Gevallespesifieke versameling van teksdata
Bemagtig NLP-modelle om mensetaal te ontsyfer met die nuutste AI-gefokusde teksversamelingsdiens
Stel jou voor jou teksdatapyplyn sonder die knelpunte. Kom ons wys jou hoe!
Voorgestelde kliënte
Waarom is teksopleidingsdatastel nodig vir die verwerking van natuurlike tale?
Dit kan 'n moeilike ding wees om intelligente masjiene op te lei om teksdata te monitor en besluite te neem op grond van die insette. Maar kan ons nie net masjiene oplei om die insette volgens patrone te sien nie?
Ons kan, maar nie elke masjien het visuele analise nie. Sekere toepassings is streng taalgebaseerd en bedoel om tekste te filter, teksanalise te verskaf en in die geskrewe vorm te vertaal. Vir intelligente modelle soos hierdie, is die eerste stap na uitgebreide opleiding om hulle groot hoeveelhede teksdata te laat verbruik.
Tog is die verkryging van data 'n skrikwekkende taak met ingewikkeldhede wat wissel na gelang van die aard van diepgaande leer-, NLP- en masjienleervermoëns. Daarom, as 'n eerste stap in die rigting van holistiese toesig, sonder toesig en versterkingsleer wat baie meer dinamies en watervalleig van aard is, moet 'n organisasie staatmaak op geloofwaardige teksdata -insamelingsdienste.
Met betroubare gereedskap vir die versameling van teksdata tot u beskikking, kan u:
- Skep 'n volledige databasis vir u AI -model
- Doel elke vorm van data -insameling
- Gee aandag aan elke gebruiksgeval wat deur die model geteiken word
- Implementeer tegniese herkenningstegnologie om geskrewe data -onttrekking te outomatiseer
- Verbeter die vermoëns van navorsing en bewyse om die intelligente stelsel op te bou
- Implementeer maklik teksontginningstegnologieë
Professionele teksversamelingsdienste vir NLP
Enige onderwerp. Enige scenario.
Teksontginning vereis perspektief. Die hoeveelheid en kwaliteit van die inligting wat u in 'n stelsel wil invoer, hang af van die spesifisiteit, gebruiksgevalle, algehele beplanning en kreatiewe aspekte van die projek. Daar kan ook redelik eenvoudige opstellings wees wat slegs data in groot hoeveelhede benodig, alhoewel met die fokus op omkeertyd en holistiese opleiding.
Laastens moet sommige NLP -modelle AI -vooroordeel uitskakel deur gebruik te maak van baie korrelige teksreserwes. Ongeag die voorkeure, kwaliteit wat u wil uitstal en die omvang van die model se vermoëns, by Shaip help ons u om aan elke vereiste te voldoen, via doelgerigte, saamgestelde, aangepaste en smeebare teksversamelingsdienste. Die verkryging van AI -opleidingsdata vir Shaip beteken ook toegang tot die volgende voordele:
- Identifiseer akkurate teksdatastelle vir ML met semantiese analise in die kern
- Voorbereiding van ML -modelle vir transkripsie, met ondersteuning vir die identifisering van menslike spraak
- Ondersteuning vir 'n wye verskeidenheid tale
- Intelligent opgeleide kliëntediens
- Die vermoë om aan verskillende toepassings te voldoen
Ons kundigheid
Tipes dataversameling wat ons behandel
Die ware waarde van Shaip kognitiewe teksversamelingsdienste is dat dit organisasies die sleutel gee om kritieke inligting wat diep binne ongestruktureerde teksdata gevind word, te ontsluit. Hierdie ongestruktureerde data kan doktersnotas, persoonlike eiendomsversekeringseise of bankrekords insluit. 'N Groot hoeveelheid teksdata -insameling is noodsaaklik vir die ontwikkeling van tegnologieë wat menslike taal kan verstaan. By Shaip kry u die volledige data -insamelingsstapel as u bekommerd is oor die opleiding van modelle met gedokumenteerde bronne. Ons dienste dek 'n wye verskeidenheid teksversamelingsdienste om hoë kwaliteit NLP-datastelle te bou.
Ontvangsdata
versameling
Leer u intelligente e -handelsmodelle om fakture met akkuraatheid te identifiseer.
Ons OCR-tegnologie en relevante identifikasietegnieke help u om inligting rakende taxi-ontvangste, internetrekeninge, restaurantrekeninge, inkopiefakture en veeltalige kwitansies in die masjiene in te voer om dit holisties op te lei.
Kaartjie -datastel
versameling
Hervorm u digitale reisassistent met indrukwekkende insigte
Maak seker dat u pasgemaakte AI -model spoorweg-, vaart-, lugredery-, bus- en ander kaartjies perfek kan identifiseer met genoegsame teksdatastelle vir masjienleer en OCR -insigte.
EHR Data en geneeskunde-diktasie-transkripsies
Leer gesondheidsorgmodelle proaktief op om die kliniese akkuraatheid te verbeter.
Ons oplossings vir die versameling van teksdata bevat mediese datastelle en transkripsies, waardeur u vindingryke digitale gesondheidsorgopstellings kan bou wat kliniese insigte kan stoor, werkstroom kan bestuur en mediese transkripsie kan outomatiseer.
Dokument Datastel
versameling
Berei digitale RTO's, betalingsbanke en professionele instellings intelligent voor
Ons help u om modelle op te stel wat 'n professionele doel dien, deur dokumente te laat identifiseer. Ons dekking strek oor kredietkaarte, eiendomsdokumente, rybewyse, visumdatastelle en meer
Voorneme variasie
dataset
Ontwerp verligte NLP -stelsels wat die bedoeling kan identifiseer.
Leer nou masjiene om die bedoeling van u teksinvoer te identifiseer. Met Shaip kan u opsetherkenning en bedoelingsklassifikasie inskakel om emosies op te spoor uit sinstruktuur en geformuleerde volgorde.
Handgeskrewe data -transkripsie
AI teksopsporings- en herkenningsmodelle binne u vingers.
Transkribeer 'n wye verskeidenheid historiese dokumente of selfs handgeskrewe notas met die handgeskrewe datatranskripsie. Boonop laat ons gedetailleerde opleidingsbenadering u model die struktuur, uitleg en teks herken
Chatbot -opleidingsdata
Gebruik interaktiewe chatbots vir 'n meer professionele voorkoms
Ons beskik oor Chatbot -opleidingsdatastelle om u te help om 'n paar van die meer interaktiewe programme vir u professionele opset te ontwikkel. Met ons versameling van sms-data en vertikaal gebaseerde dienste, word dit makliker vir chatbots om organies op teksinvoer te reageer.
OCR -opleiding
Voeg 'n visuele element by teks-aangedrewe AI-modelle
Ons dienste dek OCR (optiese karakterherkenning) as 'n selfstandige diens, wat jou in staat stel om woorde, karakters, insigte van geskandeerde foto's en meer intelligent te herken, met betroubare datastelle om die masjien mee te voed.
Teksdatastelle
NLP-datastelle vir sentimentanalise
Ontleed menslike emosie deur nuanses in kliënteresensies, sosiale media, ens.
Teksdatastel vir stemherkenning en kletsbotte
Versamel teksdatastelle bv. e-posse, SMS'e, blogs, dokumente, navorsingsvraestelle ens.
Redes om Shaip te kies as u betroubare vennoot vir die versameling van teksdata
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
dienste wat aangebied word
Die versameling van kundige teksdata 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:
Klankdata -insamelingdienste
Ons maak dit vir u makliker om die modelle met stemdata te voed om hulle te help om die voordele van natuurlike taalverwerking op 'n meer gebalanseerde manier te ondersoek
Dienste vir die versameling van beelddata
Maak seker dat u rekenaarvisiemodel elke beeld akkuraat identifiseer om die volgende generasie AI-modelle van die toekoms naatloos op te lei
Dienste vir die versameling van video-data
Konsentreer nou op rekenaarvisie saam met NLP vir die opleiding van u modelle om voorwerpe, individue, afskrikmiddels en ander visuele elemente tot volmaaktheid te identifiseer
Aanbevole bronne
Kopergids
Kopersgids KI vir data-insameling
Masjiene het nie hul eie verstand nie. Hulle is sonder menings, feite en vermoëns soos redenering, kognisie en meer. Om dit in kragtige mediums te verander, benodig jy algoritmes wat op grond van data ontwikkel is.
Nuus
Teksannotasie in Masjienleer: 'n Omvattende Gids
Teksannotasie in masjienleer verwys na die byvoeging van metadata of etikette by rou tekstuele data om gestruktureerde datastelle te skep vir opleiding, evaluering en verbetering van masjienleermodelle. Dit is 'n deurslaggewende stap in natuurlike taalverwerking (NLP) take.
Oplossings
KI-opleidingsdata vir optiese karakterherkenning (OCR)
Optimaliseer data-digitalisering met hoë-gehalte Optical Character Recognition (OCR) opleidingsdata om intelligente ML-modelle te bou. Die ontsyfering en digitalisering van geskandeerde beelde van teks is 'n uitdaging vir baie besighede wat betroubare KI- en Deep Learning-modelle ontwikkel.
Wil jy jou eie teksdatastel bou?
Kontak ons nou om jou bekommernisse oor teksopleidingdata-insameling te laat vaar
Algemene vrae (FAQ)
Teksdata-insameling is die proses om geskrewe inhoud te versamel om masjienleermodelle op te lei en te verfyn, wat hulle in staat stel om taal te verstaan en te verwerk.
In ML behels teksdata-insameling die verkryging en organisering van teks uit verskeie bronne. Hierdie data word dan gebruik om die model te leer hoe om patrone te herken, voorspellings te maak of teks te genereer gebaseer op die voorbeelde wat verskaf word.
Teksdata-insameling is noodsaaklik omdat die kwaliteit en verskeidenheid van die data die model se akkuraatheid bepaal. Hoe beter die data, hoe meer doeltreffend en presies word die model in die hantering van taaltake.
Teksdata kan uit verskeie bronne kom, insluitend boeke, artikels, webwerwe, sosiale media, kletslogboeke, klantresensies, e-posse en meer, afhangende van die spesifieke projek en sy doelwitte.