ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု AI အတွက် ဒေတာ မှတ်ချက်

လူ့စွမ်းအားသုံး ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက် မှတ်ချက်

ရှုပ်ထွေးသောအချက်အလက်များကို entity ထုတ်ယူခြင်းနှင့် အသိအမှတ်ပြုခြင်းတို့ဖြင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသောဒေတာတွင် လော့ခ်ဖွင့်ပါ။

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ Ner

Featured Clients များ

အဖွဲ့များကိုကမ္ဘာ့ ဦး ဆောင်သော AI ထုတ်ကုန်များတည်ဆောက်ရန်အားပေးခြင်း။

အမေဇုံ
Google
Microsoft က
ကော့နစ်
မရှာဖွေနိုင်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်ရန် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသော၊ ရှုပ်ထွေးသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် တောင်းဆိုမှု တိုးလာပါသည်။ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက် မှတ်စာများသည် ကယ်တင်ခြင်းသို့ ရောက်ပါသည်။

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒိုမိန်းရှိ ဒေတာများ၏ 80% သည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသောကြောင့် လက်လှမ်းမမီနိုင်ပါ။ ဒေတာကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုရာတွင် အသုံးပြုနိုင်သော ဒေတာပမာဏကို ကန့်သတ်ထားသည့် သိသာထင်ရှားသော လူကိုယ်တိုင် ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှု လိုအပ်သည်။ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ဒိုမိန်းရှိ စာသားကို နားလည်ခြင်းသည် ၎င်း၏ အလားအလာကို သော့ဖွင့်ရန် ၎င်း၏ ဝေါဟာရအသုံးအနှုန်းများကို နက်ရှိုင်းစွာ နားလည်ရန် လိုအပ်သည်။ Shaip သည် သင့်အား AI အင်ဂျင်များကို အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ တိုးတက်ကောင်းမွန်လာစေရန် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒေတာကို မှတ်သားရန် ကျွမ်းကျင်မှုကို ပေးပါသည်။

IDC၊ Analyst Firm-

ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းတွင် တပ်ဆင်ထားသည့် သိုလှောင်မှုပမာဏသည် ရောက်ရှိမည်ဖြစ်သည်။ ၄၄ zettabytes in 2023

IBM၊ Gartner နှင့် IDC-

80% ကမ္ဘာတဝှမ်းရှိ ဒေတာများသည် ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသောကြောင့် အသုံးမပြုနိုင်ဘဲ ပျက်ပြားသွားစေသည်။ 

Real-World ဖြေရှင်းချက်

NLP မော်ဒယ်များကို ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ စာသားဒေတာ မှတ်သားချက်ဖြင့် လေ့ကျင့်ရန် အဓိပ္ပာယ်ရှိသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ရှာဖွေရန် ဒေတာကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပါ။

ပေးထားသော စာသား သို့မဟုတ် ပုံတွင် ပါရှိသည့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် စက်များကို ကူညီပေးသည့် ဆေးဝါးမှတ်တမ်းများ၊ EHR ဝင်ခွင့်/ဆင်းသက်မှု အနှစ်ချုပ်များ၊ ရောဂါဗေဒ အစီရင်ခံစာများ အစရှိသည်ဖြင့် အဖွဲ့အစည်းများ၏ အရေးပါသော အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်မှတ်ချက် ဝန်ဆောင်မှုများ ပေးပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူများသည် သင့်အား စောင့်ရှောက်မှုအတွက် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို တွန်းအားပေးကူညီရန် - ဥပမာ၊ ရောဂါလက္ခဏာများ၊ ရောဂါများ၊ ဓာတ်မတည့်မှုနှင့် ဆေးဝါးများကို ပေးအပ်ရန် သင့်အား ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် စာသားမှတ်တမ်းတွင် ဖော်ပြထားသည့် အမည်ရှိအရာများကို အလိုအလျောက်ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်ပြီး အမျိုးအစားခွဲခြားနိုင်သည့် သီးသန့်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ NER APIs (ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသည့် NLP မော်ဒယ်များ) ကိုလည်း ပေးပါသည်။ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ NER APIs များသည် 20M+ ဆက်ဆံရေးနှင့် 1.7M+ ဆေးခန်းဆိုင်ရာ အယူအဆများဖြင့် မူပိုင်အသိပညာဂရပ်ကို လွှမ်းမိုးထားသည်။

Real-World ဖြေရှင်းချက်

ဒေတာလိုင်စင်ရယူခြင်းနှင့် စုဆောင်းခြင်းမှသည် ဒေတာမှတ်စုများအထိ၊ Shaip သည် သင့်အား အကာအကွယ်ပေးထားသည်။

  • ဓာတ်မှန်ရိုက်ခြင်း၊ အာထရာဆောင်း၊ ရင်သားဓါတ်မှန်ရိုက်ခြင်း၊ CT စကင်န်များ၊ MRI နှင့် ဖိုတွန်ထုတ်လွှတ်မှု ဓာတ်မှန်ရိုက်ခြင်းအပါအဝင် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်များ၊ ဗီဒီယိုများနှင့် စာသားများ ပြင်ဆင်မှု
  • ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း၊ အမည်ပေးထားသည့် အကြောင်းအရာခွဲခြားခြင်း၊ စာသားခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းစသည့် အပါအဝင်၊ သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) အတွက် ဆေးဝါးနှင့် အခြားကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆိုင်ရာ အသုံးပြုမှုကိစ္စများ

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ မှတ်ချက် လုပ်ငန်းစဉ်

မှတ်ချက်ပေးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် ယေဘုယျအားဖြင့် သုံးစွဲသူ၏လိုအပ်ချက်နှင့် ကွဲပြားသော်လည်း ၎င်းတွင် အဓိကအားဖြင့် ပါဝင်သည်-

ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်မှု

အဆင့် 1: နည်းပညာဆိုင်ရာ ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်မှု (ပရောဂျက်နယ်ပယ်ကို နားလည်ခြင်းနှင့် မှတ်ချက်လမ်းညွှန်ချက်များ)

လေ့ကျင့်ရေးအရင်းအမြစ်များ

အဆင့် 2: ပရောဂျက်အတွက် သင့်လျော်သော အရင်းအမြစ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးခြင်း။

Q စာရွက်စာတမ်းများ

အဆင့် 3: မှတ်ချက်ပေးထားသောစာရွက်စာတမ်းများ၏ တုံ့ပြန်ချက်စက်ဝန်းနှင့် QA

ကျွန်ုပ်တို့၏ကျွမ်းကျင်မှု

1. Clinical Entity အသိအမှတ်ပြု/မှတ်ချက်

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များနှင့် အသိပညာအမြောက်အမြားကို အဓိကအားဖြင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသောပုံစံဖြင့် ဆေးမှတ်တမ်းများတွင် ရရှိနိုင်သည်။ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအဖွဲ့အစည်း မှတ်ချက်ပေးခြင်းသည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသောဒေတာကို ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံဖော်မတ်အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲနိုင်စေပါသည်။

Clinical Entity မှတ်ချက်
ဆေးဂုဏ်တော်များ

2. ထည့်သွင်းဖော်ပြချက် မှတ်ချက်

2.1 ဆေးဂုဏ်ရည်များ

ဆေးဝါးများနှင့် ၎င်းတို့၏ ဂုဏ်ရည်များကို ဆေးမှတ်တမ်းတိုင်းနီးပါးတွင် မှတ်တမ်းတင်ထားပြီး၊ ဆေးခန်း၏ အရေးကြီးသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် လမ်းညွှန်ချက်များနှင့်အညီ ဆေးဝါးများ၏ အမျိုးမျိုးသော ဂုဏ်ရည်များကို ခွဲခြားမှတ်သားနိုင်ပါသည်။

2.2 Lab Data Attributes

ဓာတ်ခွဲခန်းဒေတာအများစုသည် ဆေးမှတ်တမ်းတစ်ခုတွင် ၎င်းတို့၏ အရည်အချင်းများဖြင့် ပါ၀င်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် လမ်းညွှန်ချက်များအရ ဓာတ်ခွဲခန်းဒေတာ၏ အမျိုးမျိုးသော အရည်အချင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်ပြီး မှတ်သားထားနိုင်ပါသည်။

Lab Data Attributes
ခန္ဓာကိုယ် တိုင်းတာခြင်း ဂုဏ်တော်များ

2.3 ခန္ဓာကိုယ် အတိုင်းအတာ အရည်အချင်းများ

ခန္ဓာကိုယ် တိုင်းတာခြင်းအား ဆေးမှတ်တမ်းတစ်ခုတွင် ၎င်းတို့၏ အရည်အချင်းများဖြင့် လိုက်ပါဆောင်ရွက်ပါသည်။ ၎င်းတွင် အများအားဖြင့် အရေးကြီးသော လက္ခဏာများ ပါဝင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ခန္ဓာကိုယ်တိုင်းတာခြင်း၏ အမျိုးမျိုးသော ဂုဏ်သတ္တိများကို ခွဲခြားမှတ်သားနိုင်ပြီး မှတ်သားနိုင်ပါသည်။

3. ဆက်ဆံရေး မှတ်ချက်

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ entities များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး အမှတ်အသားပြုပြီးနောက်၊ သက်ဆိုင်ရာ entities များကြားတွင် သက်ဆိုင်ရာ ဆက်ဆံရေးကိုလည်း သတ်မှတ်ပေးပါသည်။ ဆက်ဆံရေးများသည် အယူအဆနှစ်ခု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော အယူအဆများကြားတွင် ရှိနေနိုင်သည်။

ဆက်စပ်မှတ်ချက်
ဆိုးရွားသောသက်ရောက်မှု မှတ်ချက်

4. ဆိုးရွားသောအကျိုးသက်ရောက်မှုမှတ်ချက်

အဓိက ဆေးခန်းများနှင့် ဆက်စပ်မှုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် မှတ်သားခြင်းနှင့်အတူ၊ အချို့သော ဆေးဝါးများ သို့မဟုတ် လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများ၏ ဆိုးကျိုးများကို မှတ်သားနိုင်ပါသည်။ နယ်ပယ်မှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်- ဘေးထွက်ဆိုးကျိုးများနှင့် ၎င်းတို့၏ အကြောင်းရင်းခံများကို တံဆိပ်ကပ်ခြင်း။ ဆိုးကျိုးနှင့် အကျိုးသက်ရောက်မှု အကြောင်းရင်းကြား ဆက်စပ်မှုကို သတ်မှတ်ပေးခြင်း။

5. PHI ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း။

ကျွန်ုပ်တို့၏ PHI/PII deidentification လုပ်နိုင်စွမ်းတွင်လူတစ် ဦး ချင်းစီအား၎င်းတို့၏ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆိုင်ရာအချက်အလက်များသို့တိုက်ရိုက်ဖြစ်စေသွယ်ဝိုက်။ ဖြစ်စေသွယ်ဝိုက်။ ဖြစ်စေသွယ်ဝိုက်သောနည်းအချက်အလက်များဖယ်ရှားခြင်းတို့ပါဝင်သည်။ ၎င်းသည်လူနာများနှင့် HIPAA တောင်းဆိုချက်များနှင့်ထိုက်တန်သည်။

အခမဲ့စာသားစာရွက်စာတမ်းများဖယ်ရှားပါ
Emr

6. အီလက်ထရွန်နစ်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာမှတ်တမ်းများ (EMRs)

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပညာရှင်များသည် အီလက်ထရွန်းနစ်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာမှတ်တမ်း (EMRs) နှင့် သမားတော်လက်တွေ့အစီရင်ခံစာများမှ သိသာထင်ရှားသောထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ရရှိသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ကျွမ်းကျင်သူများသည် ရောဂါစာရင်းသွင်းမှုများ၊ ဆေးခန်းစမ်းသပ်မှုများနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစစ်ဆေးမှုများတွင် အသုံးပြုနိုင်သည့် ရှုပ်ထွေးသောဆေးဘက်ဆိုင်ရာစာသားများကို ထုတ်ယူနိုင်ပါသည်။

7. အခြေအနေ/အငြင်းပွားမှု/ဘာသာရပ်

ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအကြောင်းအရာများနှင့် ဆက်ဆံရေးများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့်အတူ၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအဖွဲ့အစည်းများ၏ အဆင့်အတန်း၊ အဆိုးမြင်မှုနှင့် ဘာသာရပ်တို့ကိုလည်း သတ်မှတ်ပေးနိုင်ပါသည်။

Status-Negation-Subject

Shaip ကို သင်၏ ယုံကြည်စိတ်ချရသော ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ မှတ်ချက်များကို ပါတနာအဖြစ် ရွေးချယ်ရန် အကြောင်းပြချက်များ

  လူပုဂၢဳိလ္မ်ား

လူပုဂၢဳိလ္မ်ား

အပ်နှံပြီးလေ့ကျင့်ထားသောအသင်းများ -

  • Data Creation, Labeling & QA အတွက် 30,000+ ပူးပေါင်းသူ
  • စီမံကိန်းစီမံခန့်ခွဲမှုအဖွဲ့
  • အတွေ့အကြုံရှိသောကုန်ပစ္စည်းဖွံ့ဖြိုးရေးအဖွဲ့
  • Talent ရေကူးကန် Sourcing & Onboarding အဖွဲ့
ဖြစ်စဉ်

ဖြစ်စဉ်

အမြင့်ဆုံးဖြစ်စဉ်ကိုထိရောက်မှုနှင့်အတူအာမခံသည်

  • ကြံ့ခိုင် 6 Sigma အဆင့် -Gate Process ကို
  • Sigma အနက်ရောင်ခါးပတ် ၆ ခုပါ ၀ င်သောအဖွဲ့ - အဓိကလုပ်ငန်းစဉ်ပိုင်ရှင်များနှင့်အရည်အသွေးလိုက်နာမှု
  • စဉ်ဆက်မပြတ်တိုးတက်မှု & တုံ့ပြန်ချက် Loop
ပလက်ဖောင်း

ပလက်ဖောင်း

မူပိုင်ခွင့်ထားသောပလက်ဖောင်းသည်အကျိုးကျေးဇူးများကိုပေးသည်။

  • Web-based အဆုံးမှအဆုံးသို့ပလက်ဖောင်း
  • ပြီးပြည့်စုံသောအရည်အသွေး
  • မြန် TAT
  • ချောမွေ့စွာဖြန့်ဝေ

အဘယ်ကြောင့် Shaip?

လှူသောအဖွဲ့

ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များသည် ဒေတာပြင်ဆင်မှုတွင် ၎င်းတို့၏အချိန် 80% ကျော်ကို အသုံးပြုသည်ဟု ခန့်မှန်းရသည်။ Outsourcing ဖြင့်၊ သင့်အဖွဲ့သည် ခိုင်မာသော အယ်လဂိုရီသမ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးကို အာရုံစိုက်နိုင်ပြီး၊ အမည်ပေးထားသည့် အဖွဲ့အစည်းအသိအမှတ်ပြုဒေတာအတွဲများကို ကျွန်ုပ်တို့ထံ စုဆောင်းစုဆောင်းခြင်း၏ ပျင်းစရာကောင်းသည့်အပိုင်းကို ချန်ထားခဲ့နိုင်ပါသည်။

Scalability ဖြစ်သည်

ပျမ်းမျှ ML မော်ဒယ်တစ်ခုသည် ကုမ္ပဏီများမှ အခြားအဖွဲ့များမှ အရင်းအမြစ်များကို ထုတ်ယူရန် လိုအပ်သည့် အမည်ပေးထားသော ဒေတာအတွဲအမြောက်အများကို စုစည်းခြင်းနှင့် တဂ်လုပ်ခြင်း လိုအပ်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့ကဲ့သို့ လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များနှင့်အတူ၊ သင့်လုပ်ငန်းကြီးထွားလာသည်နှင့်အမျှ အလွယ်တကူ အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ အလွယ်တကူပြုလုပ်နိုင်သော ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူများကို ပေးဆောင်ထားပါသည်။

အရည်အသွေးကောင်း

နေ့ရော၊ နေ့ပါထွက်ရေးကိုရည်ညွှန်းသောအထူးရည်ညွှန်းဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူများသည်သူတို့၏အလုပ်များအချိန်ဇယားများတွင်မှတ်စုများကိုလိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန်လိုအပ်သောအဖွဲ့နှင့်နှိုင်းယှဉ်လျှင်သာလွန်သောအလုပ်ကိုလုပ်ပါ။ ပြောစရာမလိုတော့ပါဘူး၊ ၎င်းသည်ပိုမိုကောင်းမွန်သော output ကိုဖြစ်ပေါ်စေသည်။

စစ်ဆင်ရေး Excellence

ကျွန်ုပ်တို့၏သက်သေပြထားသော ဒေတာအရည်အသွေးအာမခံချက်လုပ်ငန်းစဉ်၊ နည်းပညာအတည်ပြုချက်များနှင့် QA အဆင့်များစွာသည် ကျွန်ုပ်တို့အား မျှော်လင့်ထားသည်ထက်ကျော်လွန်သည့် အကောင်းဆုံးအတန်းအစားအရည်အသွေးကို ပေးအပ်နိုင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။

လျှို့ဝှက်ရေးဖြင့် လုံခြုံရေး

ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ဖောက်သည်များနှင့် လျှို့ဝှက်မှုကိုသေချာစေရန်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏ဖောက်သည်များနှင့်အလုပ်လုပ်စဉ်တွင် ဒေတာလုံခြုံရေး၏ အမြင့်ဆုံးစံချိန်စံညွှန်းများကို ထိန်းသိမ်းထားသောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် အသိအမှတ်ပြုခံရပါသည်။

အပြိုင်အဆိုင်စျေးနှုန်း

ကျွမ်းကျင်လုပ်သားများကို ပြုစုခြင်း၊ လေ့ကျင့်ပေးခြင်း နှင့် စီမံခန့်ခွဲခြင်းဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူများအနေနှင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် စီမံကိန်းများကို ဘတ်ဂျက်အတွင်း ပေးပို့နိုင်ကြောင်း သေချာစေပါသည်။

Shaip ကျွန်ုပ်တို့ကို ဆက်သွယ်ပါ။

ရှုပ်ထွေးသော ပရောဂျက်များအတွက် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု သတိပေးချက် ကျွမ်းကျင်သူများကို ရှာဖွေနေပါသလား။

မင်းရဲ့ထူးခြားတဲ့ AI/ML ဖြေရှင်းချက်အတွက် ဒေတာအတွဲကို ဘယ်လိုစုဆောင်းပြီး မှတ်စုထုတ်နိုင်မလဲဆိုတာ လေ့လာဖို့ အခုပဲ ဆက်သွယ်လိုက်ပါ။

  • စာရင်းသွင်းခြင်းဖြင့်၊ Shaip နှင့် သဘောတူပါသည်။ ကိုယ်ရေးအချက်အလက်ပေါ်လစီ နှင့် ဝန်ဆောင်မှုစည်းမျဉ်းများ Shaip ထံမှ B2B စျေးကွက်ချဲ့ထွင်ဆက်သွယ်ရေးကို လက်ခံရယူရန် ကျွန်ုပ်၏သဘောတူညီချက်ကို ပေးဆောင်ပါ။

Entity Recognition သည် Natural Language Processing ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ NER ၏ အဓိကရည်ရွယ်ချက်မှာ တည်ဆောက်ပုံနှင့်ဖွဲ့စည်းပုံမထားသော အချက်အလက်များကို စီမံဆောင်ရွက်ပြီး အဆိုပါအမည်ပေးထားသည့်အရာများကို ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားများအဖြစ် အမျိုးအစားခွဲခြားရန်ဖြစ်သည်။ အချို့သော ဘုံအမျိုးအစားများမှာ အမည်၊ တည်နေရာ၊ ကုမ္ပဏီ၊ အချိန်၊ ငွေကြေးတန်ဖိုးများ၊ ပွဲလမ်းသဘင်များနှင့် အခြားအရာများ ပါဝင်သည်။

အတိုချုပ်အားဖြင့်၊ NER သည်-

အမည်ပေးထားသည့် အရာအား အသိအမှတ်ပြုခြင်း/ထောက်လှမ်းခြင်း - စာရွက်စာတမ်းတစ်ခုရှိ စကားလုံးတစ်လုံး သို့မဟုတ် စကားလုံးစီးရီးများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း။

အမည်ပေးထားသော entity အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း - ရှာဖွေတွေ့ရှိထားသော အရာတိုင်းကို ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားများအဖြစ် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း။

Natural Language processing သည် စကားပြောနှင့် စာသားမှ အဓိပ္ပါယ်ကို ထုတ်ယူနိုင်သည့် အသိဉာဏ်ရှိသော စက်များကို တီထွင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။ Machine Learning သည် သဘာဝဘာသာစကား ဒေတာအစုံအလင် အများအပြားကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းဖြင့် ဤအသိဉာဏ်ရှိသော စနစ်များကို ဆက်လက်သင်ယူရန် ကူညီပေးပါသည်။ ယေဘူယျအားဖြင့် NLP တွင် အဓိက အမျိုးအစားသုံးမျိုး ပါဝင်သည်။

ဘာသာစကား၏ဖွဲ့စည်းပုံနှင့်စည်းမျဉ်းများကိုနားလည်ခြင်း - Syntax

စကားလုံးများ၊ စာသားနှင့် အပြောအဆိုများ၏ အဓိပ္ပါယ်ကို ရယူပြီး ၎င်းတို့၏ ဆက်ဆံရေးများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း - ဝေါဟာရများ

ပြောသောစကားလုံးများကို ခွဲခြားသိမြင်ပြီး ၎င်းတို့ကို စာသားအဖြစ် ပြောင်းလဲခြင်း - မိန့်ခွန်း

ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော entity အမျိုးအစားခွဲခြင်း၏ ဘုံဥပမာအချို့မှာ-

Person: Michael Jackson၊ Oprah Winfrey၊ Barack Obama၊ Susan Sarandon

တည်နေရာ: ကနေဒါ၊ ဟိုနိုလူလူ၊ ဘန်ကောက်၊ ဘရာဇီး၊ ကိန်းဘရစ်

အဖွဲ့အစည်းက: Samsung၊ Disney၊ Yale တက္ကသိုလ်၊ Google

အချိန်: 15.35 12 PM၊

NER စနစ်များဖန်တီးခြင်းအတွက် မတူညီသောနည်းလမ်းများမှာ-

အဘိဓာန်အခြေခံစနစ်များ

စည်းကမ်းအခြေခံစနစ်များ

စက်သင်ယူမှုအခြေခံစနစ်များ

ချောမွေ့သော ဖောက်သည် ပံ့ပိုးမှု

ထိရောက်သော လူ့စွမ်းအားအရင်းအမြစ်များ

ရိုးရှင်းသော အကြောင်းအရာ အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း။

ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်များကို အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်ခြင်း။

တိကျသော အကြောင်းအရာ အကြံပြုချက်