Case-specifik tekstdataindsamling
Giv NLP-modeller mulighed for at dechiffrere menneskeligt sprog med den nyeste AI-fokuserede tekstdataindsamlingstjeneste
Forestil dig din tekstdatapipeline uden flaskehalse. Lad os vise dig hvordan!
Fremhævede klienter
Hvorfor er der brug for tekstuddannelsesdatasæt til behandling af naturligt sprog?
Træning af intelligente maskiner til at kunne overvåge tekstdata og tage beslutninger baseret på input kan være en vanskelig bedrift at opnå. Men kan vi ikke bare træne maskiner til at se input ifølge mønstre?
Vi kan godt, men ikke alle maskiner har visuel analyse. Visse applikationer er strengt sprogbaserede og beregnet til at filtrere tekster, levere tekstanalyser og oversætte i skriftlig form. For intelligente modeller som disse er det første skridt til omfattende uddannelse at få dem til at forbruge enorme mængder tekstdata.
Alligevel er dataindsamling en skræmmende opgave med kompleksiteter, der varierer baseret på karakteren af dyb læring, NLP og maskinlæring. Derfor, som det første skridt i retning af holistisk overvåget, ikke -overvåget og forstærkende læring, der er langt mere dynamisk og kaskadende, må en organisation stole på troværdige tekstdataindsamlingstjenester.
Med pålidelige værktøjer til indsamling af tekstdata til din rådighed kan du:
- Opret en udtømmende database til din AI -model
- Målret mod enhver form for dataindsamling
- Henvender sig til enhver brugstilfælde, der er målrettet moden
- Implementere Optical Character Recognition -teknologi til automatisering af skriftlig dataudtrækning
- Forbedre forskning og evidensopbygning af det intelligente system
- Implementér let let tekstteknologi
Professionelle tekstdataindsamlingstjenester til NLP
Ethvert emne. Ethvert scenarie.
Tekstminedrift kræver perspektiv. Mængden og kvaliteten af de oplysninger, du ønsker at indføre i et system, afhænger af specificiteten, anvendelsessagerne, den overordnede planlægning og kreative aspekter af projektet. Der kan også være ret ligetil opsætninger, der kun kræver data i enorme mængder, omend med fokus på behandlingstid og holistisk træning.
Endelig skal nogle NLP -modeller afskære AI -bias ved at ty til meget detaljerede tekstreserver. Uanset præferencer, kvalitet, du ønsker at vise, og omfanget af modellens muligheder, hjælper vi dig hos Shaip med at imødekomme alle krav via målrettede, kuraterede, tilpassede og formbare tekstdatasamlingstjenester. At outsource indkøb af AI -uddannelsesdata til Shaip betyder også adgang til følgende fordele:
- Identificering af nøjagtige tekstdatasæt til ML med semantisk analyse i centrum
- Forbereder ML -modeller til transkription, med støtte til identifikation af menneskelig tale
- Understøttelse af en lang række sprog
- Intelligent uddannet kundesupport
- Evne til at imødekomme forskellige applikationer
Vores ekspertise
Typer af dataindsamling af tekst, som vi dækker
Den sande værdi af Shaip kognitive tekstdataindsamlingstjenester er, at det giver organisationer nøglen til at låse op for kritisk information, der findes dybt inde i ustrukturerede tekstdata. Disse ustrukturerede data kan omfatte lægenotater, personlige ejendomsforsikringer eller bankoptegnelser. En stor mængde tekstdataopsamling er afgørende for udvikling af teknologier, der kan forstå menneskeligt sprog. Hos Shaip får du den fulde dataindsamlingsstabel, når det drejer sig om uddannelsesmodeller, der bruger dokumenterede kilder. Vores tjenester dækker en lang række tekstdataindsamlingstjenester til opbygning af NLP-datasæt af høj kvalitet.
Kvitteringsdata
Kollektion
Lær dine intelligente e -handelsmodeller at identificere fakturaer med præcision.
Vores OCR-teknologi og relevante identifikationsteknikker hjælper dig med at indsætte data vedrørende taxakvitteringer, internetregninger, restaurantregninger, indkøbsfakturaer og flersprogede kvitteringer i maskinerne for at oplære dem holistisk
Billetsdatasæt
Kollektion
Ombyg din digitale rejseassistent med effektfuld indsigt
Sørg for, at din brugerdefinerede AI -model kan identificere jernbane-, krydstogt-, flyselskabs-, bus- og andre billetter til perfektion med rigelige tekstdatasæt til maskinlæring og OCR -indsigt, der indføres i det samme.
EHR Data & Physician Dictation Transcripts
Træn sundhedsmodeller proaktivt for at forbedre den kliniske nøjagtighed.
Vores tekstdataindsamlingsløsninger rummer medicinske datasæt og transskriptioner, og giver dig derved mulighed for at konstruere opfindelige digitale sundhedsopsætninger, der kan gemme klinisk indsigt, styre arbejdsgange og automatisere medicinsk transskription.
Dokumentdatasæt
Kollektion
Forbered digitale RTO'er, betalingsbanker og professionelle opsætninger, intelligent
Vi hjælper dig med at oprette modeller, der tjener et professionelt formål, ved at lade dem identificere dokumenter. Vores dækning strækker sig over kreditkort, ejendomsdokumenter, kørekort, visumdatasæt og mere
Intent variation
datasæt
Design oplyste NLP -systemer, der kan identificere Intent.
Træn nu maskiner til at identificere hensigten med dine tekstinput. Shaip lader dig ind på hensigtsgenkendelse og hensigtsklassificering for at opdage følelser fra sætningsstrukturering og formuleret rækkefølge.
Håndskrevet datatranskription
AI Tekstregistrerings- og genkendelsesmodeller lige ved hånden.
Transkriber en lang række historiske dokumenter eller endda håndskrevne noter ved hjælp af håndskrevet datatranskription. Plus, vores detaljerede træningstilgang lader din model genkende struktur, layout og tekst
Chatbot -træningsdata
Implementér interaktive chatbots for et mere professionelt udseende
Vi har Chatbot -træningsdatasæt til rådighed for at hjælpe dig med at udvikle nogle af de mere interaktive programmer til din professionelle opsætning. Med vores sms-dataindsamling og vertikalt baserede tjenester bliver det lettere for chatbots at reagere organisk på tekstinput.
OCR træning
Tilføj et visuelt element til tekstdrevne AI-modeller
Vores ydelser dækker OCR (optisk tegngenkendelse) som en selvstændig tjeneste, der giver dig mulighed for intelligent at genkende ord, tegn, indsigt fra scannede fotografier og mere, med pålidelige datasæt til at fodre maskinen med.
Tekstdatasæt
NLP-datasæt til sentimentanalyse
Analyser menneskelige følelser ved at fortolke nuancer i klientanmeldelser, sociale medier osv.
Tekstdatasæt til stemmegenkendelse og chatbots
Indsaml tekstdatasæt, dvs. e-mails, SMS, blogs, dokumenter, forskningspapirer osv.
Grunde til at vælge Shaip som din troværdige tekstdataindsamlingspartner
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
Tjenester tilbydes
Eksperttekstdataindsamling er ikke praktisk tilgængelig for omfattende AI-opsætninger. Hos Shaip kan du endda overveje følgende tjenester for at gøre modeller langt mere udbredte end normalt:
Tjenester til indsamling af lyddata
Vi gør det lettere for dig at fodre modellerne med stemmedata for at hjælpe dem med at udforske fordelene ved Natural Language Processing på en mere afbalanceret måde
Services til indsamling af billeddata
Sørg for, at din computervisionsmodel identificerer hvert billede præcist for problemfrit at kunne træne fremtidens næste generation af AI-modeller
Services til indsamling af videodata
Fokuser nu på computersyn sammen med NLP til træning af dine modeller i at identificere objekter, individer, afskrækkende midler og andre visuelle elementer til perfektion
Anbefalede ressourcer
Købervejledning
Købervejledning AI til dataindsamling
Maskiner har ikke deres eget sind. De er blottet for meninger, fakta og evner såsom ræsonnement, erkendelse og mere. For at gøre dem til kraftfulde medier har du brug for algoritmer, der er udviklet baseret på data.
Blog
Tekstanmærkning i maskinlæring: En omfattende vejledning
Tekstannotering i maskinlæring refererer til tilføjelse af metadata eller etiketter til rå tekstdata for at skabe strukturerede datasæt til træning, evaluering og forbedring af maskinlæringsmodeller. Det er et afgørende skridt i naturlig sprogbehandling (NLP) opgaver.
Løsninger
AI-træningsdata til optisk tegngenkendelse (OCR)
Optimer datadigitalisering med højkvalitets Optical Character Recognition (OCR) træningsdata for at bygge intelligente ML-modeller. Dechifrering og digitalisering af scannede billeder af tekst er en udfordring for mange virksomheder, der udvikler pålidelige AI- og Deep Learning-modeller.
Vil du bygge dit eget tekstdatasæt?
Kontakt os nu for at give slip på dine bekymringer om indsamling af teksttræningsdata
Ofte stillede spørgsmål (FAQ)
Tekstdataindsamling er processen med at indsamle skriftligt indhold for at træne og forfine maskinlæringsmodeller, der gør dem i stand til at forstå og behandle sprog.
I ML involverer indsamling af tekstdata at hente og organisere tekst fra forskellige kilder. Disse data bruges derefter til at lære modellen at genkende mønstre, lave forudsigelser eller generere tekst baseret på de angivne eksempler.
Indsamling af tekstdata er afgørende, fordi kvaliteten og variationen af dataene bestemmer modellens nøjagtighed. Jo bedre data, jo mere effektiv og præcis bliver modellen til at håndtere sprogopgaver.
Tekstdata kan komme fra forskellige kilder, herunder bøger, artikler, websteder, sociale medier, chatlogs, kundeanmeldelser, e-mails og mere, afhængigt af det specifikke projekt og dets mål.