Entity Recognition Annotation Experts ဟု အမည်ပေးထားသည်။
NLP ရှိ entity ထုတ်ယူမှုဖြင့် ဖွဲ့စည်းပုံမထားသော ဒေတာတွင် အရေးကြီးသောအချက်အလက်များကို လော့ခ်ဖွင့်ပါ။
Featured Clients များ
အဖွဲ့များကိုကမ္ဘာ့ ဦး ဆောင်သော AI ထုတ်ကုန်များတည်ဆောက်ရန်အားပေးခြင်း။
ဒေတာထုတ်ပေးသည့် အမြန်နှုန်းကို ကြည့်ခြင်း၊ ယင်းတို့အနက် 80% သည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသော၊ ဒေတာကို ထိထိရောက်ရောက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်နှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သောဆုံးဖြတ်ချက်များချရန်အတွက် အဓိပ္ပာယ်ရှိသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုရရှိရန် မျိုးဆက်သစ်နည်းပညာများကို အသုံးပြုရန် လိုအပ်ပါသည်။ NLP တွင် အမည်ပေးထားသည့် Entity Recognition (NER) သည် အဓိကအားဖြင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသော အချက်အလက်များကို လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ဤအမည်ပေးထားသည့်အရာများကို ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော အမျိုးအစားများအဖြစ် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအပေါ် အဓိကအာရုံစိုက်သည်။
IDC၊ Analyst Firm-
ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းတွင် တပ်ဆင်ထားသည့် သိုလှောင်မှုပမာဏသည် ရောက်ရှိမည်ဖြစ်သည်။ ၄၄ zettabytes in 2023
IBM၊ Gartner နှင့် IDC-
80% ကမ္ဘာတဝှမ်းရှိ ဒေတာများသည် ဖွဲ့စည်းပုံမရှိသောကြောင့် အသုံးမပြုနိုင်ဘဲ ပျက်ပြားသွားစေသည်။
NER ဆိုတာဘာလဲ
အဓိပ္ပါယ်ရှိသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ရှာဖွေရန် ဒေတာကို ပိုင်းခြားပါ။
အမည်ပေးထားသည့် Entity Recognition (NER) သည် လူများ၊ အဖွဲ့အစည်းများနှင့် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသော စာသားအတွင်းမှ နေရာများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပြီး အမျိုးအစားခွဲသည်။ NER သည် ဒေတာထုတ်ယူမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေကာ သတင်းအချက်အလက်ပြန်လည်ရယူမှုကို ရိုးရှင်းစေပြီး အဆင့်မြင့် AI အက်ပ်လီကေးရှင်းများကို စွမ်းအားမြှင့်ပေးကာ ၎င်းသည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် အရေးပါသောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်လာစေသည်။ NER ဖြင့် အဖွဲ့အစည်းများသည် အဖိုးတန်သော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများ ရရှိနိုင်ပြီး သုံးစွဲသူများ၏ အတွေ့အကြုံများကို မြှင့်တင်ပေးကာ လုပ်ငန်းစဉ်များကို ချောမွေ့စေသည်။
Shaip NER သည် အဖွဲ့အစည်းများအား ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသော ဒေတာတွင် အရေးကြီးသောအချက်အလက်များကို ဖွင့်ထုတ်ခွင့်ပြုရန်နှင့် ငွေရေးကြေးရေးရှင်းတမ်းများမှ အဖွဲ့အစည်းများအကြား ဆက်ဆံရေးများကို ရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်စေရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။ အာမခံစာရွက်စာတမ်းများ၊ သုံးသပ်ချက်များ၊ သမားတော်မှတ်စုများ စသည်တို့ဖြစ်သည်။ NLP နှင့် ဘာသာဗေဒဆိုင်ရာ အတွေ့အကြုံကြွယ်ဝစွာဖြင့်၊ မည်သည့်အတိုင်းအတာ၏ မှတ်ချက်ပရောဂျက်များကိုမဆို ကိုင်တွယ်ရန်အတွက် domain-specific ထိုးထွင်းဥာဏ်များကို ပေးအပ်ရန် ကျွန်ုပ်တို့သည် ကောင်းစွာတပ်ဆင်ထားပါသည်။
NER ချဉ်းကပ်မှုများ
NER မော်ဒယ်တစ်ခု၏ အဓိကပန်းတိုင်မှာ စာသားမှတ်တမ်းများတွင် အကြောင်းအရာများကို အညွှန်း သို့မဟုတ် တဂ်လုပ်ပြီး နက်နဲသောသင်ယူမှုအတွက် အမျိုးအစားခွဲရန်ဖြစ်သည်။ ဤရည်ရွယ်ချက်အတွက် အောက်ပါနည်းလမ်းသုံးခုကို ယေဘူယျအားဖြင့် အသုံးပြုပါသည်။ သို့သော်၊ တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော နည်းလမ်းများကို ပေါင်းစပ်ရန် သင်ရွေးချယ်နိုင်သည်။ NER စနစ်များကို ဖန်တီးရာတွင် မတူညီသော ချဉ်းကပ်မှုများမှာ-
အဘိဓာန်အခြေခံ
စနစ်တွေ
ဤသည်မှာ အရိုးရှင်းဆုံးနှင့် အခြေခံအကျဆုံး NER ချဉ်းကပ်မှု ဖြစ်နိုင်သည်။ ၎င်းသည် စကားလုံးများ၊ အဓိပ္ပါယ်တူကွဲများနှင့် ဝေါဟာရစုဆောင်းမှုများစွာပါရှိသော အဘိဓာန်ကို အသုံးပြုမည်ဖြစ်သည်။ စနစ်သည် စာသားတွင်ပါရှိသော သီးခြားအရာတစ်ခုကို ဝေါဟာရ၌လည်း ရနိုင်မလား။ string-matching algorithm ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ entities များကို အပြန်အလှန်စစ်ဆေးခြင်းကို လုပ်ဆောင်ပါသည်။ Tဤတွင် NER မော်ဒယ်၏ ထိရောက်သော လုပ်ဆောင်မှုများအတွက် ဝေါဟာရဒေတာအတွဲကို အဆက်မပြတ် အဆင့်မြှင့်တင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
စည်းမျဉ်း -based
စနစ်တွေ
သတင်းအချက်အလက် ထုတ်ယူခြင်းဆိုင်ရာ ကြိုတင်သတ်မှတ် စည်းမျဉ်းများ အစုံအလင်ပေါ် မူတည်၍ ဖြစ်ကြသည့်၊
ပုံစံအခြေခံစည်းမျဉ်းများ - အမည်တွင်ဖော်ပြထားသည့်အတိုင်း၊ ပုံစံအခြေခံစည်းမျဉ်းတစ်ခုသည် စာရွက်စာတမ်းတွင်အသုံးပြုသော morphological ပုံစံ သို့မဟုတ် စာလုံးတန်းများကို လိုက်နာသည်။
ဆက်စပ်စည်းမျဉ်းများ - အကြောင်းအရာအခြေခံစည်းမျဉ်းများသည် စာရွက်စာတမ်းရှိ စကားလုံး၏အဓိပ္ပာယ် သို့မဟုတ် အကြောင်းအရာအပေါ် မူတည်သည်။
စက်သင်ယူမှုအခြေခံစနစ်များ
Machine learning-based systems တွင်၊ ကိန်းဂဏာန်းစံနမူနာကို entities ကိုရှာဖွေရန်အသုံးပြုသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုတွင် စာသားစာရွက်စာတမ်း၏ အင်္ဂါရပ်ကိုအခြေခံသော ကိုယ်စားပြုမှုကို အသုံးပြုသည်။ မော်ဒယ်သည် နက်နဲသောသင်ယူမှုအတွက် စာလုံးပေါင်းသတ်ပုံများ အနည်းငယ်ကွဲလွဲနေသော်လည်း မော်ဒယ်သည် အကြောင်းအရာအမျိုးအစားများကို မှတ်မိနိုင်သောကြောင့် ပထမချဉ်းကပ်မှုနှစ်ခု၏ အားနည်းချက်များစွာကို သင်ကျော်လွှားနိုင်သည်။
ဘယ်လိုကူညီရမလဲ
- အထွေထွေ NER
- ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ NER
- PII မှတ်ချက်
- PHI မှတ်ချက်
- Key Phrase မှတ်ချက်
- အဖြစ်အပျက် မှတ်ချက်
NER ၏လျှောက်လွှာများ
- ချောမွေ့သော ဖောက်သည် ပံ့ပိုးမှု
- ထိရောက်သော လူ့စွမ်းအားအရင်းအမြစ်များ
- ရိုးရှင်းသော အကြောင်းအရာ အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း။
- လူနာစောင့်ရှောက်မှုတိုးတက်စေ
- ရှာဖွေရေးအင်ဂျင်များကို အကောင်းဆုံးလုပ်ဆောင်ခြင်း။
- တိကျသော အကြောင်းအရာ အကြံပြုချက်
မှုများကိုသုံးပါ
- သတင်းအချက်အလက်ထုတ်ယူခြင်းနှင့် အသိအမှတ်ပြုခြင်းစနစ်များ
- အမေးအဖြေစနစ်များ
- စက်ဘာသာပြန်စနစ်များ
- အလိုအလျောက် အကျဉ်းချုပ်စနစ်များ
- semantic မှတ်ချက်
NER မှတ်ချက် လုပ်ငန်းစဉ်
NER မှတ်ချက်ပေးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်သည် ယေဘုယျအားဖြင့် သုံးစွဲသူတစ်ဦး၏လိုအပ်ချက်နှင့် ကွဲပြားသော်လည်း ၎င်းတွင် အဓိကအားဖြင့် ပါဝင်သည်-
အဆင့် 1: နည်းပညာဆိုင်ရာ ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်မှု (ပရောဂျက်နယ်ပယ်ကို နားလည်ခြင်းနှင့် မှတ်ချက်လမ်းညွှန်ချက်များ)
အဆင့် 2: ပရောဂျက်အတွက် သင့်လျော်သော အရင်းအမြစ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးခြင်း။
အဆင့် 3: မှတ်ချက်ပေးထားသောစာရွက်စာတမ်းများ၏ တုံ့ပြန်ချက်စက်ဝန်းနှင့် QA
ကျွန်ုပ်တို့၏ကျွမ်းကျင်မှု
1. အမည်ပေးထားသော Entity Recognition (NER)
Machine Learning တွင် 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။
1.1 အထွေထွေ ဒိုမိန်း
ယေဘူယျနယ်ပယ်တွင် လူ၊ နေရာ၊ အဖွဲ့အစည်းစသည်တို့ကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း။
1.2 အာမခံ ဒိုမိန်း
၎င်းတွင် အာမခံစာရွက်စာတမ်းများကဲ့သို့သော အဖွဲ့အစည်းများမှ ထုတ်ယူခြင်း ပါဝင်သည်။
- အာမခံငွေများ
- လျော်ကြေးကန့်သတ်ချက်များ/မူဝါဒကန့်သတ်ချက်များ
- လုပ်ခလစာ၊ လည်ပတ်ငွေ၊ အခကြေးငွေ၊ ပို့ကုန်/သွင်းကုန် ကဲ့သို့သော ခန့်မှန်းခြေများ
- ယာဉ်အချိန်ဇယားများ
- မူဝါဒ တိုးချဲ့မှုများနှင့် အတွင်းကန့်သတ်ချက်များ
1.3 Clinical Domain / Medical NER
ပြဿနာ၊ ခန္ဓာဗေဒဖွဲ့စည်းပုံ၊ ဆေးပညာ၊ EHR ကဲ့သို့သော ဆေးမှတ်တမ်းများမှ လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကို ဖော်ထုတ်ခြင်း၊ အများအားဖြင့် သဘာ၀တွင် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိ၍ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော အချက်အလက်များကို ထုတ်ယူရန် ထပ်လောင်းလုပ်ဆောင်မှုများ လိုအပ်သည်။ ၎င်းသည် မကြာခဏရှုပ်ထွေးပြီး သက်ဆိုင်ရာဌာနများကို ထုတ်ယူရန်အတွက် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုမှ ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်သူများ လိုအပ်သည်။
2. အဓိကစာပိုဒ်တိုများ (KP)
၎င်းသည် စာသားတစ်ခုတွင် သီးခြားနာမ်စကားစုကို ခွဲခြားသတ်မှတ်သည်။ နာမ်စာစုတစ်ခုသည် ရိုးရှင်းနိုင်သည် (ဥပမာ- နာမ်၊ သင့်လျော်သောနာမ် သို့မဟုတ် နာမ်စားကဲ့သို့သော ခေါင်းတစ်လုံးစကားလုံး) သို့မဟုတ် ရှုပ်ထွေးသည် (ဥပမာ- ၎င်း၏ဆက်စပ်နေသော ပြုပြင်မွမ်းမံမှုများနှင့်အတူ ခေါင်းတွင်ပါဝင်သော နာမ်စာစုတစ်ခု)
3. PII မှတ်ချက်
PII သည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ ခွဲခြားနိုင်သော အချက်အလက်ကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဤလုပ်ငန်းဆောင်တာတွင် လူတစ်ဦး၏အထောက်အထားနှင့် ပြန်လည်ဆက်စပ်နိုင်သည့် သော့သတ်မှတ်သတ်မှတ်သူတိုင်း၏ မှတ်ချက်များကို ပါဝင်သည်။
4. PHI မှတ်ချက်
PHI သည် ကာကွယ်ထားသော ကျန်းမာရေးအချက်အလက်များကို ရည်ညွှန်းသည်။ ဤလုပ်ငန်းတာဝန်တွင် လူနာမှတ်တမ်း/မည်သူမည်ဝါဖြစ်သည်ကို ခွဲခြားသိမြင်နိုင်စေရန် HIPAA အောက်တွင်ဖော်ပြထားသည့် အဓိကလူနာ 18 ခု၏ မှတ်ချက်များကိုပါရှိသည်။
5. အဖြစ်အပျက် မှတ်ချက်
ဖြစ်ရပ်တစ်ခုအကြောင်း ဘယ်သူ၊ ဘာ၊ ဘယ်အချိန်၊ ဘယ်နေရာမှာ ကဲ့သို့သော အချက်အလက်များကို ဖော်ထုတ်ခြင်း ဥပမာ- တိုက်ခိုက်ခြင်း၊ ပြန်ပေးဆွဲခြင်း၊ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှု စသည်တို့။ ဤမှတ်ချက်ချခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အောက်ပါအဆင့်များပါရှိသည်-
၅.၁။ Entity Identification (ဥပမာ လူ၊ နေရာ၊ အဖွဲ့အစည်း စသည်ဖြင့်)
၅.၂။ ပင်မဖြစ်ရပ်ကို ဖော်ပြသည့် စကားလုံးကို ဖော်ထုတ်ခြင်း။ (ဆိုလိုတာက အစပျိုးစကားလုံး)
၅.၃။ trigger နှင့် entity အမျိုးအစားများကြား ဆက်စပ်မှုကို ဖော်ထုတ်ခြင်း။
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။
ရရှိနိုင် & ပေးပို့
ကွန်ယက်ကိုအချိန်နှင့်တပြေးညီနှင့်အချိန်နှင့်တပြေးညီသတင်းအချက်အလက်၊
ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ လုပ်သားအင်အား
ကုန်းတွင်းနှင့် ကမ်းလွန် အရင်းအမြစ်များ ပေါင်းစပ်ထားသော ရေကန်ဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် အမျိုးမျိုးသော အသုံးပြုမှုကိစ္စများအတွက် လိုအပ်သလို အသင်းများကို တည်ဆောက်ပြီး အတိုင်းအတာအထိ လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။
ပြည်သူ့၊ လုပ်ငန်းစဉ်နှင့်ပလက်ဖောင်း
ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ လုပ်သားအင်အား၊ ခိုင်မာသော ပလပ်ဖောင်းနှင့် ဆစ်ဂမာခါးပတ်နက် 6 ခုဖြင့် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှု လုပ်ငန်းစဉ်များ ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် Shaip သည် အခက်ခဲဆုံး AI ပဏာမခြေလှမ်းများကို စတင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။
အကြံပြုအရင်းအမြစ်များ
ဘလော့ခ်
အမည်ပေးထားသည့် Entity Recognition (NER) – သဘောတရား၊ အမျိုးအစားများ
Entity Recognition (NER) ဟုအမည်ပေးထားသည့် ထိပ်တန်းစက်သင်ယူမှုနှင့် NLP မော်ဒယ်များကို တီထွင်ရန် ကူညီပေးသည်။ NER အသုံးပြုမှု-ဖြစ်ရပ်များ၊ ဥပမာများနှင့် အခြားအရာများစွာကို ဤစူပါသတင်းပေးပို့စ်တွင် လေ့လာပါ။
ဖြေရှင်းချက်
လူ့စွမ်းအားသုံး ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက် မှတ်ချက်
ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဒိုမိန်းရှိ ဒေတာများ၏ 80% သည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသောကြောင့် လက်လှမ်းမမီနိုင်ပါ။ ဒေတာကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုရာတွင် အသုံးပြုနိုင်သော ဒေတာပမာဏကို ကန့်သတ်ထားသည့် သိသာထင်ရှားသော လက်ဖြင့်ဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှု လိုအပ်သည်။
ဘလော့ခ်
Machine Learning တွင် စာသားမှတ်ချက်- ပြည့်စုံသောလမ်းညွှန်
စက်သင်ယူမှုတွင် စာသားမှတ်စာသည် လေ့ကျင့်မှု၊ အကဲဖြတ်ရန်နှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်အတွက် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသည့် ဒေတာအတွဲများကို ဖန်တီးရန်အတွက် မက်တာဒေတာ သို့မဟုတ် အညွှန်းများထည့်သွင်းခြင်းကို ရည်ညွှန်းသည်။
သင်၏ကိုယ်ပိုင် NER လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကို တည်ဆောက်လိုပါသလား။
သင်၏ထူးခြားသော AI/ML ဖြေရှင်းချက်အတွက် စိတ်ကြိုက် NER ဒေတာအစုံကို ကျွန်ုပ်တို့ မည်သို့စုဆောင်းနိုင်သည်ကို လေ့လာရန် ယခု ကျွန်ုပ်တို့ထံ ဆက်သွယ်ပါ။
မကြာခဏမေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ (မေးလေ့ရှိသောမေးခွန်းများ)
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