- ਅਸੀਂ ਕੀ ਕਰਦੇ ਹਾਂ
-
-
-
ਸਪੈਸਲਿਟੀ
-
-
-
- ਸ਼ੈਲਫ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਡਾਟਾ
-
- ਹੱਲ਼
- ਪਲੇਟਫਾਰਮ
- ਕੰਪਨੀ
NLP ਵਿੱਚ ਇਕਾਈ ਕੱਢਣ ਦੇ ਨਾਲ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰੋ
ਵਿਸ਼ਵ-ਮੋਹਰੀ ਏਆਈ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ.
ਡਾਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ; ਜਿਸ ਵਿੱਚੋਂ 80% ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਹੈ, ਡਾਟਾ ਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਅਰਥਪੂਰਨ ਸੂਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੀਆਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। NLP ਵਿੱਚ ਨਾਮਿਤ ਇਕਾਈ ਮਾਨਤਾ (NER) ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਨਾਮਿਤ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਹੈ।
ਸਟੋਰੇਜ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਸਥਾਪਿਤ ਅਧਾਰ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਜਾਵੇਗਾ 11.7 ਜ਼ੈਟਾਬਾਈਟਸ in 2023
80% ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸੰਰਚਨਾ ਰਹਿਤ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਅਪ੍ਰਚਲਿਤ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਨਾਮੀ ਇਕਾਈ ਮਾਨਤਾ (NER), ਅਸੰਤਰਿਤ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਲੋਕਾਂ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਥਾਨਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। NER ਡੇਟਾ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉੱਨਤ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਧਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। NER ਦੇ ਨਾਲ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਕੀਮਤੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
Shaip NER ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਿੱਤੀ ਸਟੇਟਮੈਂਟਾਂ, ਬੀਮਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ, ਚਿਕਿਤਸਕ ਨੋਟਸ, ਆਦਿ ਤੋਂ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਖੋਜਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। NLP ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਅਮੀਰ ਅਨੁਭਵ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਡੋਮੇਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲੈਸ ਹਾਂ -ਕਿਸੇ ਵੀ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਖਾਸ ਸੂਝ।
NER ਮਾਡਲ ਦਾ ਮੁੱਖ ਟੀਚਾ ਟੈਕਸਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਟੈਗ ਕਰਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਸ ਮੰਤਵ ਲਈ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਤਿੰਨ ਤਰੀਕੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਵੀ ਜੋੜਨਾ ਚੁਣ ਸਕਦੇ ਹੋ। NER ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹੁੰਚ ਹਨ:
ਇਹ ਸ਼ਾਇਦ ਸਭ ਤੋਂ ਸਰਲ ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ NER ਪਹੁੰਚ ਹੈ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸ਼ਬਦਾਂ, ਸਮਾਨਾਰਥੀ ਸ਼ਬਦਾਂ ਅਤੇ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੇਗਾ। ਸਿਸਟਮ ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰੇਗਾ ਕਿ ਕੀ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹਸਤੀ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਵਿੱਚ ਵੀ ਉਪਲਬਧ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਇੱਕ ਸਟ੍ਰਿੰਗ-ਮੈਚਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਇਕਾਈਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਕਰਾਸ-ਚੈਕਿੰਗ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਟੀਇੱਥੇ NER ਮਾਡਲ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਕੰਮਕਾਜ ਲਈ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਅੱਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕੱਢਣਾ, ਜੋ ਕਿ ਹਨ
ਪੈਟਰਨ-ਆਧਾਰਿਤ ਨਿਯਮ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਮ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਨਿਯਮ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਰੂਪ ਵਿਗਿਆਨਿਕ ਪੈਟਰਨ ਜਾਂ ਸਤਰ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸੰਦਰਭ-ਆਧਾਰਿਤ ਨਿਯਮ - ਸੰਦਰਭ-ਅਧਾਰਿਤ ਨਿਯਮ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਸ਼ਬਦ ਦੇ ਅਰਥ ਜਾਂ ਸੰਦਰਭ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ-ਅਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਅੰਕੜਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਕਾਈਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਟੈਕਸਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ-ਅਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲੇ ਦੋ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੀਆਂ ਕਈ ਕਮੀਆਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸ਼ਬਦ-ਜੋੜਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਮੂਲੀ ਭਿੰਨਤਾਵਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਇਕਾਈ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕਦਾ ਹੈ।
NER ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਾਹਕ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਵੱਖਰੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਪਰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
ਫੇਜ 1: ਤਕਨੀਕੀ ਡੋਮੇਨ ਮਹਾਰਤ (ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ)
ਫੇਜ 2: ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ
ਫੇਜ 3: ਫੀਡਬੈਕ ਚੱਕਰ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ QA
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਨਾਮਿਤ ਇਕਾਈ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। NER ਦਾ ਮੁਢਲਾ ਉਦੇਸ਼ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਅਤੇ ਅਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਨਾਮੀ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਆਮ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਨਾਮ, ਸਥਾਨ, ਕੰਪਨੀ, ਸਮਾਂ, ਮੁਦਰਾ ਮੁੱਲ, ਘਟਨਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
1.1 ਜਨਰਲ ਡੋਮੇਨ
ਆਮ ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ ਲੋਕਾਂ, ਸਥਾਨ, ਸੰਗਠਨ ਆਦਿ ਦੀ ਪਛਾਣ
1.2 ਬੀਮਾ ਡੋਮੇਨ
ਇਸ ਵਿੱਚ ਬੀਮਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਕੱਢਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ
1.3 ਕਲੀਨਿਕਲ ਡੋਮੇਨ / ਮੈਡੀਕਲ NER
ਸਮੱਸਿਆ ਦੀ ਪਛਾਣ, ਸਰੀਰਿਕ ਬਣਤਰ, ਦਵਾਈ, ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ EHRs ਤੋਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ; ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਦਰਤ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਾਧੂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਅਕਸਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਦੇ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਨਾਮ ਵਾਕਾਂਸ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਨਾਂਵ ਵਾਕੰਸ਼ ਜਾਂ ਤਾਂ ਸਧਾਰਨ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਸਿਰਲੇਖ ਵਾਲਾ ਸ਼ਬਦ ਜਿਵੇਂ ਨਾਂਵ, ਉਚਿਤ ਨਾਂਵ ਜਾਂ ਸਰਵਣ) ਜਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਨਾਂਵ ਵਾਕੰਸ਼ ਜਿਸਦਾ ਮੁੱਖ ਸ਼ਬਦ ਇਸਦੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸੰਸ਼ੋਧਕਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਹੋਵੇ)
PII ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਛਾਣਨ ਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵੀ ਮੁੱਖ ਪਛਾਣਕਰਤਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
PHI ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਿਹਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਮਰੀਜ਼ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ/ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ, HIPAA ਅਧੀਨ ਪਛਾਣੇ ਗਏ 18 ਮੁੱਖ ਮਰੀਜ਼ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਿਸੇ ਘਟਨਾ ਬਾਰੇ ਕੌਣ, ਕੀ, ਕਦੋਂ, ਕਿੱਥੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹਮਲਾ, ਅਗਵਾ, ਨਿਵੇਸ਼ ਆਦਿ। ਇਸ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕਦਮ ਹਨ:
5.1 ਇਕਾਈ ਦੀ ਪਛਾਣ (ਜਿਵੇਂ ਵਿਅਕਤੀ, ਸਥਾਨ, ਸੰਸਥਾ, ਆਦਿ।
5.2 ਮੁੱਖ ਘਟਨਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਵਾਲੇ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਪਛਾਣ (ਭਾਵ ਟਰਿੱਗਰ ਸ਼ਬਦ)
5.3 ਇੱਕ ਟਰਿੱਗਰ ਅਤੇ ਇਕਾਈ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਦੀ ਪਛਾਣ
ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ 80% ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਮਾਂ ਬਿਤਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਆਊਟਸੋਰਸਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ, ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਮਜਬੂਤ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਵਿਕਾਸ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਨਾਮਕ ਇਕਾਈ ਮਾਨਤਾ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੇ ਔਖੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ।
ਇੱਕ ਔਸਤ ML ਮਾਡਲ ਲਈ ਨਾਮਿਤ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਦੇ ਵੱਡੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਟੈਗ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਲਈ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੂੰ ਦੂਜੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਤੋਂ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਖਿੱਚਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਵਰਗੇ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਰਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੇ ਵਧਣ ਨਾਲ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਸਮਰਪਿਤ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਰ, ਜੋ ਡੇ-ਇਨ ਅਤੇ ਡੇ-ਆਊਟ ਐਨੋਟੇਟ ਕਰਦੇ ਹਨ - ਕਿਸੇ ਵੀ ਦਿਨ - ਇੱਕ ਟੀਮ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਇੱਕ ਉੱਤਮ ਕੰਮ ਕਰਨਗੇ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਅਸਤ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕਹਿਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨਹੀਂ, ਇਸਦਾ ਨਤੀਜਾ ਬਿਹਤਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ.
ਸਾਡੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਭਰੋਸਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਅਤੇ QA ਦੇ ਕਈ ਪੜਾਅ, ਸਾਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਗੁਣਵੱਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਕਸਰ ਉਮੀਦਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਅਸੀਂ ਗੁਪਤਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਉੱਚੇ ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹਾਂ
ਹੁਨਰਮੰਦ ਕਾਮਿਆਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ, ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਟੀਮਾਂ ਦੇ ਮਾਹਰ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਤੇ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਜਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਜਾਣ।
ਉੱਚ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅੱਪ-ਟਾਈਮ ਅਤੇ ਡਾਟਾ, ਸੇਵਾਵਾਂ ਅਤੇ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਡਿਲੀਵਰੀ।
ਸਮੁੰਦਰੀ ਕੰਢੇ ਅਤੇ ਆਫਸ਼ੋਰ ਸਰੋਤਾਂ ਦੇ ਪੂਲ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਸੀਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਟੀਮਾਂ ਬਣਾ ਅਤੇ ਸਕੇਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
6 ਸਿਗਮਾ ਬਲੈਕ-ਬੇਲਟਸ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਇੱਕ ਗਲੋਬਲ ਕਾਰਜਬਲ, ਮਜ਼ਬੂਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਨਾਲ, Shaip ਸਭ ਤੋਂ ਚੁਣੌਤੀਪੂਰਨ AI ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਨਾਮੀ ਇਕਾਈ ਪਛਾਣ (NER) ਤੁਹਾਨੂੰ ਉੱਚ ਪੱਧਰੀ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ NLP ਮਾਡਲ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਸੁਪਰ-ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਾਲੀ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ NER ਵਰਤੋਂ-ਕੇਸਾਂ, ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸਿੱਖੋ।
ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਡੋਮੇਨ ਵਿੱਚ 80% ਡੇਟਾ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦਾ। ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਕਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਦਸਤੀ ਦਖਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਡੇਟਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਸੀਮਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੱਚੇ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਮੈਟਾਡੇਟਾ ਜਾਂ ਲੇਬਲ ਜੋੜਨਾ।
ਇਹ ਜਾਣਨ ਲਈ ਹੁਣੇ ਸਾਡੇ ਨਾਲ ਸੰਪਰਕ ਕਰੋ ਕਿ ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਲੱਖਣ AI/ML ਹੱਲ ਲਈ ਇੱਕ ਕਸਟਮ NER ਡੇਟਾਸੈਟ ਕਿਵੇਂ ਇਕੱਤਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ
ਨਾਮਿਤ ਹਸਤੀ ਮਾਨਤਾ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। NER ਦਾ ਮੁਢਲਾ ਉਦੇਸ਼ ਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਅਤੇ ਅਸਟ੍ਰਕਚਰਡ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਨਾਮੀ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਕੁਝ ਆਮ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਨਾਮ, ਸਥਾਨ, ਕੰਪਨੀ, ਸਮਾਂ, ਮੁਦਰਾ ਮੁੱਲ, ਘਟਨਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, NER ਇਸ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦਾ ਹੈ:
ਨਾਮਿਤ ਇਕਾਈ ਦੀ ਪਛਾਣ/ਖੋਜ - ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਜਾਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਲੜੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ।
ਨਾਮਿਤ ਇਕਾਈ ਵਰਗੀਕਰਣ - ਹਰੇਕ ਖੋਜੀ ਇਕਾਈ ਨੂੰ ਪੂਰਵ-ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ।
ਨੈਚੁਰਲ ਲੈਂਗੂਏਜ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਭਾਸ਼ਣ ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਅਰਥ ਕੱਢਣ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਇਹਨਾਂ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ ਸਿੱਖਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ, NLP ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ:
ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ - ਸੰਟੈਕਸ
ਸ਼ਬਦਾਂ, ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਣ ਦੇ ਅਰਥ ਕੱਢਣਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ - ਅਰਥ ਵਿਗਿਆਨ
ਬੋਲੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਅਤੇ ਪਛਾਣਨਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ - ਸਪੀਚ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ
ਪੂਰਵ-ਨਿਰਧਾਰਤ ਇਕਾਈ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਆਮ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ:
ਵਿਅਕਤੀ: ਮਾਈਕਲ ਜੈਕਸਨ, ਓਪਰਾ ਵਿਨਫਰੇ, ਬਰਾਕ ਓਬਾਮਾ, ਸੂਜ਼ਨ ਸਰੈਂਡਨ
ਲੋਕੈਸ਼ਨ: ਕੈਨੇਡਾ, ਹੋਨੋਲੂਲੂ, ਬੈਂਕਾਕ, ਬ੍ਰਾਜ਼ੀਲ, ਕੈਮਬ੍ਰਿਜ
ਸੰਗਠਨ: ਸੈਮਸੰਗ, ਡਿਜ਼ਨੀ, ਯੇਲ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ, ਗੂਗਲ
ਟਾਈਮ: 15.35, 12 ਵਜੇ ਦੁਪਹਿਰ
NER ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹੁੰਚ ਹਨ:
ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਿਸਟਮ
ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਿਤ ਸਿਸਟਮ
ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ-ਅਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ
ਸੁਚਾਰੂ ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ
ਕੁਸ਼ਲ ਮਨੁੱਖੀ ਵਸੀਲੇ
ਸਰਲ ਸਮੱਗਰੀ ਵਰਗੀਕਰਣ
ਖੋਜ ਇੰਜਣਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ
ਸਹੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼