Natural Language Processing Services og løsninger

 
Forstå hensigten bag menneskelig samtale med tekst- og lydopsamling og annoteringstjenester
Natural Processing Services

Fremhævede klienter

Styrke teams til at opbygge verdensledende AI-produkter.

Amazon
google
microsoft
Cogknit

Menneskelig intelligens til at transformere Natural Language Processing (NLP) til et datasæt af høj kvalitet til maskinlæring 

Ord alene formår ikke at kommunikere hele historien. Vi hos Shaip kan hjælpe dig med at træne dine AI -modeller til at fortolke tvetydigheden på et menneskeligt sprog

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.

Lyd-tekst-samling

Dataindsamlingstjenester

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 af højkvalitets lyddata, tilpasset til dine behov, brugt til træning af stemmeaktiverede virtuelle assistenter, stemmeaktiverede apps og mere. Vi tilbyder lyddataindsamlingstjenester som selvstændige eller som pakketilbud, såsom en automatisk talegenkendelse (ASR) taledatabase med lyddataindsamling, transskription/annotering, leksikon og sprogspecifikke dokumenter for at træne ASR-modeller.

Datanotationstjenester

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.

Lyd-tekst-annotation
Datalicensiering

Datalicens: Off-the-shelf NLP-datasæt

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.

Administreret arbejdsstyrke

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. 

Administreret arbejdsstyrke

Rådgivning og implementering af Natural Language Processing

Tekst- og lydindsamling og anmærkningsfunktioner

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 7000 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.

NLP datasæt

Samtale AI-datasæt / lyddatasæt

Over 50 timers hylde-datasæt for lyd/tale for at komme i gang.

Dataindsamling til samtale Ai

NLP-datasæt til sentimentanalyse

Analyser menneskelige følelser ved at fortolke nuancer i klientanmeldelser, sociale medier osv.

Følelsesanalyse

Tekstdatasæt til stemmegenkendelse og chatbots

Indsaml tekstdatasæt, dvs. e-mails, SMS, blogs, dokumenter, forskningspapirer osv.

Tekstdatasæt

Hvorfor Shaip?

Ekspert arbejdsstyrke

Vores pulje af eksperter, som er dygtige til tekst/lydkommentarer/mærkning, kan fremskaffe nøjagtige og effektivt kommenterede NLP-datasæt.

Fokus på vækst

Vores team hjælper dig med at forberede tekst-/lyddata til træning af AI -motorer, hvilket sparer værdifuld tid og ressourcer.

Skalerbarhed

Vores team af samarbejdspartnere kan rumme yderligere volumen og samtidig opretholde kvaliteten af ​​dataoutput til dine NLP -løsninger.

Konkurrencedygtige Priser

Som eksperter i uddannelse og styring af teams sikrer vi, at projekter leveres inden for det definerede budget.

Cross-Industry kapacitet

Holdet analyserer data fra flere kilder og er i stand til at producere AI-træningsdata effektivt og i mængder på tværs af alle brancher.

Bliv foran konkurrencen

Det brede spektrum af lyd-/tekstdata giver AI rigelige mængder information, der er nødvendig for at træne hurtigere.

Brug cases

Chatbot-træning

Samtale AI / Chatbot-træning

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.

Følelsesanalyse

Følelse / hensigt
Analyse

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.

Navngivet enhedsgenkendelse (Ner)

Navngivet enhedsgenkendelse (NER)

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.

Automatisering af kundeservice

Automatisering af kundeservice

Robuste, veluddannede virtuelle chatbots eller digitale assistenter har revolutioneret den måde, hvorpå kunder kommunikerer med sælgere, hvilket bidrager til en væsentlig forbedring af kundeoplevelsen.

Lyd & forstærker; Tekstranskription

Teksttranskription

Fra læger håndskrevne recepter til konferenceopkaldsnotater, vores specialister kan digitalisere enhver form for data, dvs. arkiverede dokumenter, juridiske kontrakter, patienttjournaler osv.

Indholdskategorisering

Indholdskategorisering

Kategorisering også kendt som klassificering eller tagging er processen med at klassificere tekst i organiserede grupper og mærke den, baseret på dens interessefunktioner.

Emneanalyse

Emneanalyse

Emneanalyse eller emnemærkning er at identificere og udtrække mening fra en given tekst ved at identificere tilbagevendende emner / temaer, der overvejes.

Lydtranskription

Lydtranskription

Transkriber tale/podcast/seminar, kald samtale til tekst. Udnyt mennesker til nøjagtigt at kommentere lyd-/talefiler for at træne NLP -modeller præcist.

Audio Klassificering

Audio Klassificering

Kategoriser lyde eller udtalelser for at klassificere tale / lyd baseret på sprog, dialekt, semantik, leksikoner osv.

Vores evne

Mennesker

Mennesker

Dedikerede og uddannede hold:

  • 7000+ samarbejdspartnere til oprettelse af data, mærkning og kvalitetssikring
  • Godkendt projektledelsesteam
  • Erfaren produktudviklingsteam
  • Talent Pool Sourcing & Onboarding Team

Behandle

Behandle

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

perron

Den patenterede platform giver fordele:

  • Web-baseret ende-til-ende platform
  • Upåklagelig kvalitet
  • Hurtigere TAT
  • Problemfri levering

Fremskynd din AI -køreplan med Shaips Natural Language Processing Services (NLP Services)

Computere, selv med veldefinerede AI-muligheder, har svært ved at måle følelsen bag forespørgslerne. Natural Language Processing er en af ​​de mere garvede grene af kunstig intelligens, der træner maskinerne bedre, når det kommer til at forstå, analysere og reagere på stemme- og tekstdata og derved fokusere på intelligent kontekstbestemmelse bag svar.

Menneskelige sprog er tilbøjelige til variation og uklarheder. NLP -opsætninger, værktøjer og komponenter sigter mod at oversætte teksten til flere sprog, reagere præcist på verbale kommandoer, analysere følelser og genkende entiteter, forudsat at de bliver trænet med vanvittigt store mængder af kommenterede data, der dækker alle aspekter af de menneskelige dialekter.

Hvis du søger handlingsbare NLP -eksempler, der har eksisteret længe, ​​skal du overveje værktøjet til analyse af forudsigelig tekst på din smartphone som et acceptabelt udgangspunkt. Andre eksempler omfatter virtuelle assistenter, herunder Bixby, Siri, Alexa eller mere, spam -boks på din e -mailplatform og Google Translate

Efter megen overvejelse er det klart, at NLP-drevne opgaver mest vedrører nedbrydning af stemme- og tekstdata for at få computeren til at forstå konteksten for de indtagne data. Derfor bruges NLP bedst til tekstopsummering, sentimentanalyse over sociale medier, bedre træning af chatbots og VA'er, maskinoversættelse og spam -opdagelse, der bruges af værktøjer til læsbarhed og grammatik og e -mail -platforme.

NLP kan yderligere adskilles i 5 komponenter, med leksikalsk analyse for udtryk og ord, semantisk analyse for betydningen, pragmatisk analyse til fortolkning, syntaksanalyse for sætningsstrukturering og diskursintegration til at fastslå sætningsbetydning som formidlet af forbundne sætninger.