現在の固有名詞認識(NER)システムは通常、英語のみで動作し、少数のエンティティタイプしかサポートしていません。そのようなシステムでは、金額や郵送先住所など、ビジネスにとって重要なエンティティに焦点を当てていないものが多くなっています。
さらに、ほとんどのシステムは、エンティティごとに単一のラベルを生成することに制限されているため、高度なラベル構造を生成することができません。
Private AIのエンティティ検出エンジンは、一般的な用途でのNERに活用ができます。30以上の言語で郵便番号、住所、薬剤に関する言及などを検索します。各エンティティは複数のタグを持つことができ、より豊富なエンティティ情報を得ることができます。
毎月数十億件の推論を容易かつコスト効率よくサポートし、そのすべてをユーザーの環境でホスティングします。
機密性の高い健康情報を含む雑多な会話データで構成されたデータセットでテスト。詳細や、精度、F1スコアにおけるパフォーマンスについては、ホワイトペーパーをダウンロードしてください。評価コードをご希望の場合は、弊社までご連絡ください。
ご自身のデータでお試しください:
「Private AIは、非常に簡単に弊社の現在のパイプラインに統合でき、わずか数行のコードで、ユーザーの機密情報のGDPRに準拠したデータハンドリングを確保することができました。優れたプライバシー保護が提供され、費用がかかりすぎることなく、金融サービス部門の厳格なデータプライバシー要件を満たすことができました。」
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Number quoted is the number of PII words missed as a fraction of total number of words. Computed on a 268 thousand word internal test dataset, comprising data from over 50 different sources, including web scrapes, emails and ASR transcripts.
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