নাম দেওয়া সত্তা স্বীকৃতি টীকা বিশেষজ্ঞ
এনএলপিতে সত্তা নিষ্কাশনের সাথে অসংগঠিত ডেটাতে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য আনলক করুন
বৈশিষ্ট্যযুক্ত ক্লায়েন্ট
বিশ্ব-নেতৃস্থানীয় এআই পণ্য তৈরির জন্য দলগুলিকে ক্ষমতায়ন করা।
যে গতিতে ডেটা তৈরি হয় তা দেখে; যার মধ্যে 80% অসংগঠিত, কার্যকরভাবে ডেটা বিশ্লেষণ করতে এবং আরও ভাল সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য অর্থপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের জন্য পরবর্তী প্রজন্মের প্রযুক্তিগুলি ব্যবহার করার প্রয়োজন রয়েছে। এনএলপি-তে নামযুক্ত সত্তা স্বীকৃতি (এনইআর) প্রাথমিকভাবে অসংগঠিত ডেটা প্রক্রিয়াকরণের উপর ফোকাস করে এবং এই নামকৃত সত্তাগুলিকে পূর্বনির্ধারিত বিভাগে শ্রেণীবদ্ধ করে।
IDC, বিশ্লেষক সংস্থা:
স্টোরেজ ক্ষমতা বিশ্বব্যাপী ইনস্টল বেস পৌঁছাবে এক্সএনইউএমএক্স জেটটাবাইটস in 2023
IBM, গার্টনার এবং IDC:
80% সারা বিশ্ব জুড়ে ডেটা অসংগঠিত, এটি অপ্রচলিত এবং অব্যবহারযোগ্য করে তোলে।
NER কি
অর্থপূর্ণ অন্তর্দৃষ্টি আবিষ্কার করতে ডেটা বিশ্লেষণ করুন
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 সংস্থাগুলিকে অসংগঠিত ডেটাতে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য আনলক করার অনুমতি দেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং আপনাকে আর্থিক বিবৃতি থেকে সংস্থাগুলির মধ্যে সম্পর্ক আবিষ্কার করতে দেয়, বীমা নথি, পর্যালোচনা, চিকিত্সক নোট, ইত্যাদি। এনএলপি এবং ভাষাবিজ্ঞানে সমৃদ্ধ অভিজ্ঞতার সাথে, আমরা যে কোনও স্কেলের টীকা প্রকল্পগুলি পরিচালনা করার জন্য ডোমেন-নির্দিষ্ট অন্তর্দৃষ্টি সরবরাহ করতে সজ্জিত
NER পদ্ধতি
একটি NER মডেলের প্রাথমিক লক্ষ্য হল পাঠ্য নথিতে সত্তাকে লেবেল বা ট্যাগ করা এবং গভীর শিক্ষার জন্য তাদের শ্রেণীবদ্ধ করা। নিম্নলিখিত তিনটি পন্থা সাধারণত এই উদ্দেশ্যে ব্যবহার করা হয়. যাইহোক, আপনি এক বা একাধিক পদ্ধতিও একত্রিত করতে বেছে নিতে পারেন। এনইআর সিস্টেম তৈরির বিভিন্ন পন্থা হল:
অভিধান ভিত্তিক
সিস্টেম
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
সিস্টেম
তথ্য নিষ্কাশন একটি সেট পূর্বনির্ধারিত নিয়ম, যা হয়
প্যাটার্ন ভিত্তিক নিয়ম - নাম অনুসারে, একটি প্যাটার্ন-ভিত্তিক নিয়ম নথিতে ব্যবহৃত একটি রূপগত প্যাটার্ন বা শব্দের স্ট্রিং অনুসরণ করে।
প্রসঙ্গ ভিত্তিক নিয়ম - প্রসঙ্গ-ভিত্তিক নিয়মগুলি নথিতে শব্দের অর্থ বা প্রসঙ্গের উপর নির্ভর করে।
মেশিন লার্নিং-ভিত্তিক সিস্টেম
মেশিন লার্নিং-ভিত্তিক সিস্টেমে, পরিসংখ্যানগত মডেলিং সত্তা সনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়। এই পদ্ধতিতে পাঠ্য নথির একটি বৈশিষ্ট্য-ভিত্তিক উপস্থাপনা ব্যবহার করা হয়। আপনি প্রথম দুটি পদ্ধতির বেশ কয়েকটি ত্রুটি কাটিয়ে উঠতে পারেন যেহেতু মডেলটি গভীর শিক্ষার জন্য তাদের বানানগুলিতে সামান্য তারতম্য থাকা সত্ত্বেও সত্তার ধরনগুলি চিনতে পারে।
আমরা কীভাবে সাহায্য করতে পারি
- সাধারণ NER
- মেডিকেল NER
- PII টীকা
- PHI টীকা
- মূল বাক্যাংশ টীকা
- ঘটনা টীকা
এনইআর এর আবেদন
- স্ট্রীমলাইন কাস্টমার সাপোর্ট
- দক্ষ মানবসম্পদ
- সরলীকৃত বিষয়বস্তুর শ্রেণীবিভাগ
- রোগীর যত্ন উন্নত করুন
- সার্চ ইঞ্জিন অপ্টিমাইজ করা
- সঠিক বিষয়বস্তু সুপারিশ
ব্যবহারের ক্ষেত্রে
- তথ্য নিষ্কাশন এবং স্বীকৃতি সিস্টেম
- প্রশ্ন-উত্তর সিস্টেম
- মেশিন ট্রান্সলেশন সিস্টেম
- স্বয়ংক্রিয় সংক্ষিপ্তকরণ সিস্টেম
- শব্দার্থিক টীকা
NER টীকা প্রক্রিয়া
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
আমাদের দক্ষতাঃ
1. নামকৃত সত্তা স্বীকৃতি (NER)
মেশিন লার্নিং-এ নামকৃত সত্তা স্বীকৃতি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের একটি অংশ। এনইআর-এর প্রাথমিক উদ্দেশ্য হল কাঠামোগত এবং অসংগঠিত ডেটা প্রক্রিয়া করা এবং এই নামযুক্ত সত্তাগুলিকে পূর্বনির্ধারিত বিভাগে শ্রেণীবদ্ধ করা। কিছু সাধারণ বিভাগে নাম, অবস্থান, কোম্পানি, সময়, আর্থিক মান, ইভেন্ট এবং আরও অনেক কিছু অন্তর্ভুক্ত।
1.1 সাধারণ ডোমেইন
সাধারণ ডোমেনে মানুষ, স্থান, সংস্থা ইত্যাদির সনাক্তকরণ
1.2 বীমা ডোমেন
এটা যেমন বীমা নথি মধ্যে সত্তা নিষ্কাশন জড়িত
- বিমাকৃত অর্থ
- ক্ষতিপূরণের সীমা/নীতির সীমা
- অনুমান যেমন মজুরি রোল, টার্নওভার, ফি আয়, রপ্তানি/আমদানি
- যানবাহনের সময়সূচী
- পলিসি এক্সটেনশন এবং অভ্যন্তরীণ সীমা
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।
2. মূল বাক্যাংশ টীকা (KP)
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)
3. PII টীকা
PII ব্যক্তিগতভাবে শনাক্তযোগ্য তথ্য বোঝায়। এই টাস্কে কোনো মূল শনাক্তকারীর টীকা অন্তর্ভুক্ত থাকে যা একজন ব্যক্তির পরিচয়ের সাথে সম্পর্কিত হতে পারে।
4. PHI টীকা
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।
5. ঘটনা টীকা
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
শাইপ কেন?
ডেডিকেট টিম
এটি অনুমান করা হয় যে ডেটা বিজ্ঞানীরা ডেটা তৈরিতে তাদের 80% এর বেশি সময় ব্যয় করেন। আউটসোর্সিং-এর মাধ্যমে, আপনার দল শক্তিশালী অ্যালগরিদমগুলির বিকাশে ফোকাস করতে পারে, নামযুক্ত সত্তা স্বীকৃতি ডেটাসেটগুলি সংগ্রহ করার ক্লান্তিকর অংশটি আমাদের কাছে ছেড়ে দেয়।
পরিমাপযোগ্যতা
একটি গড় এমএল মডেলের জন্য নামযুক্ত ডেটাসেটের বড় অংশ সংগ্রহ এবং ট্যাগ করার প্রয়োজন হবে, যার জন্য সংস্থাগুলিকে অন্যান্য দল থেকে সংস্থানগুলি সংগ্রহ করতে হবে। আমাদের মত অংশীদারদের সাথে, আমরা ডোমেন বিশেষজ্ঞদের অফার করি যা আপনার ব্যবসার বৃদ্ধির সাথে সাথে সহজেই মাপতে পারে।
ভালো মানের
ডেডিকেটেড ডোমেন বিশেষজ্ঞরা, যারা ডে-ইন এবং ডে-আউট টীকা করে – যে কোন দিন – একটি টিমের তুলনায় একটি উচ্চতর কাজ করবে, যা তাদের ব্যস্ত সময়সূচীতে টীকামূলক কাজগুলিকে মিটমাট করতে হবে। বলা বাহুল্য, এটি আরও ভাল আউটপুট দেয়।
অপারেশনাল এক্সিলেন্স
আমাদের প্রমাণিত ডেটা গুণমান নিশ্চিতকরণ প্রক্রিয়া, প্রযুক্তি যাচাইকরণ এবং QA-এর একাধিক ধাপ, আমাদেরকে সর্বোত্তম-শ্রেণীর গুণমান সরবরাহ করতে সাহায্য করে যা প্রায়শই প্রত্যাশা ছাড়িয়ে যায়।
গোপনীয়তার সাথে নিরাপত্তা
গোপনীয়তা নিশ্চিত করতে আমাদের ক্লায়েন্টদের সাথে কাজ করার সময় গোপনীয়তার সাথে ডেটা নিরাপত্তার সর্বোচ্চ মান বজায় রাখার জন্য আমরা প্রত্যয়িত
প্রতিযোগিতামূলক মূল্য
দক্ষ কর্মীদের কিউরেটিং, প্রশিক্ষণ এবং পরিচালনার বিশেষজ্ঞ হিসাবে, আমরা বাজেটের মধ্যে প্রকল্পগুলি সরবরাহ করা নিশ্চিত করতে পারি।
প্রাপ্যতা এবং ডেলিভারি
উচ্চ নেটওয়ার্ক আপ-টাইম এবং ডেটা, পরিষেবা এবং সমাধানের সময়মত বিতরণ।
গ্লোবাল ওয়ার্কফোর্স
উপকূলীয় এবং অফশোর সংস্থানগুলির একটি পুল সহ, আমরা বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে প্রয়োজন অনুসারে দলগুলি তৈরি এবং স্কেল করতে পারি।
মানুষ, প্রক্রিয়া এবং প্ল্যাটফর্ম
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।
প্রস্তাবিত সংস্থানসমূহ
ব্লগ
নামকৃত সত্তা স্বীকৃতি (NER) - ধারণা, প্রকারগুলি
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।
সলিউশন
মানব-চালিত মেডিকেল ডেটা টীকা
স্বাস্থ্যসেবা ডোমেনের 80% ডেটা অসংগঠিত, এটিকে অ্যাক্সেসযোগ্য করে তোলে। ডেটা অ্যাক্সেস করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপ প্রয়োজন, যা ব্যবহারযোগ্য ডেটার পরিমাণ সীমিত করে।
ব্লগ
মেশিন লার্নিং-এ টেক্সট টীকা: একটি ব্যাপক গাইড
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 নিজস্ব NER প্রশিক্ষণ ডেটা তৈরি করতে চান?
আপনার অনন্য AI/ML সমাধানের জন্য আমরা কীভাবে একটি কাস্টম NER ডেটাসেট সংগ্রহ করতে পারি তা জানতে এখনই আমাদের সাথে যোগাযোগ করুন
প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী (FAQ)
নামকৃত সত্তা স্বীকৃতি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের একটি অংশ। এনইআর-এর প্রাথমিক উদ্দেশ্য হল কাঠামোগত এবং অসংগঠিত ডেটা প্রক্রিয়া করা এবং এই নামযুক্ত সত্তাগুলিকে পূর্বনির্ধারিত বিভাগে শ্রেণীবদ্ধ করা। কিছু সাধারণ বিভাগে নাম, অবস্থান, কোম্পানি, সময়, আর্থিক মান, ইভেন্ট এবং আরও অনেক কিছু অন্তর্ভুক্ত।
সংক্ষেপে, NER এর সাথে ডিল করে:
নামযুক্ত সত্তা স্বীকৃতি/শনাক্তকরণ - একটি নথিতে একটি শব্দ বা শব্দের সিরিজ সনাক্ত করা।
নামকৃত সত্তা শ্রেণীবিভাগ - প্রতিটি শনাক্ত সত্তাকে পূর্বনির্ধারিত বিভাগে শ্রেণীবদ্ধ করা।
প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ বক্তৃতা এবং পাঠ্য থেকে অর্থ বের করতে সক্ষম বুদ্ধিমান মেশিন বিকাশে সহায়তা করে। মেশিন লার্নিং এই বুদ্ধিমান সিস্টেমগুলিকে প্রচুর পরিমাণে প্রাকৃতিক ভাষা ডেটা সেটের প্রশিক্ষণের মাধ্যমে শেখা চালিয়ে যেতে সাহায্য করে। সাধারণত, NLP তিনটি প্রধান বিভাগ নিয়ে গঠিত:
ভাষার গঠন ও নিয়ম বোঝা – সিনট্যাক্স
শব্দ, পাঠ্য এবং বক্তৃতার অর্থ বের করা এবং তাদের সম্পর্ক সনাক্ত করা - শব্দার্থবিদ্যা
কথ্য শব্দ শনাক্ত করা এবং স্বীকৃতি দেওয়া এবং সেগুলিকে পাঠ্য - বক্তৃতায় রূপান্তর করা
একটি পূর্বনির্ধারিত সত্তা শ্রেণীকরণের কিছু সাধারণ উদাহরণ হল:
ব্যক্তি: মাইকেল জ্যাকসন, অপরাহ উইনফ্রে, বারাক ওবামা, সুসান সারান্ডন
অবস্থান: কানাডা, হনলুলু, ব্যাংকক, ব্রাজিল, কেমব্রিজ
সংগঠন: স্যামসাং, ডিজনি, ইয়েল ইউনিভার্সিটি, গুগল
সময়: 15.35, 12 PM,
এনইআর সিস্টেম তৈরির বিভিন্ন পন্থা হল:
অভিধান ভিত্তিক সিস্টেম
বিধি-ভিত্তিক সিস্টেমগুলি
মেশিন লার্নিং-ভিত্তিক সিস্টেম
স্ট্রীমলাইন কাস্টমার সাপোর্ট
দক্ষ মানবসম্পদ
সরলীকৃত বিষয়বস্তুর শ্রেণীবিভাগ
সার্চ ইঞ্জিন অপ্টিমাইজ করা
সঠিক বিষয়বস্তু সুপারিশ