Named Entity Recognition (NER)

Strukturierte Informationen aus unstrukturierten Texten

Wissen extrahieren – automatisch und präzise

Synet AI identifiziert und kategorisiert relevante Informationen aus Texten, Dokumenten und Datenbanken.
Wir verwandeln unstrukturierte Inhalte in verwertbare Daten für KI-Modelle, Automatisierung und Wissensmanagement.

Typische Anwendungsfälle

  • Automatisierte Vertragsprüfung

  • Versicherungs- & Bankprozesse

  • Compliance & Risk Assessments

  • Medizinische NLP-Anwendungen

  • Wissensgraphen & Dokumentensuche

  • Customer Experience & Chatbots

Lieferformate

  • JSON, CSV, XML

  • CoNLL / BIO-Format

  • Individuelle Taxonomien möglich

  • Direkte Integration in NLP-Workflows

NER macht Informationen im Unternehmen auffindbar und nutzbar
Synet AI

Welche Informationen wir labeln

  • Personen, Unternehmen & Organisationen

  • Adressen, Orte, Länder & geografische Daten

  • Zeitangaben, Beträge, Verträge, Policen

  • Produkte, Kategorien & Artikelnummern

  • Medizinische & technische Fachbegriffe

  • Juristische Entitäten (Aktenzeichen, Paragraphen)

Ergebnis: extrahierte, klar definierte Wissenseinheiten

Vertraulichkeit hat oberste Priorität

Besonders sensibel? Kein Problem.
EU-DSGVO, NDAs & sichere Infrastruktur sind Standard.

Wie wir NER - Projekte umsetzen

01

Guidelines definieren

Entitätstypen und Annnotationsregeln

02

Manuelle Annotation

Präzise Kennzeichnung durch Experten

03

Double QA

Vermeidung von Fehlern & Inkonsistenzen

04

Formatierter Export

Perfekt für NLP-Modelle geeignet