주석

PHI는 보호되는 건강 정보를 나타냅니다. 이 작업에는 환자 기록/신원을 비식별화하기 위해 HIPAA에 따라 식별된 18개의 주요 환자 식별자 주석이 포함됩니다.

5. 사건 주석

공격, 납치, 투자 등과 같은 이벤트에 대해 누가, 무엇을, 언제, 어디서와 같은 정보 식별. 이 주석 프로세스에는 다음 단계가 있습니다.

엔티티 식별

5.1. 엔티티 식별 (예: 사람, 장소, 조직 등)

엔티티 식별

5.2. 주요 사건을 나타내는 단어의 식별 (즉, 트리거 단어)

엔티티 식별

5.3. 트리거와 엔티티 유형 간의 관계 식별

Shaip을 신뢰할 수 있는 NER 교육 데이터 세트 파트너로 선택해야 하는 이유

사람들

사람들

전담 및 훈련된 팀:

  • 데이터 생성, 라벨링 및 QA를 위한 30,000명 이상의 공동 작업자
  • 자격을 갖춘 프로젝트 관리 팀
  • 경험이 풍부한 제품 개발 팀
  • 인재 풀 소싱 및 온보딩 팀
방법

방법

최고의 공정 효율성은 다음을 통해 보장됩니다.

  • 강력한 6시그마 스테이지 게이트 프로세스
  • 6시그마 블랙벨트로 구성된 전담 팀 – 핵심 프로세스 소유자 및 품질 준수
  • 지속적인 개선 및 피드백 루프
Platform

Platform

특허 받은 플랫폼은 다음과 같은 이점을 제공합니다.

  • 웹 기반 엔드 투 엔드 플랫폼
  • 완벽한 품질
  • 더 빠른 TAT
  • 원활한 전달

왜 샤이프인가?

전담팀

데이터 과학자들은 데이터 준비에 시간의 80% 이상을 소비하는 것으로 추정됩니다. 아웃소싱을 통해 팀은 명명된 엔터티 인식 데이터 세트를 수집하는 지루한 부분을 우리에게 남겨두고 강력한 알고리즘 개발에 집중할 수 있습니다.

확장성

평균적인 ML 모델은 명명된 데이터 세트의 큰 청크를 수집하고 태그를 지정해야 하므로 회사는 다른 팀에서 리소스를 가져와야 합니다. 우리와 같은 파트너와 함께 비즈니스 성장에 따라 쉽게 확장할 수 있는 도메인 전문가를 제공합니다.

더 나은 품질

하루 종일 주석을 다는 전담 도메인 전문가는 바쁜 일정에서 주석 작업을 수용해야 하는 팀과 비교할 때 더 나은 작업을 수행할 것입니다. 말할 필요도 없이 더 나은 출력을 제공합니다.

운영 우수성

당사의 입증된 데이터 품질 보증 프로세스, 기술 검증 및 여러 단계의 QA를 통해 기대를 뛰어 넘는 동급 최고의 품질을 제공할 수 있습니다.

개인 정보 보호를 통한 보안

우리는 기밀을 보장하기 위해 고객과 협력하는 동안 개인 정보와 함께 최고 수준의 데이터 보안을 유지하는 것으로 인증을 받았습니다.

경쟁력 있는 가격

숙련된 작업자 팀을 큐레이팅, 교육 및 관리하는 전문가로서 우리는 프로젝트가 예산 내에서 전달되도록 할 수 있습니다.

가용성 및 배송

높은 네트워크 가동 시간 및 데이터, 서비스 및 솔루션의 정시 제공.

글로벌 인력

온쇼어 및 오프쇼어 리소스 풀을 통해 다양한 사용 사례에 필요한 대로 팀을 구성하고 확장할 수 있습니다.

사람, 프로세스 및 플랫폼

Shaip은 글로벌 인력, 강력한 플랫폼 및 6시그마 블랙벨트가 설계한 운영 프로세스를 결합하여 가장 어려운 AI 이니셔티브를 시작하도록 돕습니다.

샤이프 문의

자신의 NER 교육 데이터를 구축하고 싶으십니까?

고유한 AI/ML 솔루션에 대한 사용자 지정 NER 데이터 세트를 수집하는 방법을 알아보려면 지금 문의하십시오.

  • 등록함으로써 Shaip에 동의합니다. 개인정보 보호정책서비스약관 그리고 Shaip의 B2B 마케팅 커뮤니케이션 수신에 동의합니다.

명명된 엔터티 인식은 자연어 처리의 일부입니다. NER의 주요 목적은 정형 및 비정형 데이터를 처리하고 이러한 명명된 엔터티를 미리 정의된 범주로 분류하는 것입니다. 일부 일반적인 범주에는 이름, 위치, 회사, 시간, 금전적 가치, 이벤트 등이 포함됩니다.

간단히 말해서 NER는 다음을 처리합니다.

명명된 엔터티 인식/탐지 – 문서에서 단어 또는 일련의 단어를 식별합니다.

명명된 엔터티 분류 – 감지된 모든 엔터티를 미리 정의된 범주로 분류합니다.

자연어 처리는 음성과 텍스트에서 의미를 추출할 수 있는 지능형 기계를 개발하는 데 도움이 됩니다. 머신 러닝은 이러한 지능형 시스템이 대량의 자연어 데이터 세트에 대한 교육을 통해 학습을 계속할 수 있도록 지원합니다. 일반적으로 NLP는 세 가지 주요 범주로 구성됩니다.

언어의 구조와 규칙 이해 – 구문

단어, 텍스트, 말의 의미를 도출하고 이들의 관계를 식별 - 의미론

음성 단어를 식별하고 인식하여 텍스트로 변환 - 음성

미리 결정된 엔터티 분류의 일반적인 예는 다음과 같습니다.

사람: 마이클 잭슨, 오프라 윈프리, 버락 오바마, 수잔 서랜든

위치: 캐나다, 호놀룰루, 방콕, 브라질, 케임브리지

조직 : 삼성, 디즈니, 예일대학교, 구글

시간: 15.35시 12분, 오후 XNUMX시,

NER 시스템을 만드는 다양한 접근 방식은 다음과 같습니다.

사전 기반 시스템

규칙 기반 시스템

머신 러닝 기반 시스템

간소화된 고객 지원

효율적인 인적 자원

간소화된 콘텐츠 분류

검색 엔진 최적화

정확한 콘텐츠 추천