NLP میں ہستی نکالنے کے ساتھ غیر ساختہ ڈیٹا میں اہم معلومات کو غیر مقفل کریں۔
اس رفتار کو دیکھتے ہوئے جس سے ڈیٹا تیار ہوتا ہے۔ جن میں سے 80% غیر ساختہ ہے، اس لیے زمینی ضرورت ہے کہ ڈیٹا کا مؤثر طریقے سے تجزیہ کرنے اور بہتر فیصلے کرنے کے لیے بامعنی بصیرت حاصل کرنے کے لیے اگلی نسل کی ٹیکنالوجیز استعمال کی جائیں۔ NLP میں نام شدہ ہستی کی شناخت (NER) بنیادی طور پر غیر ساختہ ڈیٹا پر کارروائی کرنے اور ان نامزد اداروں کو پہلے سے طے شدہ زمروں میں درجہ بندی کرنے پر توجہ مرکوز کرتا ہے، اس طرح غیر ساختہ ڈیٹا کو سٹرکچرڈ ڈیٹا میں تبدیل کرتا ہے جسے نیچے کی طرف تجزیہ کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔
ذخیرہ کرنے کی صلاحیت کی دنیا بھر میں نصب بنیاد تک پہنچ جائے گی۔ 11.7 زیٹ بائٹ in 2023.
80٪ دنیا بھر کا ڈیٹا غیر ساختہ ہے، جس کی وجہ سے یہ متروک اور ناقابل استعمال ہے۔
نام شدہ ہستی کی شناخت (NER)، غیر ساختہ متن کے اندر لوگوں، تنظیموں اور مقامات جیسے اداروں کی شناخت اور درجہ بندی کرتا ہے۔ NER ڈیٹا نکالنے میں اضافہ کرتا ہے، معلومات کی بازیافت کو آسان بناتا ہے، اور اعلی درجے کی AI ایپلی کیشنز کو طاقت دیتا ہے، جس سے یہ کاروباروں کے لیے فائدہ اٹھانے کا ایک اہم ذریعہ بنتا ہے۔ NER کے ساتھ، تنظیمیں قیمتی بصیرت حاصل کر سکتی ہیں، کسٹمر کے تجربات کو بہتر بنا سکتی ہیں، اور عمل کو ہموار کر سکتی ہیں۔
Shaip NER تنظیموں کو غیر ساختہ ڈیٹا میں اہم معلومات کو غیر مقفل کرنے کی اجازت دینے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے اور آپ کو مالیاتی بیانات، انشورنس دستاویزات، جائزے، فزیشن نوٹ وغیرہ سے اداروں کے درمیان تعلقات کو دریافت کرنے دیتا ہے۔ NER ایک ہی قسم کے اداروں، جیسے کہ ایک دستاویز میں مذکور متعدد تنظیموں یا افراد کے درمیان تعلقات کی نشاندہی کرنے میں بھی مدد کر سکتا ہے، جو کہ ماڈلنگ میں تسلسل اور تسلسل کے لیے اہم ہے۔ NLP اور لسانیات میں بھرپور تجربے کے ساتھ، ہم کسی بھی پیمانے کے تشریحی منصوبوں کو سنبھالنے کے لیے ڈومین کے لیے مخصوص بصیرت فراہم کرنے کے لیے اچھی طرح سے لیس ہیں۔
NER ماڈل کا بنیادی مقصد ٹیکسٹ دستاویزات میں اداروں کو لیبل یا ٹیگ کرنا اور گہری سیکھنے کے لیے ان کی درجہ بندی کرنا ہے۔ ڈیپ لرننگ ماڈلز اور دیگر مشین لرننگ ماڈلز عام طور پر NER کاموں کے لیے استعمال کیے جاتے ہیں، کیونکہ وہ خود بخود متن سے خصوصیات سیکھ سکتے ہیں اور درستگی کو بہتر بنا سکتے ہیں۔ عمومی مقصد کے ماڈلز، جو کہ خبروں اور ویب ٹیکسٹ جیسے وسیع کارپورا پر تربیت یافتہ ہیں، کو ڈومین کے مخصوص NER کاموں میں درست طریقے سے انجام دینے کے لیے موافقت کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔ اس مقصد کے لیے عام طور پر درج ذیل تین طریقے استعمال کیے جاتے ہیں۔ تاہم، آپ ایک یا زیادہ طریقوں کو یکجا کرنے کا انتخاب بھی کر سکتے ہیں۔ NER سسٹم بنانے کے مختلف طریقے یہ ہیں:
یہ شاید سب سے آسان اور بنیادی NER نقطہ نظر ہے۔ یہ بہت سے الفاظ، مترادفات اور ذخیرہ الفاظ کے ساتھ ایک لغت استعمال کرے گا۔ سسٹم چیک کرے گا کہ آیا متن میں موجود کوئی خاص ہستی ذخیرہ الفاظ میں بھی موجود ہے یا نہیں۔ سٹرنگ میچنگ الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے، اداروں کی کراس چیکنگ کی جاتی ہے۔ ٹییہاں NER ماڈل کے مؤثر کام کے لیے الفاظ کے ڈیٹاسیٹ کو مسلسل اپ گریڈ کرنے کی ضرورت ہے۔
اصول پر مبنی طریقے متن میں موجود اداروں کی شناخت کے لیے پہلے سے طے شدہ اصولوں پر انحصار کرتے ہیں۔ یہ نظام پہلے سے طے شدہ قواعد کا ایک سیٹ استعمال کرتے ہیں، جو کہ ہیں۔
پیٹرن پر مبنی قواعد - جیسا کہ نام سے پتہ چلتا ہے، پیٹرن پر مبنی اصول ایک مورفولوجیکل پیٹرن یا دستاویز میں استعمال ہونے والے الفاظ کے سٹرنگ کی پیروی کرتا ہے۔
سیاق و سباق پر مبنی قواعد - سیاق و سباق پر مبنی قواعد دستاویز میں لفظ کے معنی یا سیاق و سباق پر منحصر ہیں۔
مشین لرننگ پر مبنی نظاموں میں، شماریاتی ماڈلنگ کا استعمال اداروں کا پتہ لگانے کے لیے کیا جاتا ہے۔ اس نقطہ نظر میں ٹیکسٹ دستاویز کی خصوصیت پر مبنی نمائندگی کا استعمال کیا جاتا ہے۔ آپ پہلے دو طریقوں کی کئی خرابیوں پر قابو پا سکتے ہیں کیونکہ ماڈل گہری سیکھنے کے لیے ان کے ہجے میں معمولی تغیرات کے باوجود ہستی کی اقسام کو پہچان سکتا ہے۔ مزید برآں، آپ ڈومین مخصوص NER کے لیے ایک حسب ضرورت ماڈل کی تربیت دے سکتے ہیں، اور درستگی کو بہتر بنانے اور نئے ڈیٹا کے مطابق ڈھالنے کے لیے ماڈل کو ٹھیک کرنا ضروری ہے۔
احساس تجزیہ
NER تشریح کا عمل عام طور پر کلائنٹ کی ضرورت سے مختلف ہوتا ہے لیکن اس میں بنیادی طور پر شامل ہوتا ہے:
مرحلے 1: تکنیکی ڈومین کی مہارت (پروجیکٹ کے دائرہ کار اور تشریحی رہنما خطوط کو سمجھنا)
مرحلے 2: منصوبے کے لیے مناسب وسائل کی تربیت
مرحلے 3: تشریح شدہ دستاویزات کا فیڈ بیک سائیکل اور QA
مشین لرننگ میں نام شدہ ہستی کی شناخت قدرتی زبان کی کارروائی کا ایک حصہ ہے۔ NER کا بنیادی مقصد سٹرکچرڈ اور غیر ساختہ ڈیٹا پر کارروائی کرنا اور ان نامزد اداروں کو پہلے سے طے شدہ زمروں میں درجہ بندی کرنا ہے۔ کچھ عام زمروں میں نام، شخصی ہستی، مقام، کمپنی، وقت، مالیاتی اقدار، واقعات اور بہت کچھ شامل ہے۔
1.1 جنرل ڈومین
عام ڈومین میں لوگوں، جگہ، تنظیم وغیرہ کی شناخت
1.2 انشورنس ڈومین
اس میں انشورنس دستاویزات جیسے اداروں کو نکالنا شامل ہے۔
1.3 کلینیکل ڈومین / میڈیکل NER
مسئلہ کی شناخت، جسمانی ساخت، دوا، طبی ریکارڈ جیسے EHRs سے طریقہ کار؛ عام طور پر غیر ساختہ نوعیت کے ہوتے ہیں اور ساختی معلومات کو نکالنے کے لیے اضافی پروسیسنگ کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہ اکثر پیچیدہ ہوتا ہے اور متعلقہ اداروں کو نکالنے کے لیے ہیلتھ کیئر سے ڈومین کے ماہرین کی ضرورت ہوتی ہے۔
یہ متن میں ایک مجرد اسم جملے کی نشاندہی کرتا ہے۔ اسم کا جملہ یا تو سادہ ہو سکتا ہے (مثلاً واحد ہیڈ لفظ جیسے اسم، مناسب اسم یا ضمیر) یا پیچیدہ (مثلاً ایک اسم فقرہ جس میں اس کے متعلقہ ترمیم کرنے والوں کے ساتھ ہیڈ لفظ ہو)
PII سے مراد ذاتی طور پر قابل شناخت معلومات ہے۔ اس کام میں کسی بھی کلیدی شناخت کنندگان کی تشریح شامل ہے جو کسی شخص کی شناخت سے متعلق ہوسکتی ہے۔
PHI سے مراد صحت کی محفوظ معلومات ہے۔ اس کام میں 18 کلیدی مریض شناخت کنندگان کی تشریح شامل ہے جیسا کہ HIPAA کے تحت شناخت کیا گیا ہے، تاکہ مریض کے ریکارڈ/شناخت کو ختم کیا جا سکے۔
معلومات کی شناخت جیسے کہ کون، کیا، کب، کہاں کسی واقعہ کے بارے میں مثلاً حملہ، اغوا، سرمایہ کاری وغیرہ۔ اس تشریح کے عمل میں درج ذیل مراحل ہوتے ہیں:
5.1 ہستی کی شناخت (مثلاً شخص، جگہ، تنظیم وغیرہ۔
5.2 مرکزی واقعہ کی نشاندہی کرنے والے لفظ کی شناخت (یعنی محرک لفظ)
5.3 محرک اور ہستی کی اقسام کے درمیان تعلق کی شناخت
ایک اندازے کے مطابق ڈیٹا سائنسدان ڈیٹا کی تیاری میں اپنا 80% سے زیادہ وقت صرف کرتے ہیں۔ تشریحی پراجیکٹس میں مستقل مزاجی اور معیار کو یقینی بنانے کے لیے متعدد تشریح کاروں کو مربوط کرکے، آؤٹ سورسنگ آپ کی ٹیم کو مضبوط الگورتھم کی ترقی پر توجہ مرکوز کرنے کی اجازت دیتی ہے، جس سے ہم نامی ہستی کی شناخت کے ڈیٹاسیٹس کو جمع کرنے کا مشکل حصہ چھوڑ دیتے ہیں۔
ایک اوسط ایم ایل ماڈل کو نامزد ڈیٹاسیٹس کے بڑے ٹکڑوں کو جمع کرنے اور ٹیگ کرنے کی ضرورت ہوگی، جس کے لیے کمپنیوں کو دوسری ٹیموں سے وسائل حاصل کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ متن، تصاویر، اور آڈیو جیسے ڈیٹا کی متعدد اقسام میں تشریح کی کوششوں کو پیمانہ کرنا مشکل ہو سکتا ہے۔ ہم جیسے شراکت داروں کے ساتھ، ہم ڈومین کے ماہرین پیش کرتے ہیں جو آپ کے کاروبار کے بڑھنے کے ساتھ آسانی سے سکیل کیے جا سکتے ہیں۔
ڈومین کے سرشار ماہرین، جو دن میں تشریح کرتے ہیں - کسی بھی دن - کسی ٹیم کے مقابلے میں ایک اعلیٰ کام کریں گے، جس کے لیے ان کے مصروف نظام الاوقات میں تشریحی کاموں کو ایڈجسٹ کرنے کی ضرورت ہے۔ کہنے کی ضرورت نہیں، یہ بہتر پیداوار کا نتیجہ ہے، جس کے نتیجے میں NER ماڈلز سے زیادہ درست پیشین گوئیاں ہوتی ہیں۔
ہمارا ثابت شدہ ڈیٹا کوالٹی ایشورنس کا عمل، ٹیکنالوجی کی توثیق، اور QA کے متعدد مراحل ہمیں بہترین درجے کا معیار فراہم کرنے میں مدد کرتے ہیں، جو اکثر ڈاون اسٹریم پروسیسنگ کی سہولت کے لیے ایک ساختی شکل میں تشریح شدہ ڈیٹا فراہم کرکے توقعات سے تجاوز کرتے ہیں۔
ہم رازداری کو یقینی بنانے کے لیے اپنے کلائنٹس کے ساتھ کام کرتے ہوئے رازداری کے ساتھ ڈیٹا سیکیورٹی کے اعلیٰ ترین معیار کو برقرار رکھنے کے لیے سند یافتہ ہیں۔
ہنر مند کارکنوں کی کیورٹنگ، تربیت اور ٹیموں کا انتظام کرنے کے ماہرین کے طور پر، ہم اس بات کو یقینی بنا سکتے ہیں کہ پراجیکٹس کی فراہمی بجٹ کے اندر ہو۔
ہائی نیٹ ورک اپ ٹائم اور ڈیٹا کی بروقت فراہمی ، خدمات اور حل۔
ساحل اور آف شور وسائل کے ایک تالاب کے ساتھ، ہم مختلف استعمال کے معاملات کے لیے ضرورت کے مطابق ٹیمیں بنا سکتے ہیں اور اسکیل کر سکتے ہیں۔
عالمی افرادی قوت، مضبوط پلیٹ فارم، اور 6 سگما بلیک بیلٹس کے ذریعے ڈیزائن کردہ آپریشنل عمل کے امتزاج کے ساتھ، Shaip سب سے زیادہ چیلنجنگ AI اقدامات شروع کرنے میں مدد کرتا ہے۔
نام شدہ ہستی کی شناخت (NER) آپ کو اعلی درجے کی مشین لرننگ اور NLP ماڈل تیار کرنے میں مدد کرتا ہے۔ اس انتہائی معلوماتی پوسٹ میں NER کے استعمال کے کیسز، مثالیں اور بہت کچھ سیکھیں۔
ہیلتھ کیئر ڈومین میں 80% ڈیٹا غیر ساختہ ہے، جس کی وجہ سے یہ ناقابل رسائی ہے۔ ڈیٹا تک رسائی کے لیے اہم دستی مداخلت کی ضرورت ہوتی ہے، جو قابل استعمال ڈیٹا کی مقدار کو محدود کرتی ہے۔
مشین لرننگ میں ٹیکسٹ اینوٹیشن سے مراد مشین لرننگ ماڈلز کی تربیت، تشخیص اور بہتر بنانے کے لیے سٹرکچرڈ ڈیٹا سیٹس بنانے کے لیے خام متنی ڈیٹا میں میٹا ڈیٹا یا لیبلز شامل کرنا ہے۔
دنیا کے معروف AI مصنوعات تیار کرنے کے لئے ٹیموں کو بااختیار بنانا۔
یہ جاننے کے لیے ابھی ہم سے رابطہ کریں کہ ہم آپ کے منفرد AI/ML حل کے لیے کس طرح اپنی مرضی کے مطابق NER ڈیٹا سیٹ جمع کر سکتے ہیں۔
میڈیکل ڈیٹا تشریح AI ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے میڈیکل ٹیکسٹ، امیجز، آڈیو اور ویڈیو کو لیبل لگانے کا عمل ہے۔ یہ درست AI نظام تیار کرنے کے لیے بہت اہم ہے جو تشخیص، علاج کی منصوبہ بندی اور مریضوں کی دیکھ بھال کو بہتر بناتا ہے۔
لیبل لگا ڈیٹا سیٹ فراہم کرکے، AI ماڈل پیچیدہ طبی ڈیٹا میں پیٹرن کو پہچاننا سیکھ سکتے ہیں، جیسے کہ ایکس رے میں بیماریوں کی شناخت کرنا یا کلینکل نوٹ سے اہم معلومات نکالنا۔ یہ صحت کی دیکھ بھال میں AI ایپلی کیشنز کی درستگی اور وشوسنییتا کو بہتر بناتا ہے۔
طبی اعداد و شمار کی تشریح میں کلینکل نوٹ، الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈز (EHRs)، ایکس رے، MRIs، CT اسکین، پیتھالوجی رپورٹس، اور آڈیو ڈیٹا جیسے معالج کی ہدایات شامل ہیں۔
تشریح شدہ طبی متن قدرتی لینگویج پروسیسنگ (NLP) ماڈلز کو طبی معلومات، جیسے علامات، امراض، یا ادویات، غیر ساختہ ڈیٹا جیسے فزیشن نوٹس یا خارج ہونے والے خلاصوں سے نکالنے اور تشریح کرنے کے قابل بناتا ہے۔
طبی ڈیٹا کی تشریح کے لیے غیر ساختہ اور پیچیدہ معلومات کو سنبھالنا، طبی درستگی کو یقینی بنانا، اور HIPAA جیسے رازداری کے ضوابط کی تعمیل کی ضرورت ہے۔ یہ طبی اصطلاحات اور ڈومین علم میں مہارت کا بھی مطالبہ کرتا ہے۔
تشریح فراہم کرنے والے سخت ڈیٹا سیکیورٹی پروٹوکول کی پیروی کرتے ہیں جیسے HIPAA کی تعمیل اور حساس طبی معلومات کی تشریح کرتے ہوئے مریض کی رازداری کو برقرار رکھنے کے لیے غیر شناخت شدہ ڈیٹا کا استعمال کرتے ہیں۔
تشریح شدہ ڈیٹاسیٹس AI ماڈلز کو طبی امیجز یا ٹیکسٹ میں بیماری کے نشانات کو پہچاننے کی تربیت دیتے ہیں۔ مثال کے طور پر، AI آنکولوجی میں کینسر کے مراحل کی نشاندہی کر سکتا ہے یا کارڈیالوجی میں دل کی حالتوں کا پتہ لگا سکتا ہے، ابتدائی تشخیص اور علاج کے نتائج کو بہتر بنا سکتا ہے۔
جدید تشریحی ٹولز اور ڈومین کے لیے مخصوص سافٹ ویئر، جیسے کہ طبی امیجنگ کے لیے DICOM ناظرین، طبی ڈیٹا کی لیبلنگ میں اعلیٰ درستگی کو یقینی بنانے کے لیے انسانی مہارت کے ساتھ استعمال کیے جاتے ہیں۔
شیپ ڈومین کے ماہرین، جدید تشریحی ٹولز اور کوالٹی ایشورنس کے ایک مضبوط عمل کو یکجا کرتا ہے تاکہ کلائنٹ کی ضروریات کے مطابق طبی ڈیٹا کی درست اور قابل توسیع تشریح فراہم کی جا سکے۔ وہ ریڈیولاجی، آنکولوجی، کارڈیالوجی، اور صحت کی دیکھ بھال کے دیگر شعبوں میں مہارت رکھتے ہیں۔
لاگت کا انحصار ڈیٹا کی قسم، حجم اور پیچیدگی کے ساتھ ساتھ مطلوبہ مہارت کی سطح پر بھی ہے۔ شیپ مخصوص پروجیکٹ کی ضروریات کی بنیاد پر اپنی مرضی کے مطابق قیمت فراہم کرتا ہے۔
