Berei kieskeurige AI-modelle voor met die nuutste teksaantekeningdienste
Laat ons teksaantekeningdienste volledige, gedetailleerde en unieke datastelle skep om in u ML & NLP -prototipes te vind.
Bring jou teksdata tot lewe!
Voorgestelde kliënte
Waarom is teksaantekeningdienste nodig vir NLP?
In 'n era waarin chatbots, e -posfilters en veeltalige vertalers 'n velddag beleef, verg dit dikwels net meer as 'n idee om intelligente AI's as die volgende deurbraak tegnologie te skep. Voorstanders van NLP-aangedrewe stelsels is van mening dat modelle gevoed moet word met buitengewone hoeveelhede gemerkte teksdata om algoritmes op hul beste te kan funksioneer, met geloofwaardige oplossings en dienste vir teksaantekeninge.
Om dit te vereenvoudig, is teksaantekening daarop gemik om unieke, projekgedrewe datastelle te skep wat relevant is vir 'n spesifieke AI-opstelling. Hierdie datastelle van hoë gehalte speel 'n belangrike rol in die opleiding van modelle om soos gespesifiseer uit te voer.
Nog onseker oor hoe teksaantekening vir Masjienleer werk! Wel, stel jou voor dat jy 'n webwerf met geïntegreerde kletsbotte om 3:XNUMX in die oggend besoek, waar jy vrae intik en antwoorde in 'n oogwink kry. Jy kan beslis nie van 'n persoon verwag om op so 'n vreemde uur te reageer nie. Dit is hier waar die magie van KI inskop, aangesien die chatbots, wanneer hulle 'n navraag ontvang, vinnig antwoorde van die opleidingsdata afhaal.
Akkurate teksaantekening vir masjienleer
Soveel as wat die konsep interessant lyk, kan die voorbereiding van soortgelyke hulpbronne baie moeite, professionele ervaring en intellektuele vlak verg. Dit is waar Shaip verskyn as 'n betroubare teksaantekeningonderneming, wat hom veral toespits op die etikettering van die versamelde data tot in die volmaaktheid.
Met Shaip aan boord, kan u ophou om u te bekommer oor die waarnemingsvermoëns van u masjienleeropstellings, aangesien die AI -opleidingsdata wat aangebied word, voorberei is om antwoorde, semantiek en ja, selfs gevoelens te interpreteer.
Hier is 'n paar van die bykomende voordele om op Shaip te vertrou as u uitkontrakteringsvennoot vir teksaantekeninge:
- Doel-intensiewe benadering
- Fokus op konteks en duidelikheid van kommunikasie
- Die vermoë om masjiene met taalkundige elemente op te lei
- Uitputtende etikettering van soekenjins
- Skaalbare aanbiedings
- Meertalige masjienvertaling
Ons kundigheid
Doelspesifieke teksetiketteringsdienste
Ons bied kognitiewe teksetiketteringsdienste aan deur middel van ons gepatenteerde teksetiketteringshulpmiddel wat ontwerp is om organisasies in staat te stel om kritieke inligting in ongestruktureerde teks te ontsluit. Die aantekening van die beskikbare teks help masjiene om die menslike taal te verstaan. Met 'n ryk ervaring in natuurlike taal en taalkunde, is ons goed toegerus om teksetiketteringsprojekte van enige skaal te hanteer. Ons gekwalifiseerde span kan aan verskillende oplossings vir teksetikette werk, soos benoemde entiteit erkenning, voorneme analise, sentiment analise, dokument annotasie ens. Kies een wat aan jou vereistes voldoen en laat Shaip die swaar opheffing hanteer. Hieronder is 'n paar geannoteerde teksvoorbeelde.
Teks Klassifikasie
Die mees elementêre benadering rakende teksaantekening, wat fokus op die kategorisering van teks, gebaseer op die inhoudstipe, bedoeling, sentiment en onderwerp. Sodra dit gekategoriseer is, word die datastelle in die stelsel ingevoer as deel van 'n vooraf gedefinieerde segment, waartoe masjiene toegang kan verkry om 'n antwoord te genereer
Taalkundige aantekening
Oorspronklik as korpus -annotasie genoem, fokus hierdie vorm van etikettering van tekstuele datastelle op die taalbesonderhede van klank en tekste; Boonop verg dit ook fonetiese aantekeninge, stukkies semantiese aantekeninge, POS -etikette, ens. Hierdie benadering is van toepassing op die opleiding van masjienvertalingsmodelle
Entiteitaantekening
Hierdie etiketteringsmetode is van kardinale belang vir Chatbot -opleiding. Die fokus lê hier in die onttrek, vind en merk van entiteite voordat die data in die stelsel ingevoer word. Soos met enige koppelvlak wat deur Chatbot aangedryf word, word naamentiteite, sleutelfrases en POS soos byvoeglike naamwoorde, bywoorde en meer die middelpunt.
Entiekoppeling
Terwyl aantekenaars entiteite uit groter data -bewaarplekke onttrek, moet dit met mekaar verbind word om datastelle te vorm wat betekenis dra. Dit is een van die min teksaantekeninghulpmiddels wat insluit die opstel van volledige kennisdatabasisse via ondubbelsinnigheid en uiteindelik end-to-end-koppeling. bv. URL -routing, direk vanaf die chat -koppelvlak
SAO (Subject Action Object)
As 'n teks verskeie entiteite bevat, gekoppel deur 'n handeling. Byvoorbeeld, 'John hits Jimmy', is oop vir entiteitsaantekening en teksklassifikasie, waar 'n etiket oor wetgewende bespreking bygevoeg word. Vir die model om die sin te verstaan, moet dit egter SAO -data ingevoer word, met John as onderwerp, Jimmy die voorwerp en dagvaar as die aksie.
Sentiment -aantekening
Sentiment -aantekening sorg vir emosionele etikettering en laat intelligente opsette toe om verborge konnotasies, menings en spesifieke gevoelens op te spoor. Annotators word verantwoordelik gehou om die teks te hersien en dit as negatief, neutraal en positief te beskryf. Terwyl opsetaantekening fokus op die begeerte van die navraag.
Elke teks moet deur hierdie etiketvorm gegaan word om die modelle tot in die volmaaktheid te leer
Redes om Shaip te kies as u betroubare vennoot vir teksnotas
Mense
Toegewyde en opgeleide spanne:
- 30,000+ medewerkers vir die skep van data, etikettering en QA
- Gesertifiseerde projekbestuurspan
- Ervare produkontwikkelingspan
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
proses
Die hoogste doeltreffendheid van die proses word verseker deur:
- Robuuste 6 Sigma Stage-Gate-proses
- 'N Toegewyde span van 6 Sigma swart gordels - Belangrike prosesseienaars en voldoening aan gehalte
- Deurlopende verbetering en terugvoerlus
platform
Die gepatenteerde platform bied voordele:
- Web-gebaseerde end-to-end platform
- Onberispelike kwaliteit
- Vinniger TAT
- Naadloze aflewering
Mense
Toegewyde en opgeleide spanne:
- 30,000+ medewerkers vir die skep van data, etikettering en QA
- Gesertifiseerde projekbestuurspan
- Ervare produkontwikkelingspan
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
proses
Die hoogste doeltreffendheid van die proses word verseker deur:
- Robuuste 6 Sigma Stage-Gate-proses
- 'N Toegewyde span van 6 Sigma swart gordels - Belangrike prosesseienaars en voldoening aan gehalte
- Deurlopende verbetering en terugvoerlus
platform
Die gepatenteerde platform bied voordele:
- Web-gebaseerde end-to-end platform
- Onberispelike kwaliteit
- Vinniger TAT
- Naadloze aflewering
Waarom u die etikettering / aantekening van teksdata moet uitkontrakteer?
Toewy span
Daar word beraam dat data -wetenskaplikes meer as 80% van hul tyd spandeer in die opruiming en voorbereiding van data. Met uitkontraktering kan u span datawetenskaplikes daarop fokus om voort te gaan met die ontwikkeling van robuuste algoritmes wat die vervelige deel van die taak aan ons oorlaat.
Skaalbaarheid
Selfs 'n gemiddelde Machine Learning (ML) -model sal groot hoeveelhede data moet etiketteer, wat vereis dat ondernemings hulpbronne van ander spanne insamel. Met konsultante soos ons, bied ons domeinkenners aan wat toegewyd aan u projekte werk en die bedrywighede maklik kan skaal namate u onderneming groei.
Beter gehalte
Toegewyde domeinkenners, wat dag-tot-dag-aantekeninge aanteken, sal-elke dag-beter werk vergeleke met 'n span wat aantekeningstake in hul besige skedules moet akkommodeer. Nodeloos om te sê, dit lei tot beter uitset.
Elimineer interne vooroordeel
Die rede waarom AI -modelle misluk, is omdat spanne wat aan data -insameling en aantekeninge werk, onbedoeld vooroordeel inbring, die eindresultaat skeef trek en die akkuraatheid beïnvloed. Die verskaffer van data -aantekeninge lewer egter 'n beter taak om die data aan te teken vir verbeterde akkuraatheid deur aannames en vooroordeel uit te skakel.
dienste wat aangebied word
Die versameling van deskundige beelddata is nie alles in die hande vir uitgebreide AI-opstellings nie. By Shaip kan u selfs die volgende dienste oorweeg om modelle meer algemeen as gewoonlik te maak:
Klankaantekening
Dienste
Die etiket van klankbronne, spraak en stemspesifieke datastelle via relevante instrumente soos spraakherkenning, luidsprekerdiarisering, emosieherkenning en meer, is iets waarmee Shaip spesialiseer.
Beeldaantekening
Dienste
Ons is trots op die etikettering van gesegmenteerde beelddatastelle om oordeelkundige rekenaarvisiemodelle op te lei. Sommige van die relevante tegnieke sluit grensherkenning en beeldklassifikasie in.
Video-aantekening
Dienste
Shaip bied uitstekende videomerkingsdienste vir die opleiding van rekenaarvisie-modelle. Die doel hier is om datastelle bruikbaar te maak met instrumente soos patroonherkenning, voorwerpopsporing en meer.
Aanbevole bronne
offers
Gevallespesifieke versameling van teksdata
Die ware waarde van Shaip-kognitiewe teksdata-insamelingsdienste is dat dit organisasies die sleutel gee om kritieke inligting te ontsluit wat diep binne ongestruktureerde teksdata gevind word.
Kopergids
Koperhandleiding vir data-aantekening en etikettering van data
U wil dus 'n nuwe AI / ML-inisiatief begin en besef dat die vind van goeie data een van die meer uitdagende aspekte van u operasie sal wees. Die uitvoer van u AI / ML-model is net so goed soos die data.
Nuus
Verseker akkurate data-aantekening vir AI-projekte
'n Robuuste KI-gebaseerde oplossing is gebou op data - nie net enige data nie, maar hoë kwaliteit, akkuraat geannoteerde data. Slegs die beste en mees verfynde data kan jou KI-projek aandryf, en hierdie datasuiwerheid sal 'n groot impak op die projek se uitkoms hê.
NLP-stelsel in die pyplyn? Belê in Avant-graad teksetiketteringsdienste – ons kundiges sorg vir komplekse etikettering
Algemene vrae (FAQ)
'N Proses om teksdatastelle te benoem om hulle gereed te maak vir NLP-modelle, is waaroor teksaantekening gaan.
Daar is baie maniere om 'n teksbrokkie aan te teken. Teksaantekening vir NLP hang egter af van u gebruiksgevalle. Die standaardpraktyk is egter om 'n metadata -tag by die datastel te voeg, terwyl die eienskappe daarvan gemerk word, soos frases, sleutelwoorde en selfs gevoelens.
"Henry is gebore op 24 Maart 1990 en het 'n groot naam in die vermaaklikheidsbedryf geword." As u die sin noukeurig lees, kry u 'n hele paar voorbeelde van aantekeninge, met Henry en die relevante geboortedatum en jaar as entiteite, en die sentiment neutraal as dit geannoteer word.
Teksaantekening in NLP gaan bloot oor die definisie van etikette vir die datastelle, wat meestal uiteenlopende sinstrukture is, wat wag om gekategoriseer te word.
Teksdata -aantekening is die wegspring tot die ontwikkeling van intelligente chatbots, virtuele assistente, e -posfilters, vertalers en alles wat masjiene toelaat om die natuurlike verwerkingstaal van mense te verstaan en selfs daarvolgens te reageer.