ہستی کی شناخت کے تشریحی ماہرین کے نام
NLP میں ہستی نکالنے کے ساتھ غیر ساختہ ڈیٹا میں اہم معلومات کو غیر مقفل کریں۔
نمایاں مؤکل
دنیا کے معروف AI مصنوعات تیار کرنے کے لئے ٹیموں کو بااختیار بنانا۔
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 مرکوز ہے۔
IDC، تجزیہ کار فرم:
ذخیرہ کرنے کی صلاحیت کی دنیا بھر میں نصب بنیاد تک پہنچ جائے گی۔ 11.7 زیٹ بائٹ in 2023
IBM، گارٹنر اور IDC:
80٪ دنیا بھر کا ڈیٹا غیر ساختہ ہے، جس کی وجہ سے یہ متروک اور ناقابل استعمال ہے۔
NER کیا ہے؟
بامعنی بصیرت دریافت کرنے کے لیے ڈیٹا کا تجزیہ کریں۔
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 کھولنے کی اجازت دینے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے اور آپ کو مالیاتی گوشواروں، انشورنس دستاویزات، جائزوں، فزیشن نوٹس وغیرہ سے اداروں کے درمیان تعلقات کو دریافت کرنے دیتا ہے۔ NLP اور لسانیات میں بھرپور تجربے کے ساتھ، ہم ڈومین فراہم کرنے کے لیے اچھی طرح لیس ہیں۔ - کسی بھی پیمانے کے تشریحی منصوبوں کو سنبھالنے کے لیے مخصوص بصیرت۔
NER نقطہ نظر
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۔ 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:
لغت پر مبنی
نظام
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
نظام
پہلے سے طے شدہ قواعد کے ایک سیٹ پر مبنی معلومات نکالنا، جو یہ ہیں۔
پیٹرن پر مبنی قواعد - جیسا کہ نام سے پتہ چلتا ہے، پیٹرن پر مبنی اصول دستاویز میں استعمال ہونے والے الفاظ کے مورفولوجیکل پیٹرن یا 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 نظام
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۔
ہم کس طرح مدد کرسکتے ہیں
- جنرل این ای آر
- میڈیکل این ای آر۔
- PII تشریح
- پی ایچ آئی تشریح
- کلیدی جملے کی تشریح
- واقعہ کی تشریح
NER کی درخواستیں
- ہموار کسٹمر سپورٹ
- موثر انسانی وسائل
- آسان مواد کی درجہ بندی
- مریضوں کی دیکھ بھال کو بہتر بنائیں
- سرچ انجنوں کو بہتر بنانا
- درست مواد کی سفارش
کیس کا استعمال کریں
- معلومات نکالنے اور پہچاننے کے نظام
- سوال جواب کے نظام
- مشین ٹرانسلیشن سسٹمز
- خودکار خلاصہ نظام
- سیمنٹک تشریح
NER تشریح کا عمل
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
ہماری مہارت
1. نامزد ہستی کی شناخت (NER)
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، 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۔
- بیمہ شدہ رقم
- معاوضہ/پالیسی کی حدود
- تخمینہ جیسے اجرت کا رول، ٹرن اوور، فیس کی آمدنی، برآمدات/درآمدات
- گاڑیوں کا نظام الاوقات
- پالیسی کی توسیع اور اندرونی حدود
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۔
2. کلیدی جملہ تشریح (KP)
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)
3. PII تشریح
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۔
4. PHI تشریح
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۔
5. واقعہ کی تشریح
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
شپ کیوں؟
سرشار ٹیم۔
ایک اندازے کے مطابق ڈیٹا سائنسدان ڈیٹا کی تیاری میں اپنا 80% سے زیادہ وقت صرف کرتے ہیں۔ آؤٹ سورسنگ کے ساتھ، آپ کی ٹیم مضبوط الگورتھم کی ترقی پر توجہ مرکوز کر سکتی ہے، جس سے ہم نامی ہستی کی شناخت کے ڈیٹاسیٹس کو جمع کرنے کا مشکل حصہ چھوڑ دیتے ہیں۔
اسکیل ایبلٹی
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۔ 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۔
بہتر معیار
سرشار ڈومین ماہرین ، جو دن اور دن کی تشریح کرتے ہیں-کسی بھی دن-کسی ٹیم کے مقابلے میں ایک بہتر کام کریں گے ، جو اپنے مصروف شیڈول میں تشریحی کاموں کو ایڈجسٹ کرنے کی ضرورت ہے۔ یہ کہنے کی ضرورت نہیں ، اس کے نتیجے میں بہتر پیداوار ہوتی ہے۔
آپریشنل ایکسیلنس
ہمارا ثابت شدہ ڈیٹا کوالٹی ایشورنس کا عمل، ٹیکنالوجی کی توثیق، اور QA کے متعدد مراحل، ہمیں بہترین معیار فراہم کرنے میں مدد کرتا ہے جو اکثر توقعات سے زیادہ ہوتا ہے۔
رازداری کے ساتھ سیکیورٹی
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۔
مسابقتی قیمتوں کا تعین
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۔
دستیابی اور فراہمی
ہائی نیٹ ورک اپ ٹائم اور ڈیٹا کی بروقت فراہمی ، خدمات اور حل۔
عالمی افرادی قوت
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۔
لوگ ، عمل اور پلیٹ فارم
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۔
تجویز کردہ وسائل
بلاگ
نام شدہ ہستی کی شناخت (NER) - تصور، اقسام
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۔
حل
انسانی طاقت سے چلنے والے میڈیکل ڈیٹا کی تشریح
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۔
بلاگ
مشین لرننگ میں متن کی تشریح: ایک جامع گائیڈ
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۔
کیا آپ اپنا NER ٹریننگ ڈیٹا بنانا چاہتے ہیں؟
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۔
اکثر پوچھے گئے سوالات (سوالات)
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، مقام، کمپنی، وقت، مالیاتی اقدار، واقعات اور بہت کچھ شامل ہے۔
مختصراً، NER اس سے نمٹتا ہے:
نام شدہ ہستی کی شناخت/پتہ لگانا - کسی دستاویز میں کسی لفظ یا الفاظ کی سیریز کی شناخت کرنا۔
نام شدہ ہستی کی درجہ بندی - ہر دریافت شدہ ہستی کو پہلے سے طے شدہ زمروں میں درجہ بندی کرنا۔
نیچرل لینگویج پروسیسنگ ایسی ذہین مشینوں کو تیار کرنے میں مدد کرتی ہے جو تقریر اور متن سے معنی نکالنے کے قابل ہوں۔ مشین لرننگ ان ذہین نظاموں کو بڑی مقدار میں قدرتی زبان کے ڈیٹا سیٹس پر تربیت دے کر سیکھنے کو جاری رکھنے میں مدد کرتی ہے۔ عام طور پر، NLP تین بڑے زمروں پر مشتمل ہوتا ہے:
زبان کی ساخت اور قواعد کو سمجھنا - نحو
الفاظ، متن، اور تقریر کے معنی اخذ کرنا اور ان کے رشتوں کی شناخت کرنا - سیمنٹکس
بولے جانے والے الفاظ کی شناخت اور پہچان اور انہیں متن میں تبدیل کرنا - تقریر
پہلے سے طے شدہ ہستی کی درجہ بندی کی کچھ عام مثالیں یہ ہیں:
شخص: مائیکل جیکسن، اوپرا ونفری، براک اوباما، سوسن سارینڈن
رینٹل: کینیڈا، ہونولولو، بنکاک، برازیل، کیمبرج
تنظیم: سام سنگ، ڈزنی، ییل یونیورسٹی، گوگل
کے لئے وقت: 15.35، دوپہر 12 بجے،
NER سسٹم بنانے کے مختلف طریقے یہ ہیں:
لغت پر مبنی نظام
اصول پر مبنی نظام
مشین لرننگ پر مبنی نظام
ہموار کسٹمر سپورٹ
موثر انسانی وسائل
آسان مواد کی درجہ بندی
سرچ انجنوں کو بہتر بنانا
درست مواد کی سفارش