Styrke teams til at opbygge verdensledende AI-produkter.
I et stykke tid har der været overvejelser om, hvordan kunstig intelligens (AI) skal ændre alle aspekter af menneskeliv, og nu må du allerede have indset, at det har potentiale til at være den mest forstyrrende teknologi nogensinde. I dag kan vi tale med Siri, Cortana eller Google for at få rettet vores grundlæggende forespørgsler, men meget af deres faktiske potentiale er endnu ukendt
AI -systemer kan realisere deres fulde potentiale med naturlig sprogbehandling (NLP). Uden NLP -tjenester kan AI forstå betydningen og besvare simple spørgsmål, men det vil ikke forstå konteksten for det, der bliver sagt. NLP -løsninger giver brugerne mulighed for at interagere med intelligente systemer på deres helt eget sprog ved at læse tekst, forstå tale, fortolke det, der siges, og forsøger at måle menneskelig stemning. Det giver computere mulighed for at lære og svare ved at replikere den menneskelige evne til at forstå daglig sprog, som folk bruger. NLP -algoritmerne kan finde mønstre og kan skabe slutninger på egen hånd. Dette kan kun opnås, hvis de modtager nøjagtigt kommenterede træningsdata i store mængder, hvilket hjælper dem med at identificere, forstå og angive forskellige elementer i sproget.
Tekstsamling: For at opbygge en sprogbaseret ML-model kræves tekstdata af høj kvalitet fra forskellige kilder på alle større sprog og dialekter. Med vores tekstindsamlingstjenester kan vi hjælpe vores kunder med at skaffe store mængder af tilpassede tekstdata at træne chatbots og andre digitale assistenter.
Indsamling af lyd og tale: Vi hjælper dig med at indsamle store mængder lyddata i høj kvalitet, tilpasset dine behov, der bruges til træning, stemmeaktiverede virtuelle assistenter, stemmeaktiverede apps og meget mere. Vi tilbyder indsamling af lyddata som en selvstændig løsning eller som pakkeløsninger, såsom en taledatabase med automatisk talegenkendelse (ASR) med indsamling af lyddata, transskription/annotation, leksikon og sprogspecifikke dokumenter til træning af ASR-modeller.
Korrekt organiserede og præcist kommenterede data er kernen i det, der får kunstige (AI) / maskinlæringsmodeller (ML) til at fungere. Vores proprietære platform og kuraterede arbejdsgange for crowd management kombinerer forskellige opgaver med den kvalificerede medarbejder, hvilket muliggør en konsekvent og billig levering af output af høj kvalitet. Data kan kommenteres for et stort antal brugssager, herunder Navngivet entitetsgenkendelse, følelsesanalyse, tekst- og lydannotering, lydmærkning osv.
Gennemse vores lyddatasæt af forskelligt tilgængelige NLP-datasæt, bestående af over 20,000 timers lyd, om en række emner såsom callcenter, generel samtale, debatter, taler, foredrag, dokumentar, begivenheder, generel samtale, film, nyheder osv. , på over 40 sprog.
Vi tilbyder en dygtig ressource, der bliver en forlængelse af dit team til at understøtte dine dataannotationsopgaver, gennem værktøjer, du foretrækker, samtidig med at du beholder den ønskede kvalitet. Vores erfarne arbejdsstyrke forstår finesser i menneskelige sprog og anvende de bedste fremgangsmåder, der er lært ved at mærke millioner af lyd- og tekstdokumenter til at levere datamærkningsløsning i verdensklasse til behandling af naturligt sprog.
Fra tekst-/lydsamling til annotering bringer vi en større forståelse af den talte verden med detaljeret, præcist mærket tekst og lyd for at forbedre ydeevnen på dine NLP -modeller. Uanset om du uddanner en virtuel/digital assistent, ønsker at gennemgå en juridisk kontrakt eller opbygge en algoritme for finansiel analyse, giver vi de guldstandarddata, du har brug for for at få dine modeller til at fungere i den virkelige verden. Vores team forstår sprog, dialekt, syntaks og sætningsstruktur for nøjagtigt at mærke tekst, baseret på din virksomheds krav.
Vi er en af de meget få NLP -virksomheder, der sætter en ære i deres stærke sproglige evner. Vi har en global arbejdsstyrke på over 30,000 samarbejdspartnere fra hele verden med ekspertise i over 150 sprog. Vi har hjulpet nystartede i tidlige stadier, små og mellemstore virksomheder og arbejdet med topformue 500-virksomheder på tværs af forskellige vertikaler dvs. sundhedspleje, detail/e-handel, finansiering, teknologi, og mere for at nå deres NLP -projektmål.
Over 50 timers hylde-datasæt for lyd/tale for at komme i gang.
Analyser menneskelige følelser ved at fortolke nuancer i klientanmeldelser, sociale medier osv.
Indsaml tekstdatasæt, dvs. e-mails, SMS, blogs, dokumenter, forskningspapirer osv.
Vores pulje af eksperter, som er dygtige til tekst/lydkommentarer/mærkning, kan fremskaffe nøjagtige og effektivt kommenterede NLP-datasæt.
Vores team hjælper dig med at forberede tekst-/lyddata til træning af AI -motorer, hvilket sparer værdifuld tid og ressourcer.
Vores team af samarbejdspartnere kan rumme yderligere volumen og samtidig opretholde kvaliteten af dataoutput til dine NLP -løsninger.
Som eksperter i uddannelse og styring af teams sikrer vi, at projekter leveres inden for det definerede budget.
Holdet analyserer data fra flere kilder og er i stand til at producere AI-træningsdata effektivt og i mængder på tværs af alle brancher.
Det brede spektrum af lyd-/tekstdata giver AI rigelige mængder information, der er nødvendig for at træne hurtigere.
Uddannelse af digitale assistenter kræver et stort sæt kvalitetsdata fra forskellige geografier, sprog, dialekter, opsætninger og formater. Hos Shaip tilbyder vi træningsdata til AI-modeller med Human-in-the-loop, der har den nødvendige viden, domæneekspertise og er godt klar over kundens specifikke behov.
Det siges med rette, at ord alene ikke formidler hele historien, og ansvaret ligger på menneskelige annotatorer for at fortolke tvetydigheden på menneskeligt sprog. Derfor er det yderst vigtigt at identificere en kundes følelse baseret på samtalen. Vores sprogeksperter fra forskellige domæner kan fortolke nuancer i produktanmeldelser, finansielle nyheder og sociale medier.
Named Entity Recognition (NER) er at identificere, udtrække og klassificere de navngivne enheder i en tekst i foruddefinerede kategorier. Teksten kan kategoriseres som et sted, navn, organisation, produkt, mængde, værdi, procentdel osv. Med NER kan du tage fat på virkelige spørgsmål som f.eks. Hvilke organisationer der blev nævnt i artiklen osv.
Robuste, veluddannede virtuelle chatbots eller digitale assistenter har revolutioneret den måde, hvorpå kunder kommunikerer med sælgere, hvilket bidrager til en væsentlig forbedring af kundeoplevelsen.
Fra læger håndskrevne recepter til konferenceopkaldsnotater, vores specialister kan digitalisere enhver form for data, dvs. arkiverede dokumenter, juridiske kontrakter, patienttjournaler osv.
Kategorisering også kendt som klassificering eller tagging er processen med at klassificere tekst i organiserede grupper og mærke den, baseret på dens interessefunktioner.
Emneanalyse eller emnemærkning er at identificere og udtrække mening fra en given tekst ved at identificere tilbagevendende emner / temaer, der overvejes.
Transkriber tale/podcast/seminar, kald samtale til tekst. Udnyt mennesker til nøjagtigt at kommentere lyd-/talefiler for at træne NLP -modeller præcist.
Kategoriser lyde eller udtalelser for at klassificere tale / lyd baseret på sprog, dialekt, semantik, leksikoner osv.
Dedikerede og uddannede hold:
Højeste proceseffektivitet sikres med:
Den patenterede platform giver fordele:
AI-chatbots giver en forbedret brugeroplevelse ved at lære af tidligere interaktioner, forstå brugeradfærd og forstå forskellige sprog ved hjælp af avancerede beslutningstagningsfærdigheder.
Automatisk talegenkendelse (ASR) er nået langt. Selvom det blev opfundet for længe siden, blev det næsten aldrig brugt af nogen. Men tid og teknologi har nu ændret sig markant.
Det globale marked for behandling af naturligt sprog forventes at stige fra 1.8 milliarder USD i 2021 til 4.3 milliarder USD i 2026, hvilket vokser med en CAGR på 19.0 % i perioden.
Fremskynd din AI -køreplan med Shaips Natural Language Processing Services (NLP Services)
NLP er en gren af kunstig intelligens, der gør det muligt for maskiner at forstå, analysere og reagere på menneskeligt sprog, både tekst og tale, ved at fortolke kontekst, følelser og intentioner.
NLP involverer behandling af menneskeligt sprog ved hjælp af algoritmer, der analyserer grammatik, syntaks, semantik og kontekst. Det er afhængigt af store mængder annoterede data til at træne AI-modeller til at udtrække mening, identificere mønstre og generere præcise svar.
NLP bruges i applikationer som virtuelle assistenter, chatbots, sentimentanalyse, maskinoversættelse, tekstopsummering, spamdetektion og grammatikkorrektion. Det driver systemer, der gør interaktioner mellem mennesker og computere mere effektive og naturlige.
NLP-tjenester omfatter tekstindsamling (indsamling af forskellige tekstdata), lydindsamling (optagelse af taledata), dataannotation (mærkning af tekst og lyd til træning af AI) og transkription (konvertering af tale til tekst til analyse).
NLP-løsninger forbedrer AI-modeller ved at levere præcist mærkede datasæt, der hjælper modellerne med bedre at forstå menneskeligt sprog. Dette forbedrer opgaver som sentimentanalyse, navngivet entitetsgenkendelse (NER), konversationsbaseret AI og chatbot-træning.
Nøglebrancher omfatter sundhedspleje (analyse af patientjournaler og patienters holdninger), finans (svindelopdagelse og dokumentanalyse) og e-handel (personlige anbefalinger og automatisering af kundesupport).
Tidslinjerne varierer afhængigt af projektets størrelse og kompleksitet, men er optimeret til effektivt at levere data af høj kvalitet.
Kvalitet garanteres gennem strenge valideringsprocesser, ekspertannotatorer og avancerede værktøjer, der sikrer, at dataene opfylder de højeste standarder.
Omkostningerne afhænger af faktorer som projektets omfang, datakompleksitet og tilpasningsbehov. Kontakt Shaip for et personligt tilbud baseret på dine krav.
Vigtige anvendelsesområder omfatter radiologi til at identificere abnormiteter i scanninger, kardiologi til analyse af hjertesygdomme og onkologi til at detektere kræftstadier og -behandlinger. Det understøtter også NLP-modeller til behandling af ustrukturerede medicinske data.
NER udtrækker kritisk information fra ustrukturerede medicinske data, såsom identifikation af symptomer, sygdomme, medicin og relationer mellem enheder. Det omdanner rådata til struktureret, handlingsrettet indsigt.
Udfordringerne omfatter kompleksiteten af medicinsk terminologi, sikring af høj nøjagtighed og overholdelse af strenge sundhedsregler som HIPAA for datasikkerhed og privatliv.
Det forbedrer AI-ydeevnen ved at forbedre dens evne til at analysere medicinske data. Tjenesterne er skalerbare for at imødekomme voksende behov, og alle data håndteres etisk og i overensstemmelse med reglerne.
Tidsfristerne afhænger af projektets størrelse og kompleksitet, men er designet til at sikre effektivitet uden at gå på kompromis med kvaliteten.
Kvalitetssikring involverer ekspertannotatorer, strenge valideringsprocesser og overholdelse af branchestandarder for at levere nøjagtige og pålidelige annoteringer.
Omkostningerne varierer afhængigt af datatypen, projektets kompleksitet og behov for tilpasning. Kontakt os for et skræddersyet tilbud baseret på dine krav.
