Forbered kræsne AI-modeller med topmoderne tekstannoteringstjenester
Lad vores tekstannoteringstjenester skabe udtømmende, detaljerede og unikke datasæt, der passer lige ind i dine opfindende ML & NLP -prototyper.
Giv dine tekstdata liv!
Fremhævede klienter
Hvorfor er tekstannoteringstjenester nødvendige for NLP?
I en æra, hvor chatbots, e -mailfiltre og flersprogede oversættere har en feltdag, tager det ofte bare mere end en idé at oprette intelligente AI'er som den næste banebrydende teknologi. Tilhængere af NLP-drevne systemer mener, at for at algoritmer kan fungere på sit højeste, skal modeller fodres med uforholdsmæssige mængder af mærkede tekstdata, der er muliggjort af troværdige tekstannotationsløsninger og -tjenester.
For at forenkle har tekstannotering til formål at skabe unikke, projektdrevne datasæt, der er relevante for en bestemt AI-opsætning. Disse datasæt af høj kvalitet er med til at træne modeller til at udføre som specificeret.
Stadig usikker på, hvordan tekstanmærkning til Machine Learning fungerer! Tja, forestil dig at besøge en hjemmeside med integrerede chatbots klokken 3 om morgenen, hvor du indtaster spørgsmål og får svar på et øjeblik. Du kan bestemt ikke forvente, at en person svarer på et så mærkeligt tidspunkt. Det er her magien ved AI starter, da chatbots, efter at de modtager en forespørgsel, hurtigt henter svar fra træningsdataene.
Nøjagtig tekstnotering til maskinlæring
Så meget som konceptet føles spændende, kan forberedelse af lignende ressourcer kræve en stor indsats, erhvervserfaring og ekspertniveau. Det er her, Shaip dukker op som et pålideligt tekstannotationsfirma med stor fokus på at mærke de indsamlede data til perfektion.
Med Shaip ombord kan du stoppe med at bekymre dig om de opfattende evner i dine maskinlæringsopsætninger, da de AI -træningsdata, der tilbydes, er forberedt på at fortolke svar, semantik og ja, endda følelser.
Leder du efter mere, her er nogle af de ekstra fordele ved at stole på Shaip som din outsourcingpartner til tekstannotering:
- Målintensiv tilgang
- Fokus på kontekst og klarhed i kommunikation
- Evne til at træne maskiner med sproglige elementer
- Udtømmende søgemaskine mærkning
- Skalerbare tilbud
- Flersproget maskinoversættelse
Vores ekspertise
Målspecifikke tekstmærkningstjenester
Vi leverer kognitive tekstmærkningstjenester gennem vores patenterede værktøj til tekstmærkning, der er designet til at give organisationer mulighed for at låse op for kritisk information i ustruktureret tekst. Annotering af den tilgængelige tekst hjælper maskiner med at forstå det menneskelige sprog. Med rig erfaring inden for naturligt sprog og lingvistik er vi godt rustet til at håndtere tekstmærkningsprojekter af enhver størrelse. Vores kvalificerede team kan arbejde med forskellige tekstmærkningsløsninger som f.eks navngivne enhedsgenkendelse, hensigtsanalyse, sentimentanalyse, dokumentannotering osv. Vælg en, der passer til dine krav, og lad Shaip klare de tunge løft. Nedenfor er nogle få kommenterede teksteksempler.
Tekstklassificering
Den mest elementære tilgang til tekstannotering, der fokuserer på kategorisering af tekst, baseret på indholdstype, hensigt, stemning og emne. Når de er kategoriseret, indføres datasættene i systemet som en del af et foruddefineret segment, som maskiner kan få adgang til for at generere et svar
Sproglig annotering
Oprindeligt betegnet corpus -annotering, denne form for tekstmæssig datasætmærkning fokuserer på sprogdetaljer for lyd og tekster; Plus, det kræver også fonetisk annotering, bits af semantisk annotering, POS -tagging osv. Denne tilgang er relevant, når det kommer til uddannelse af maskinoversættelsesmodeller
Enhedskommentar
Denne metode til mærkning er afgørende, når det kommer til Chatbot -træning. Fokus ligger her i udtrækning, lokalisering og mærkning af enheder, før data indføres i systemet. Som med enhver Chatbot-drevet grænseflade bliver navneenheder, vigtige sætninger og POS som adjektiver, adverbier og mere i centrum.
Tilknytning af enhed
Mens annotatorer udtrækker enheder fra større datalager, skal de kobles sammen for at danne datasæt, der har betydning. Dette er et af de få tekstannotationsværktøjer, der omfatter opsætning af komplette vidensdatabaser via disambiguering og i sidste ende ende-til-ende-forbindelse. f.eks. URL -routing, direkte fra chatgrænsefladen
SAO (Emnehandlingsobjekt)
Når en tekst indeholder flere objekter, der er forbundet med en handling. For eksempel er 'John hits Jimmy' åben for enhedsannotering og tekstklassificering, hvor en etiket vedrørende lovbaseret diskussion tilføjes. Men for at modellen kan forstå sætningen, skal den fodres med SAO -data, hvor John er emnet, Jimmy objektet og stævning er handlingen.
Følelse af stemning
Følelsesanmærkning tager sig af følelsesmæssig mærkning og giver intelligente opsætninger mulighed for at opdage skjulte konnotationer, meninger og specifikke følelser. Annotatorer tildeles ansvar for at gennemgå tekst og mærke dem som negative, neutrale og positive følelser. Mens hensigtsannotering fokuserer på forespørgslens ønske.
Hver tekst skal gennemgå denne form for mærkning for at træne modellerne til perfektion
Grunde til at vælge Shaip som din pålidelige tekstannotationspartner
Mennesker
Dedikerede og uddannede hold:
- 30,000+ samarbejdspartnere til oprettelse af data, mærkning og kvalitetssikring
- Godkendt projektledelsesteam
- Erfaren produktudviklingsteam
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Proces
Højeste proceseffektivitet sikres med:
- Robust 6 Sigma Stage-Gate-proces
- Et dedikeret team med 6 Sigma-sorte bælter - Nøgleprocessejere og overholdelse af kvalitet
- Løbende forbedring og feedback
perron
Den patenterede platform giver fordele:
- Web-baseret ende-til-ende platform
- Upåklagelig kvalitet
- Hurtigere TAT
- Problemfri levering
Mennesker
Dedikerede og uddannede hold:
- 30,000+ samarbejdspartnere til oprettelse af data, mærkning og kvalitetssikring
- Godkendt projektledelsesteam
- Erfaren produktudviklingsteam
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Proces
Højeste proceseffektivitet sikres med:
- Robust 6 Sigma Stage-Gate-proces
- Et dedikeret team med 6 Sigma-sorte bælter - Nøgleprocessejere og overholdelse af kvalitet
- Løbende forbedring og feedback
perron
Den patenterede platform giver fordele:
- Web-baseret ende-til-ende platform
- Upåklagelig kvalitet
- Hurtigere TAT
- Problemfri levering
Hvorfor skal du outsource tekstdatamærkning / annotering
Dediker team
Det anslås, at dataforskere bruger over 80% af deres tid på datarensning og dataforberedelse. Med outsourcing kan dit team af dataforskere fokusere på at fortsætte udviklingen af robuste algoritmer, der overlader den kedelige del af jobbet til os.
Skalerbarhed
Selv en gennemsnitlig Machine Learning (ML) model ville kræve mærkning af store bidder af data, hvilket kræver, at virksomheder trækker ressourcer fra andre teams. Med konsulenter til dataanmelding som os tilbyder vi domæneksperter, der dedikeret arbejder på dine projekter og let kan skalere driften, efterhånden som din virksomhed vokser.
Bedre kvalitet
Dedikerede domæneksperter, der kommenterer dag-ind og dag-ud, vil-hver dag-udføre et overlegent job i forhold til et team, der skal rumme annotationsopgaver i deres travle tidsplaner. Det er overflødigt at sige, at det resulterer i bedre output.
Fjern intern bias
Grunden til at AI -modeller fejler, er fordi teams, der arbejder med dataindsamling og annotering, utilsigtet introducerer bias, skævvridter slutresultatet og påvirker nøjagtigheden. Leverandøren af datakommentarer gør imidlertid et bedre stykke arbejde med at kommentere dataene for at få forbedret nøjagtighed ved at fjerne forudsætninger og bias.
Tjenester tilbydes
Ekspertindsamling af billeddata er ikke praktisk til omfattende AI-opsætninger. Hos Shaip kan du endda overveje følgende tjenester for at gøre modeller langt mere udbredte end normalt:
Lydkommentar
Tjenester
Mærkning af lydkilder, tale og stemmespecifikke datasæt via relevante værktøjer som talegenkendelse, højttalerdiarisering, følelsesgenkendelse og mere er noget, Shaip har specialiseret sig i.
Billedannotation
Tjenester
Vi sætter en ære i at mærke, segmenterede billeddatasæt for at træne kræsne computervisionsmodeller. Nogle af de relevante teknikker inkluderer grænsegenkendelse og billedklassificering.
Video-kommentar
Tjenester
Shaip tilbyder avancerede videomærkningstjenester til træning af Computer Vision-modeller. Målet her er at gøre datasæt brugbare med værktøjer som mønstergenkendelse, objektdetektion og mere.
Anbefalede ressourcer
tilbud
Case-specifik tekstdataindsamling
Den sande værdi af Shaips kognitive tekstdataindsamlingstjenester er, at det giver organisationer nøglen til at låse op for kritisk information, der findes dybt inde i ustrukturerede tekstdata.
Købervejledning
Købers vejledning til datanotering og datamærkning
Så du vil starte et nyt AI / ML-initiativ og er klar over, at det at finde gode data vil være et af de mere udfordrende aspekter af din operation. Output fra din AI / ML-model er kun så god som dataene.
Blog
Sikring af nøjagtig datanotering til AI-projekter
En robust AI-baseret løsning er bygget på data – ikke bare hvilken som helst data, men højkvalitets, nøjagtigt annoterede data. Kun de bedste og mest raffinerede data kan drive dit AI-projekt, og denne datarenhed vil have en enorm indflydelse på projektets resultat.
NLP-system i pipelinen? Invester i Avant-grade tekstetiketteringstjenester - vores eksperter tager sig af komplekse etiketter
Ofte stillede spørgsmål (FAQ)
En proces med mærkning af tekstdatasæt for at gøre dem uddannelsesparate til NLP-modeller er, hvad tekstannotering handler om.
Der er mange måder at kommentere et tekstfragment på. Tekstkommentarer til NLP afhænger dog af dine brugssager. Standardpraksis er imidlertid at tilføje et metadatatag til datasættet, samtidig med at dets karakteristika markeres, f.eks. Sætninger, søgeord og endda følelser.
"Henry blev født den 24. marts 1990 og blev et stort navn i underholdningsindustrien". Hvis du læser sætningen omhyggeligt, vil du få en hel del annotationseksempler, hvor Henry og den relevante fødselsdato og -år er enheder, og stemningen er neutral, når den kommenteres.
Tekstanmærkning i NLP handler ganske enkelt om at definere etiketter til datasættene, som for det meste er forskellige sætningsstrukturer, der venter på at blive kategoriseret.
Tekstdatainformation er springbrættet til at udvikle intelligente chatbots, virtuelle assistenter, e -mailsfiltre, oversættere og alt, der gør det muligt for maskiner at forstå menneskets naturlige behandlingssprog og endda reagere i overensstemmelse hermed.