এনএলপিতে সত্তা নিষ্কাশনের সাথে অসংগঠিত ডেটাতে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য আনলক করুন
বিশ্ব-নেতৃস্থানীয় এআই পণ্য তৈরির জন্য দলগুলিকে ক্ষমতায়ন করা।
যে গতিতে ডেটা তৈরি হয়; যার ৮০% অসংগঠিত, তা দেখে, তথ্য কার্যকরভাবে বিশ্লেষণ করার জন্য এবং আরও ভাল সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য অর্থপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের জন্য পরবর্তী প্রজন্মের প্রযুক্তি ব্যবহার করার প্রয়োজন রয়েছে। NLP-তে নামযুক্ত সত্তা স্বীকৃতি (NER) মূলত অসংগঠিত ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং এই নামযুক্ত সত্তাগুলিকে পূর্বনির্ধারিত বিভাগে শ্রেণীবদ্ধ করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, যার ফলে অসংগঠিত ডেটাকে কাঠামোগত ডেটাতে রূপান্তরিত করা হয় যা ডাউনস্ট্রিম বিশ্লেষণের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে।
স্টোরেজ ক্ষমতা বিশ্বব্যাপী ইনস্টল বেস পৌঁছাবে এক্সএনইউএমএক্স জেটটাবাইটস in 2023
৮০% সারা বিশ্ব জুড়ে ডেটা অসংগঠিত, এটি অপ্রচলিত এবং অব্যবহারযোগ্য করে তোলে।
নামযুক্ত এন্টিটি রিকগনিশন (এনইআর), অসংগঠিত পাঠ্যের মধ্যে ব্যক্তি, সংস্থা এবং অবস্থানের মতো সত্তাকে চিহ্নিত করে এবং শ্রেণিবদ্ধ করে। NER ডেটা নিষ্কাশনকে উন্নত করে, তথ্য পুনরুদ্ধারকে সহজ করে এবং উন্নত AI অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে ক্ষমতা দেয়, এটি ব্যবসাগুলির জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ হাতিয়ার করে তোলে। NER-এর সাহায্যে, সংস্থাগুলি মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে পারে, গ্রাহকের অভিজ্ঞতা উন্নত করতে পারে এবং প্রক্রিয়াগুলিকে স্ট্রিমলাইন করতে পারে।
Shaip NER এমনভাবে ডিজাইন করা হয়েছে যাতে সংস্থাগুলি অসংগঠিত ডেটাতে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য আনলক করতে পারে এবং আর্থিক বিবৃতি, বীমা নথি, পর্যালোচনা, চিকিৎসকের নোট ইত্যাদি থেকে সত্তাগুলির মধ্যে সম্পর্ক আবিষ্কার করতে পারে। NER একই ধরণের সত্তার মধ্যে সম্পর্ক সনাক্ত করতেও সাহায্য করতে পারে, যেমন একাধিক সংস্থা বা ব্যক্তিদের একটি নথিতে উল্লেখ করা হয়েছে, যা সত্তা ট্যাগিংয়ে ধারাবাহিকতা এবং মডেল নির্ভুলতা উন্নত করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ। NLP এবং ভাষাবিজ্ঞানে সমৃদ্ধ অভিজ্ঞতার সাথে, আমরা যেকোনো স্কেলের টীকা প্রকল্প পরিচালনা করার জন্য ডোমেন-নির্দিষ্ট অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করতে সুসজ্জিত।
একটি NER মডেলের প্রাথমিক লক্ষ্য হল টেক্সট ডকুমেন্টে সত্তাগুলিকে লেবেল বা ট্যাগ করা এবং গভীর শিক্ষার জন্য তাদের শ্রেণীবদ্ধ করা। গভীর শিক্ষার মডেল এবং অন্যান্য মেশিন লার্নিং মডেলগুলি সাধারণত NER কাজের জন্য ব্যবহৃত হয়, কারণ তারা স্বয়ংক্রিয়ভাবে পাঠ্য থেকে বৈশিষ্ট্যগুলি শিখতে পারে এবং নির্ভুলতা উন্নত করতে পারে। সাধারণ উদ্দেশ্য মডেলগুলি, যা সংবাদ এবং ওয়েব টেক্সটের মতো বিস্তৃত কর্পোরার উপর প্রশিক্ষিত, ডোমেন-নির্দিষ্ট NER কাজগুলিতে সঠিকভাবে সম্পাদন করার জন্য অভিযোজনের প্রয়োজন হতে পারে। এই উদ্দেশ্যে সাধারণত নিম্নলিখিত তিনটি পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়। তবে, আপনি এক বা একাধিক পদ্ধতি একত্রিত করতেও বেছে নিতে পারেন। NER সিস্টেম তৈরির বিভিন্ন পদ্ধতি হল:
এটি সম্ভবত সবচেয়ে সহজ এবং মৌলিক NER পদ্ধতি। এটি অনেক শব্দ, প্রতিশব্দ এবং শব্দভাণ্ডার সংগ্রহ সহ একটি অভিধান ব্যবহার করবে। সিস্টেমটি পরীক্ষা করবে যে পাঠ্যটিতে উপস্থিত একটি নির্দিষ্ট সত্তা শব্দভাণ্ডারেও উপলব্ধ কিনা। একটি স্ট্রিং-ম্যাচিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে, সত্তাগুলির ক্রস-চেকিং করা হয়। টিএনইআর মডেলের কার্যকরী কার্যকারিতার জন্য এখানে ক্রমাগত শব্দভান্ডার ডেটাসেট আপগ্রেড করার প্রয়োজন।
নিয়ম-ভিত্তিক পদ্ধতিগুলি পাঠ্যের সত্তা সনাক্ত করার জন্য পূর্বনির্ধারিত নিয়মের উপর নির্ভর করে। এই সিস্টেমগুলি পূর্বনির্ধারিত নিয়মের একটি সেট ব্যবহার করে, যা হল
প্যাটার্ন ভিত্তিক নিয়ম – নাম থেকেই বোঝা যায়, একটি প্যাটার্ন-ভিত্তিক নিয়ম ডকুমেন্টে ব্যবহৃত একটি রূপগত প্যাটার্ন বা শব্দের একটি স্ট্রিং অনুসরণ করে।
প্রসঙ্গ ভিত্তিক নিয়ম - প্রসঙ্গ-ভিত্তিক নিয়মগুলি নথিতে শব্দের অর্থ বা প্রসঙ্গের উপর নির্ভর করে।
মেশিন লার্নিং-ভিত্তিক সিস্টেমে, পরিসংখ্যানগত মডেলিং ব্যবহার করে সত্তা সনাক্ত করা হয়। এই পদ্ধতিতে টেক্সট ডকুমেন্টের একটি বৈশিষ্ট্য-ভিত্তিক উপস্থাপনা ব্যবহার করা হয়। প্রথম দুটি পদ্ধতির বেশ কয়েকটি ত্রুটি কাটিয়ে উঠতে পারেন কারণ মডেলটি গভীর শিক্ষার জন্য সত্তার ধরণগুলিকে তাদের বানানে সামান্য তারতম্য সত্ত্বেও চিনতে পারে। অতিরিক্তভাবে, আপনি ডোমেন-নির্দিষ্ট NER-এর জন্য একটি কাস্টম মডেল প্রশিক্ষণ দিতে পারেন এবং নির্ভুলতা উন্নত করতে এবং নতুন ডেটার সাথে খাপ খাইয়ে নিতে মডেলটিকে সূক্ষ্মভাবে সুরক্ষিত করা গুরুত্বপূর্ণ।
অনুভূতির বিশ্লেষণ
এনইআর টীকা প্রক্রিয়া সাধারণত একটি ক্লায়েন্টের প্রয়োজনীয়তার সাথে পৃথক হয় তবে এটি প্রধানত জড়িত:
ফেজ 1: প্রযুক্তিগত ডোমেন দক্ষতা (প্রকল্পের সুযোগ এবং টীকা নির্দেশিকা বোঝা)
ফেজ 2: প্রকল্পের জন্য উপযুক্ত সংস্থান প্রশিক্ষণ
ফেজ 3: প্রতিক্রিয়া চক্র এবং টীকা নথির QA
মেশিন লার্নিং-এ নামযুক্ত সত্তা স্বীকৃতি হল প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের একটি অংশ। NER-এর প্রাথমিক উদ্দেশ্য হল কাঠামোগত এবং অসংগঠিত ডেটা প্রক্রিয়াকরণ করা এবং এই নামযুক্ত সত্তাগুলিকে পূর্বনির্ধারিত বিভাগে শ্রেণীবদ্ধ করা। কিছু সাধারণ শ্রেণীর মধ্যে রয়েছে নাম, ব্যক্তি সত্তা, অবস্থান, কোম্পানি, সময়, আর্থিক মূল্য, ঘটনা এবং আরও অনেক কিছু।
1.1 সাধারণ ডোমেইন
সাধারণ ডোমেনে মানুষ, স্থান, সংস্থা ইত্যাদির সনাক্তকরণ
1.2 বীমা ডোমেন
এটা যেমন বীমা নথি মধ্যে সত্তা নিষ্কাশন জড়িত
1.3 ক্লিনিকাল ডোমেন / মেডিকেল NER
সমস্যা সনাক্তকরণ, শারীরবৃত্তীয় গঠন, ঔষধ, চিকিৎসা রেকর্ড থেকে পদ্ধতি যেমন EHRs; সাধারণত অসংগঠিত প্রকৃতির হয় এবং কাঠামোগত তথ্য বের করার জন্য অতিরিক্ত প্রক্রিয়াকরণের প্রয়োজন হয়। এটি প্রায়শই জটিল হয় এবং প্রাসঙ্গিক সত্ত্বা বের করার জন্য স্বাস্থ্যসেবা থেকে ডোমেন বিশেষজ্ঞের প্রয়োজন হয়।
এটি একটি পাঠ্যের মধ্যে একটি পৃথক বিশেষ্য বাক্যাংশ সনাক্ত করে। একটি বিশেষ্য বাক্যাংশ হয় সহজ (যেমন একক প্রধান শব্দ যেমন বিশেষ্য, যথাযথ বিশেষ্য বা সর্বনাম) বা জটিল (যেমন একটি বিশেষ্য বাক্যাংশ যার সাথে সম্পর্কিত সংশোধকগুলির সাথে একটি প্রধান শব্দ রয়েছে)
PII ব্যক্তিগতভাবে শনাক্তযোগ্য তথ্য বোঝায়। এই টাস্কে কোনো মূল শনাক্তকারীর টীকা অন্তর্ভুক্ত থাকে যা একজন ব্যক্তির পরিচয়ের সাথে সম্পর্কিত হতে পারে।
PHI বলতে সুরক্ষিত স্বাস্থ্য তথ্য বোঝায়। এই কাজটিতে HIPAA-এর অধীনে চিহ্নিত 18 টি মূল রোগী শনাক্তকারীর টীকা জড়িত, যাতে রোগীর রেকর্ড/পরিচয় মুক্ত করা যায়।
তথ্যের সনাক্তকরণ যেমন কে, কি, কখন, কোথায় কোন ঘটনা সম্পর্কে যেমন আক্রমণ, অপহরণ, বিনিয়োগ ইত্যাদি। এই টীকা প্রক্রিয়ার নিম্নলিখিত ধাপ রয়েছে:
5.1। সত্তা শনাক্তকরণ (যেমন ব্যক্তি, স্থান, সংস্থা, ইত্যাদি
5.2। মূল ঘটনাকে বোঝানো শব্দের শনাক্তকরণ (যেমন ট্রিগার শব্দ)
5.3। একটি ট্রিগার এবং সত্তা প্রকারের মধ্যে সম্পর্কের সনাক্তকরণ
অনুমান করা হয় যে ডেটা বিজ্ঞানীরা তাদের ৮০% এরও বেশি সময় ডেটা প্রস্তুতিতে ব্যয় করেন। টীকা প্রকল্পগুলিতে ধারাবাহিকতা এবং গুণমান নিশ্চিত করার জন্য একাধিক টীকাকারদের সমন্বয় করে, আউটসোর্সিং আপনার দলকে শক্তিশালী অ্যালগরিদম তৈরিতে মনোনিবেশ করতে দেয়, যার ফলে নামযুক্ত সত্তা স্বীকৃতি ডেটাসেট সংগ্রহের ক্লান্তিকর অংশটি আমাদের উপর ছেড়ে দেওয়া হয়।
একটি গড়পড়তা ML মডেলের জন্য নামযুক্ত ডেটাসেটের বিশাল অংশ সংগ্রহ এবং ট্যাগিং প্রয়োজন হয়, যার জন্য কোম্পানিগুলিকে অন্যান্য দল থেকে সংস্থান সংগ্রহ করতে হয়। টেক্সট, ছবি এবং অডিওর মতো একাধিক ডেটা টাইপ জুড়ে টীকা প্রচেষ্টা স্কেল করা চ্যালেঞ্জিং হতে পারে। আমাদের মতো অংশীদারদের সাথে, আমরা ডোমেন বিশেষজ্ঞদের অফার করি যা আপনার ব্যবসা বৃদ্ধির সাথে সাথে সহজেই স্কেল করা যেতে পারে।
নিবেদিতপ্রাণ ডোমেইন বিশেষজ্ঞরা, যারা দিনের বেলায় এবং দিনের বেলায় টীকা লিখেন, তারা - যে কোনও দিন - এমন একটি দলের তুলনায় উন্নত কাজ করবেন, যাদের ব্যস্ত সময়সূচীতে টীকাকরণের কাজগুলি অন্তর্ভুক্ত করতে হয়। বলাই বাহুল্য, এর ফলে আরও ভালো আউটপুট পাওয়া যায়, যা NER মডেলগুলি থেকে আরও সঠিক ভবিষ্যদ্বাণীর দিকে পরিচালিত করে।
আমাদের প্রমাণিত ডেটা গুণমান নিশ্চিতকরণ প্রক্রিয়া, প্রযুক্তিগত যাচাইকরণ এবং QA-এর একাধিক ধাপ আমাদের সর্বোত্তম মানের সরবরাহ করতে সাহায্য করে, প্রায়শই প্রত্যাশা ছাড়িয়ে যায়, ডাউনস্ট্রিম প্রক্রিয়াকরণকে সহজতর করার জন্য একটি কাঠামোগত বিন্যাসে টীকাযুক্ত ডেটা সরবরাহ করে।
গোপনীয়তা নিশ্চিত করতে আমাদের ক্লায়েন্টদের সাথে কাজ করার সময় গোপনীয়তার সাথে ডেটা নিরাপত্তার সর্বোচ্চ মান বজায় রাখার জন্য আমরা প্রত্যয়িত
দক্ষ কর্মীদের কিউরেটিং, প্রশিক্ষণ এবং পরিচালনার বিশেষজ্ঞ হিসাবে, আমরা বাজেটের মধ্যে প্রকল্পগুলি সরবরাহ করা নিশ্চিত করতে পারি।
উচ্চ নেটওয়ার্ক আপ-টাইম এবং ডেটা, পরিষেবা এবং সমাধানের সময়মত বিতরণ।
উপকূলীয় এবং অফশোর সংস্থানগুলির একটি পুল সহ, আমরা বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে প্রয়োজন অনুসারে দলগুলি তৈরি এবং স্কেল করতে পারি।
6টি সিগমা ব্ল্যাক-বেল্ট দ্বারা ডিজাইন করা একটি বৈশ্বিক কর্মশক্তি, শক্তিশালী প্ল্যাটফর্ম এবং অপারেশনাল প্রক্রিয়ার সমন্বয়ে, Shaip সবচেয়ে চ্যালেঞ্জিং AI উদ্যোগ চালু করতে সাহায্য করে।
নামযুক্ত এন্টিটি রিকগনিশন (এনইআর) আপনাকে শীর্ষস্থানীয় মেশিন লার্নিং এবং এনএলপি মডেলগুলি বিকাশে সহায়তা করে। এই অতি-তথ্যপূর্ণ পোস্টে NER ব্যবহার-ক্ষেত্র, উদাহরণ এবং আরও অনেক কিছু শিখুন।
স্বাস্থ্যসেবা ডোমেনের 80% ডেটা অসংগঠিত, এটিকে অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলে। ডেটা অ্যাক্সেস করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপ প্রয়োজন, যা ব্যবহারযোগ্য ডেটার পরিমাণ সীমিত করে।
মেশিন লার্নিং-এ টেক্সট টীকা বলতে বোঝায় মেটাডেটা বা লেবেল যোগ করাকে কাঁচা পাঠ্য ডেটাতে প্রশিক্ষণ, মূল্যায়ন এবং মেশিন লার্নিং মডেলের উন্নতির জন্য কাঠামোগত ডেটাসেট তৈরি করা।
আপনার অনন্য AI/ML সমাধানের জন্য আমরা কীভাবে একটি কাস্টম NER ডেটাসেট সংগ্রহ করতে পারি তা জানতে এখনই আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন
