Készítsen igényes AI-modelleket a legmodernebb szövegfelismerési szolgáltatásokkal
Hagyja, hogy szöveges feliratozási szolgáltatásaink kimerítő, részletes és egyedi adatkészleteket hozzanak létre, hogy illeszkedjenek a feltalált ML és NLP prototípusokhoz.
Keltse életre szöveges adatait!
Kiemelt ügyfelek
Miért van szükség szöveges jegyzetelési szolgáltatásokra az NLP számára?
Egy olyan korszakban, amikor a chatbotok, az e -mail szűrők és a többnyelvű fordítók terepnapot tartanak, gyakran csak egy ötletnél több kell ahhoz, hogy az intelligens AI -k a következő áttörő technikák legyenek. Az NLP-alapú rendszerek támogatói úgy vélik, hogy ahhoz, hogy az algoritmusok a legmagasabb szinten működjenek, a modelleket túlzott mennyiségű címkézett szöveges adatgal kell táplálni, amit hiteles szövegfeliratos megoldások és szolgáltatások tesznek lehetővé.
Az egyszerűsítés érdekében a szöveges megjegyzések célja egyedi, projektvezérelt adatkészletek létrehozása, amelyek relevánsak egy adott AI-beállításhoz. Ezek a kiváló minőségű adathalmazok fontos szerepet játszanak a képzési modellekben, hogy a megadott módon teljesítsenek.
Még mindig bizonytalan a gépi tanulás szöveges megjegyzéseinek működését illetően! Nos, képzelje el, hogy hajnali 3-kor felkeres egy integrált chatbotokkal rendelkező webhelyet, ahol kérdéseket ír be, és egy szempillantás alatt választ kap. Egyáltalán nem várhatja el, hogy egy személy válaszoljon egy ilyen furcsa órában. Itt lép be az AI varázsa, amikor a chatbotok egy lekérdezés után gyorsan lekérik a válaszokat a betanítási adatokból.
Pontos szöveges megjegyzés a gépi tanuláshoz
Bármennyire is érdekesnek tűnik a koncepció, hasonló erőforrások előkészítése sok erőfeszítést, szakmai tapasztalatot és szakértői szintű értelmet igényel. A Shaip itt jelenik meg megbízható szövegfelirat -társaságként, amely nagy hangsúlyt fektet az összegyűjtött adatok tökéletes címkézésére.
Ha Shaip a fedélzeten van, nem kell aggódnia a gépi tanulási beállítások észlelési képességei miatt, mivel a felajánlott AI képzési adatok felkészültek a válaszok, szemantika és igen, akár érzelmek értelmezésére.
Ha többet szeretne megtudni, íme néhány további előnye annak, hogy a Shaip -re mint szöveges megjegyzések kiszervezési partnerére támaszkodhat:
- Céligényes megközelítés
- Fókuszáljon a kommunikáció összefüggéseire és egyértelműségére
- Képesség nyelvi elemekkel rendelkező gépek betanítására
- Kimerítő keresőmotor -címkézés
- Skálázható kínálat
- Többnyelvű gépi fordítás
Szakértelem
Célspecifikus szövegcímkézési szolgáltatások
Kognitív szövegcímkézési szolgáltatásokat nyújtunk szabadalmaztatott szövegcímkézési eszközünkön keresztül, amelynek célja, hogy lehetővé tegye a szervezetek számára a kritikus információk strukturálatlan szövegben történő feloldását. A rendelkezésre álló szöveg megjegyzése segíti a gépeket az emberi nyelv megértésében. A természetes nyelvben és nyelvészetben gazdag tapasztalattal rendelkezünk, és jól felkészültünk bármilyen méretű szöveges címkézési projektek kezelésére. Szakképzett csapatunk különféle szövegcímkézési megoldásokon dolgozhat, mint például megnevezett entitás felismerés, szándékelemzés, hangulatelemzés, dokumentum megjegyzés stb. Válassza ki az igényeinek megfelelőt, és hagyja, hogy Shaip kezelje a nehéz emelést. Az alábbiakban néhány megjegyzéssel ellátott szöveges példa található.
Szöveg osztályozása
A legelemibb megközelítés a szöveges megjegyzésekkel kapcsolatban, amely a szöveg kategorizálására összpontosít a tartalom típusa, szándéka, érzése és tárgya alapján. A kategorizálás után az adathalmazok egy előre meghatározott szegmens részeként kerülnek a rendszerbe, amelyhez a gépek hozzáférhetnek válasz generálásához
Nyelvi megjegyzés
Az eredetileg korpuszi feliratozásnak nevezett szöveges adatkészlet -címkézés ezen formája a hang és a szöveg nyelvi részleteire összpontosít; Ezenkívül fonetikus megjegyzéseket, szemantikai annotációs biteket, POS -címkézést stb. Is igényel. Ez a megközelítés releváns a gépi fordítási modellek oktatásakor
Entitás megjegyzés
Ez a címkézési módszer kulcsfontosságú a Chatbot képzés során. Itt a hangsúly az entitások kinyerésében, helymeghatározásában és címkézésében rejlik, mielőtt betölti az adatokat a rendszerbe. Mint minden Chatbot-alapú felületen, a név entitások, a kulcsmondatok és a POS, például melléknevek, határozószavak és egyebek válnak a középpontba.
Entitás összekapcsolása
Míg az annotátorok kibontják az entitásokat a nagyobb adattárakból, össze kell kapcsolni őket, hogy jelentést hordozó adatkészleteket hozzanak létre. Ez egyike azon kevés szövegfelismerő eszközöknek, amelyek magukban foglalják a teljes tudásadatbázisok létrehozását egyértelműsítéssel és végül a végpontok közötti összekapcsolással. pl. URL útválasztás, közvetlenül a chat felületről
ÁSZ (Subject Action Object)
Ha egy szöveg több entitást tartalmaz, amelyeket egy művelet kapcsol össze. Például: „John megüt Jimmyvel”, nyitva áll az entitások megjegyzései és szöveges osztályozása számára, ahol a jogon alapuló vitára vonatkozó címke kerül hozzáadásra. Ahhoz azonban, hogy a modell megértse a mondatot, SAO -adatokkal kell ellátni, John az alany, Jimmy az objektum, és a per a cselekvés.
Érzelmi megjegyzés
Az érzelmi megjegyzések gondoskodnak az érzelmi címkézésről, és lehetővé teszik az intelligens beállítások számára a rejtett konnotációk, vélemények és konkrét érzések észlelését. A jegyzetelők feladata, hogy átnézzék a szöveget, és negatív, semleges és pozitív érzelmekként tüntessék fel. Míg a szándékos megjegyzés a lekérdezés vágyára összpontosít.
Minden modellnek át kell esnie ezen a címkézési formán, hogy a modelleket tökéletesre képezze
Az okok, amelyek miatt Shaipet választotta megbízható szöveges megjegyzések partnereként
Emberek (People)
Dedikált és kiképzett csapatok:
- Több mint 30,000 munkatárs az adatok létrehozásához, címkézéséhez és minőségbiztosításához
- Hitelesített projektmenedzsment csapat
- Tapasztalt termékfejlesztő csapat
- Tehetséggondozási és beszállítói csapat
folyamat
A legnagyobb hatékonyságot az alábbiak biztosítják:
- Robusztus 6 Sigma Stage-Gate folyamat
- 6 Sigma fekete övből álló elkötelezett csapat - A legfontosabb folyamattulajdonosok és a minőségi megfelelés
- Folyamatos fejlesztés és visszacsatolási hurok
Emelvény
A szabadalmaztatott platform előnyöket kínál:
- Webalapú végpontok közötti platform
- Kifogástalan minőség
- Gyorsabb TAT
- Zökkenőmentes szállítás
Emberek (People)
Dedikált és kiképzett csapatok:
- Több mint 30,000 munkatárs az adatok létrehozásához, címkézéséhez és minőségbiztosításához
- Hitelesített projektmenedzsment csapat
- Tapasztalt termékfejlesztő csapat
- Tehetséggondozási és beszállítói csapat
folyamat
A legnagyobb hatékonyságot az alábbiak biztosítják:
- Robusztus 6 Sigma Stage-Gate folyamat
- 6 Sigma fekete övből álló elkötelezett csapat - A legfontosabb folyamattulajdonosok és a minőségi megfelelés
- Folyamatos fejlesztés és visszacsatolási hurok
Emelvény
A szabadalmaztatott platform előnyöket kínál:
- Webalapú végpontok közötti platform
- Kifogástalan minőség
- Gyorsabb TAT
- Zökkenőmentes szállítás
Miért érdemes kiszervezni a szöveges adatok címkézését / megjegyzését?
Dedikált csapat
Becslések szerint az adattudósok idejük több mint 80% -át az adatok tisztítására és előkészítésére fordítják. Az outsourcing segítségével az adattudósok csapata a robusztus algoritmusok fejlesztésének folytatására összpontosíthat, és ránk bízza a munka fárasztó részét.
Skálázhatóság
Még egy átlagos gépi tanulási (ML) modell is megkövetelné a nagy darab adatok címkézését, ami megköveteli a vállalatoktól, hogy más csapatok erőforrásait vonják be. A hozzánk hasonló adatfelismerési tanácsadókkal olyan tartományi szakértőket kínálunk, akik elkötelezetten dolgoznak az Ön projektjein, és könnyen méretezhetik a műveleteket, ahogy az Ön vállalkozása növekszik.
Jobb minőség
Az elkötelezett tartomány szakértői, akik nap mint nap jegyzeteket készítenek, minden nap kiváló munkát végeznek egy olyan csapattal összehasonlítva, amelynek el kell látnia a jegyzetelési feladatokat elfoglaltságaikban. Mondanom sem kell, hogy jobb kimenetet eredményez.
Távolítsa el a belső elfogultságot
Az AI modellek kudarca az oka annak, hogy az adatgyűjtésen és megjegyzéseken dolgozó csapatok akaratlanul is torzítást vezetnek be, torzítják a végeredményt és befolyásolják a pontosságot. Az adatfelirat -készítő azonban jobb munkát végez az adatok jegyzetelésében a jobb pontosság érdekében a feltételezések és torzítások kiküszöbölésével.
Szolgáltatások
A szakértő képadatgyűjtés nem minden kéznél van az átfogó AI-beállításokhoz. A Shaipnél a következő szolgáltatásokat is figyelembe veheti, hogy a szokásosnál szélesebb körben elterjessze a modelleket:
Hangjegyzet
Szolgáltatások
A Shaip specializálódott arra, hogy a hangforrások, beszéd- és hangspecifikus adatkészletek megcímkézése a megfelelő eszközökkel, például a beszédfelismeréssel, a hangszórói naplózással, az érzelemfelismeréssel stb.
Kép megjegyzés
Szolgáltatások
Büszkék vagyunk a címkézésre, a szegmentált képadatokra, hogy felkészítsük az igényes számítógépes látásmodelleket. Néhány releváns technika magában foglalja a határfelismerést és a képek osztályozását.
Videó kommentárja
Szolgáltatások
A Shaip csúcsminőségű videócímkézési szolgáltatásokat kínál a Computer Vision modellek oktatásához. A cél itt az, hogy az adatkészletek használhatók legyenek olyan eszközökkel, mint a mintafelismerés, az objektumfelismerés stb.
Ajánlott források
Ajánlat
Eset-specifikus szöveges adatgyűjtés
A Shaip kognitív szöveges adatgyűjtési szolgáltatások valódi értéke abban rejlik, hogy kulcsot ad a szervezeteknek a strukturálatlan szövegadatok mélyén található kritikus információk feloldásához.
Vásárlói útmutató
Vevői kézikönyv az adatmegjegyzéshez és az adatok címkézéséhez
Tehát egy új AI / ML kezdeményezést szeretne elindítani, és rájön, hogy a jó adatok megtalálása a működésének egyik legnagyobb kihívása lesz. Az AI / ML modell kimenete csak olyan jó, mint az adatok.
Blog
Az AI-projektek pontos adatainak biztosítása
Egy robusztus, mesterséges intelligencia-alapú megoldás adatokra épül – nem akármilyen adatokra, hanem kiváló minőségű, pontosan jegyzett adatokra. Csak a legjobb és legkifinomultabb adatok hajthatják végre az AI-projektet, és ez az adattisztaság óriási hatással lesz a projekt eredményére.
NLP rendszer a csővezetékben? Fektessen be az Avant minőségű szövegcímkézési szolgáltatásokba – szakértőink gondoskodnak a komplex címkézésről
Gyakran feltett kérdések (GYIK)
A szöveges adathalmazok címkézési folyamata, hogy felkészüljenek az NLP modellekre, a szöveges megjegyzések lényege.
A szövegrészlet jegyzetelésének számos módja van. Az NLP szöveges megjegyzése azonban a használati esettől függ. A szokásos gyakorlat szerint azonban metaadat -címkét kell hozzáadni az adatkészlethez, miközben megjelölik annak jellemzőit, például kifejezéseket, kulcsszavakat és még érzelmeket is.
"Henry 24. március 1990 -én született, és a szórakoztatóipar nagy nevévé vált." Ha figyelmesen elolvassa a mondatot, jó néhány megjegyzési példát kaphat, Henry és a vonatkozó születési dátum és év egységek, és a hangulat semleges, ha megjegyzést fűznek hozzá.
Az NLP szövegfeliratozása egyszerűen a címkék meghatározásáról szól az adatkészletekhez, amelyek többnyire eltérő mondatszerkezetek, és kategorizálásra várnak.
A szöveges adatok megjegyzése a lépcsőfok az intelligens csevegőbotok, virtuális asszisztensek, e -mail szűrők, fordítók és bármi más fejlesztéséhez, amelyek lehetővé teszik a gépek számára, hogy megértsék az emberek természetes feldolgozási nyelvét, és ennek megfelelően válaszoljanak is.