NLP의 엔터티 추출을 통해 구조화되지 않은 데이터의 중요한 정보 잠금 해제
팀이 세계 최고의 AI 제품을 구축할 수 있도록 지원합니다.
데이터가 생성되는 속도(이 중 80%는 비정형 데이터)를 고려할 때, 차세대 기술을 활용하여 데이터를 효과적으로 분석하고 더 나은 의사 결정을 위한 유의미한 인사이트를 확보해야 할 필요성이 대두되고 있습니다. 자연어 처리(NLP)에서 개체명 인식(NER)은 주로 비정형 데이터를 처리하고 이러한 개체명을 미리 정의된 범주로 분류하여 비정형 데이터를 다운스트림 분석에 사용할 수 있는 정형 데이터로 변환하는 데 중점을 둡니다.
전 세계적으로 설치된 스토리지 용량 기반은 11.7 제타 바이트 in 2023
80% 전 세계의 데이터 중 비정형 데이터가 더 이상 쓸모없고 사용할 수 없게 만듭니다.
NER(Named Entity Recognition)은 구조화되지 않은 텍스트 내에서 사람, 조직 및 위치와 같은 엔터티를 식별하고 분류합니다. NER는 데이터 추출을 강화하고 정보 검색을 단순화하며 고급 AI 애플리케이션을 강화하여 기업이 활용할 수 있는 필수 도구입니다. NER을 통해 조직은 귀중한 통찰력을 얻고 고객 경험을 개선하며 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
Shaip NER은 조직이 비정형 데이터에서 중요한 정보를 확보하고 재무제표, 보험 문서, 리뷰, 진료 기록 등에서 엔터티 간의 관계를 파악할 수 있도록 설계되었습니다. NER은 또한 문서에 언급된 여러 조직이나 개인과 같이 동일한 유형의 엔터티 간의 관계를 파악하는 데 도움을 줄 수 있으며, 이는 엔터티 태그 지정의 일관성을 유지하고 모델 정확도를 향상시키는 데 중요합니다. NLP 및 언어학 분야에서 풍부한 경험을 바탕으로, 모든 규모의 주석 프로젝트를 처리하는 데 필요한 도메인별 인사이트를 제공할 수 있는 역량을 갖추고 있습니다.
NER 모델의 주요 목표는 텍스트 문서의 엔터티에 레이블을 지정하거나 태그를 지정하고 딥러닝을 위해 분류하는 것입니다. 딥러닝 모델과 기타 머신러닝 모델은 텍스트의 특징을 자동으로 학습하고 정확도를 향상시킬 수 있으므로 NER 작업에 일반적으로 사용됩니다. 뉴스나 웹 텍스트와 같은 광범위한 코퍼스를 기반으로 학습된 범용 모델은 특정 도메인의 NER 작업에서 정확하게 작동하려면 수정이 필요할 수 있습니다. 이러한 목적을 위해 일반적으로 다음 세 가지 접근 방식이 사용됩니다. 하지만 하나 이상의 방법을 조합하여 사용할 수도 있습니다. NER 시스템을 만드는 다양한 접근 방식은 다음과 같습니다.
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 방법은 텍스트에서 엔터티를 식별하기 위해 미리 정의된 규칙에 의존합니다. 이러한 시스템은 다음과 같은 미리 설정된 규칙 집합을 사용합니다.
패턴 기반 규칙 – 이름에서 알 수 있듯이 패턴 기반 규칙은 문서에서 사용되는 형태적 패턴이나 단어 문자열을 따릅니다.
컨텍스트 기반 규칙 – 컨텍스트 기반 규칙은 문서에 있는 단어의 의미 또는 컨텍스트에 따라 다릅니다.
머신러닝 기반 시스템에서는 통계적 모델링을 사용하여 엔티티를 감지합니다. 이 접근 방식에서는 텍스트 문서의 피처 기반 표현을 사용합니다. 딥러닝을 위해 모델이 엔티티 유형의 철자가 약간 다르더라도 엔티티 유형을 인식할 수 있으므로 처음 두 접근 방식의 여러 단점을 극복할 수 있습니다. 또한, 도메인별 NER에 맞춰 사용자 지정 모델을 학습할 수 있으며, 정확도를 높이고 새로운 데이터에 적응하도록 모델을 미세 조정하는 것이 중요합니다.
감정 분석
NER 주석 프로세스는 일반적으로 클라이언트의 요구 사항에 따라 다르지만 주로 다음을 포함합니다.
위상 1 : 기술 영역 전문 지식(프로젝트 범위 및 주석 지침 이해)
위상 2 : 프로젝트에 적합한 리소스 교육
위상 3 : 주석 문서의 피드백 주기 및 QA
머신러닝에서 개체명 인식은 자연어 처리의 일부입니다. NER의 주요 목표는 정형 및 비정형 데이터를 처리하고 이러한 개체명들을 미리 정의된 범주로 분류하는 것입니다. 일반적인 범주에는 이름, 개인, 위치, 회사, 시간, 금전적 가치, 이벤트 등이 있습니다.
1.1 일반 도메인
일반 도메인에서 사람, 장소, 조직 등의 식별
1.2 보험 영역
다음과 같은 보험 문서에서 엔티티 추출을 포함합니다.
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.
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.
PII는 개인 식별 정보를 나타냅니다. 이 작업에는 개인의 신원과 다시 관련될 수 있는 모든 키 식별자의 주석이 포함됩니다.
PHI는 보호되는 건강 정보를 나타냅니다. 이 작업에는 환자 기록/신원을 비식별화하기 위해 HIPAA에 따라 식별된 18개의 주요 환자 식별자 주석이 포함됩니다.
공격, 납치, 투자 등과 같은 이벤트에 대해 누가, 무엇을, 언제, 어디서와 같은 정보 식별. 이 주석 프로세스에는 다음 단계가 있습니다.
5.1. 엔티티 식별 (예: 사람, 장소, 조직 등)
5.2. 주요 사건을 나타내는 단어의 식별 (즉, 트리거 단어)
5.3. 트리거와 엔티티 유형 간의 관계 식별
데이터 과학자들은 업무 시간의 80% 이상을 데이터 준비에 사용하는 것으로 추산됩니다. 여러 애노테이터를 조율하여 애노테이션 프로젝트의 일관성과 품질을 보장함으로써, 아웃소싱을 통해 귀사 팀은 견고한 알고리즘 개발에 집중하고 개체명 인식 데이터셋 수집이라는 지루한 작업은 저희에게 맡겨둘 수 있습니다.
일반적인 ML 모델은 명명된 데이터세트의 대량 수집 및 태그 지정을 필요로 하며, 이를 위해 기업은 다른 팀의 리소스를 활용해야 합니다. 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 데이터 유형에 걸쳐 주석 작업을 확장하는 것은 어려울 수 있습니다. 저희와 같은 파트너와 함께라면 비즈니스 성장에 따라 쉽게 확장 가능한 도메인 전문가를 제공합니다.
매일같이 주석을 작성하는 전담 도메인 전문가는 바쁜 일정 속에서 주석 작업을 처리해야 하는 팀보다 언제나 더 나은 성과를 낼 것입니다. 말할 필요도 없이, 이는 더 나은 결과물을 가져오고 NER 모델의 예측 정확도를 높여줍니다.
검증된 데이터 품질 보증 프로세스, 기술 검증, 여러 단계의 QA를 통해 최고 수준의 품질을 제공하고, 구조화된 형식으로 주석이 포함된 데이터를 제공하여 다운스트림 처리를 용이하게 함으로써 기대치를 뛰어넘는 경우가 많습니다.
우리는 기밀을 보장하기 위해 고객과 협력하는 동안 개인 정보와 함께 최고 수준의 데이터 보안을 유지하는 것으로 인증을 받았습니다.
숙련된 작업자 팀을 큐레이팅, 교육 및 관리하는 전문가로서 우리는 프로젝트가 예산 내에서 전달되도록 할 수 있습니다.
높은 네트워크 가동 시간 및 데이터, 서비스 및 솔루션의 정시 제공.
온쇼어 및 오프쇼어 리소스 풀을 통해 다양한 사용 사례에 필요한 대로 팀을 구성하고 확장할 수 있습니다.
Shaip은 글로벌 인력, 강력한 플랫폼 및 6시그마 블랙벨트가 설계한 운영 프로세스를 결합하여 가장 어려운 AI 이니셔티브를 시작하도록 돕습니다.
NER(Named Entity Recognition)는 최고의 기계 학습 및 NLP 모델을 개발하는 데 도움이 됩니다. 이 매우 유익한 게시물에서 NER 사용 사례, 예 및 더 많은 것을 배우십시오.
의료 분야 데이터의 80%는 구조화되지 않아 액세스가 어렵습니다. 데이터에 액세스하려면 상당한 수동 개입이 필요하므로 사용 가능한 데이터의 양이 제한됩니다.
기계 학습의 텍스트 주석은 원시 텍스트 데이터에 메타데이터 또는 레이블을 추가하여 기계 학습 모델을 훈련, 평가 및 개선하기 위한 구조화된 데이터 세트를 만드는 것을 말합니다.
고유한 AI/ML 솔루션에 대한 사용자 지정 NER 데이터 세트를 수집하는 방법을 알아보려면 지금 문의하십시오.