Natuurlike taalverwerkingsdienste en -oplossings

 
Verstaan ​​die bedoeling agter menslike gesprekke met teks- en klankversameling en aantekeningdienste
Natuurlike taalverwerkingsdienste

Voorgestelde kliënte

Bemagtig spanne om wêreldleidende KI-produkte te bou.

Amazon
Google
Microsoft
Cogknit

Menslike intelligensie om Natural Language Processing (NLP) te omskep in 'n datastel van hoë gehalte vir masjienleer 

Woorde alleen kommunikeer nie die hele verhaal nie. Ons by Shaip kan u help om u AI-modelle op te lei om die dubbelsinnigheid in mensetaal te interpreteer

Daar is al geruime tyd beraadslaag oor hoe kunsmatige intelligensie (AI) elke aspek van menselewens gaan verander, en u moes nou al besef het dat dit die potensiaal het om die mees ontwrigtende tegnologie ooit te wees. Vandag kan ons gesels Siri, Cortana of Google om ons basiese navrae aangespreek te kry, maar baie van die werklike potensiaal daarvan is nog onbekend

AI Systems kan hul volle potensiaal verwesenlik met natuurlike taalverwerking (NLP). Sonder NLP -dienste kan AI die betekenis verstaan ​​en eenvoudige vrae beantwoord, maar dit verstaan ​​nie die konteks van wat gesê word nie. Met NLP -oplossings kan gebruikers met intelligente stelsels in hul eie taal omgaan deur teks te lees, spraak te verstaan, te interpreteer wat gesê word en menslike sentiment te meet. Dit stel rekenaars in staat om te leer en te antwoord deur die menslike vermoë om daaglikse taal wat mense gebruik, te verstaan. Die NLP -algoritmes kan patrone vind en kan op hul eie afleidings maak. Dit kan slegs bereik word as hulle akkuraat geannoteerde opleidingsdata in groot volumes ontvang, wat hulle help om verskillende elemente in die taal te identifiseer, te verstaan ​​en aan te dui.

Oudio-teks-versameling

Dienste vir die insameling van data

Teksversameling: Om 'n taalgebaseerde ML-model te bou, is tekstuele data van hoë gehalte uit verskillende bronne nodig in alle groot tale en dialekte. Met ons teksversamelingsdienste kan ons ons kliënte help om groot hoeveelhede persoonlike teks data chatbots op te lei en ander digitale assistente.
 
Oudio- en spraakversameling: Ons help jou om groot volumes hoë-gehalte oudiodata in te samel, aangepas by jou vereiste wat gebruik word vir die opleiding van stemgeaktiveerde virtuele assistente, stemgeaktiveerde toepassings, en meer. Ons bied oudiodata-insamelingsdienste as 'n selfstandige of as bondelaanbiedinge soos 'n outomatiese spraakherkenning (ASR)-spraakdatabasis met oudiodata-insameling, transkripsie/annotasie, leksikons en taalspesifieke dokumente om ASR-modelle op te lei.

Dienste vir aantekening van data

Die korrek georganiseerde en presies geannoteerde data is die kern van die modelle van kunsmatige (AI) / masjienleer (ML). Ons eie platform en saamgestelde werkstrome vir skare-bestuur, kombineer verskillende take met die gekwalifiseerde werker, wat konsekwente en goedkoop aflewering van hoë kwaliteit lewer. Data kan geannoteer word vir 'n groot aantal gevalle, insluitend Genoemde entiteitsherkenning, sentimentanalise, teks- en klankaantekening, klankmerke, ens.

Oudio-teks-aantekening
Data-lisensiëring

Datalisensiëring: NLP-datastelle van die rak af

Blaai deur ons klankdatastel van uiteenlopende NLP-datastelle wat uit meer as 20,000 40 uur oudio bestaan, oor 'n verskeidenheid onderwerpe soos oproepsentrum, algemene gesprek, debatte, toesprake, praatjies, dokumentêr, gebeure, algemene gesprek, fliek, nuus, ens. , in meer as XNUMX tale.

Bestuurde werksmag

Ons bied 'n bekwame hulpbron wat 'n uitbreiding van u span word om u data-aantekeningstake te ondersteun, deur middel van gereedskap wat u verkies, terwyl u die gewenste gehalte handhaaf. Ons ervare personeellede verstaan ​​die fynhede in mensetale en pas die beste praktyke toe wat geleer word deur miljoene klank- en teksdokumente te etiketteer om 'n oplossing van wêreldgehalte vir die etikettering van data vir natuurlike taalverwerking te lewer. 

Bestuurde arbeidsmag

Konsultasie en implementering van natuurlike taalverwerking

Teks- en oudioversameling en aantekeninge

Van die versameling van teks / klank tot annotasie, ons bring 'n beter begrip van die gesproke wêreld met gedetailleerde, akkuraat benoemde teks en klank om die prestasie van u NLP-modelle te verbeter. Of u nou 'n virtuele / digitale assistent oplei, 'n wettige kontrak wil hersien of 'n algoritme vir finansiële ontleding wil opstel, ons verskaf die goue standaarddata wat u benodig om u modelle in die regte wêreld te laat werk. Ons span verstaan ​​die taal, dialek, sintaksis en sinstruktuur om teks akkuraat te merk, gebaseer op u besigheidsvereiste. 

Ons is een van die min NLP -ondernemings wat trots is op hul sterk taalkundige vermoë. Ons het wêreldwye arbeidsmag van oor 30,000 medewerkers van oor die hele wêreld, met kundigheid in meer as 150 tale. Ons het begin-begin, klein en medium ondernemings in die vroeë stadium gehelp en saam met 500 voormalige XNUMX-ondernemings in verskillende sektore gewerk dws gesondheidsorg, kleinhandel/e-handel, finansies, tegnologie, en meer om hul NLP -projekdoelwitte te bereik.

NLP-datastelle

Gespreks-KI-datastel / oudiodatastel

Meer as 50 XNUMX uur se oudio-/spraakdatastelle van die rak af om jou aan die gang te kry.

Data-insameling vir gespreks-ai

NLP-datastelle vir sentimentanalise

Ontleed menslike emosie deur nuanses in kliënteresensies, sosiale media, ens.

Sentimentanalise

Teksdatastel vir stemherkenning en chatbots

Versamel teksdatastelle bv. e-posse, SMS'e, blogs, dokumente, navorsingsvraestelle ens.

Teksdatastel

Hoekom Shaip?

Kundige werksmag

Ons poel kundiges wat vaardig is in teks-/klankannotasie/-etikettering kan akkurate en effektief geannoteerde NLP-datastelle verkry.

Fokus op groei

Ons span help u om teks- / klankdata voor te berei vir die opleiding van KI-enjins, wat waardevolle tyd en hulpbronne bespaar.

scalability

Ons span medewerkers kan ekstra volume akkommodeer terwyl die kwaliteit van data -uitset vir u NLP -oplossings behoue ​​bly.

Mededingende pryse

As kundiges in die opleiding en bestuur van spanne, verseker ons dat projekte binne die omskrewe begroting gelewer word.

Cross-Industry vermoë

Die span ontleed data uit verskeie bronne en kan AI-opleidingsdata doeltreffend en in volumes in alle bedrywe produseer.

Bly voor die kompetisie

Die wye spektrum van klank- / teksdata bied KI groot hoeveelhede inligting wat nodig is om vinniger te oefen.

Gebruiksgevalle

Chatbot-opleiding

Gesprek AI / Chatbot-opleiding

Opleiding vir digitale assistente benodig 'n groot aantal kwaliteitsdata uit verskillende geografiese gebiede, tale, dialekte, opstellings en formate. By Shaip bied ons opleidingsdata aan vir AI-modelle met Human-in-the-loop, wat die nodige kennis, domeinkundigheid het en deeglik bewus is van die spesifieke behoeftes van die kliënt.

Sentimentanalise

Sentiment / bedoeling
Analise

Daar word tereg gesê dat woorde nie daarin slaag om die hele verhaal te kommunikeer nie, en die plig berus op menslike aantekenaars om die dubbelsinnigheid in die menslike taal te interpreteer. Daarom is die uiters belangrik om die sentiment van 'n klant op grond van die gesprek te identifiseer. Ons taalkenners uit verskillende domeine kan nuanses interpreteer in produkresensies, finansiële nuus en sosiale media.

Benoemde entiteit erkenning (ner)

Benoemde entiteitsherkenning (NER)

Benoemde entiteitsherkenning (NER) is om die benoemde entiteite in 'n teks te identifiseer, te onttrek en te klassifiseer in vooraf gedefinieerde kategorieë. Die teks kan gekategoriseer word as 'n plek, naam, organisasie, produk, hoeveelheid, waarde, persentasie, ens. Met NER kan u vrae in die regte wêreld aanspreek, soos watter organisasies in die artikel genoem is, ens.

Kliëntediens-outomatisering

Kliëntediens-outomatisering

Robuuste, goed opgeleide virtuele chatbots of digitale assistente het 'n rewolusie gemaak in die manier waarop klante met die verkopers kommunikeer, wat 'n aansienlike verbetering in die kliënte-ervaring het.

Oudio- en tekstranskripsie

Teks transkripsie

Van dokters se handgeskrewe voorskrifte tot notas vir konferensie-oproepe, ons spesialiste kan enige vorm van data digitaliseer, naamlik argiefdokumente, wettige kontrakte, pasiëntgesondheidsrekords, ens.

Inhoudskategorisering

Inhoudskategorisering

Kategorisering, ook bekend as klassifikasie of etikettering, is die proses om teks in georganiseerde groepe te klassifiseer en dit te etiketteer, gebaseer op die kenmerke wat dit van belang is.

Onderwerp analise

Onderwerpontleding

Onderwerpanalise of etikettering van onderwerpe is die identifisering en uittreksel van betekenis uit 'n gegewe teks deur herhalende onderwerpe / temas wat oorweeg word, te identifiseer.

Oudio-transkripsie

Oudio-transkripsie

Transkribeer toespraak / podcast / seminaar, skakel gesprek in teks. Gebruik mense om klank- / spraaklêers akkuraat aan te teken om NLP-modelle akkuraat op te lei.

Klankindeling

Klankindeling

Kategoriseer klanke of uitsprake om spraak / klank te klassifiseer op grond van taal, dialek, semantiek, leksikons, ens.

Ons vermoë

Mense

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

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

platform

Die gepatenteerde platform bied voordele:

  • Web-gebaseerde end-to-end platform
  • Onberispelike kwaliteit
  • Vinniger TAT
  • Naadloze aflewering

Versnel u AI -padkaart met Shaip's Natural Language Processing Services (NLP Services)

Rekenaaropstellings, selfs met goed gedefinieerde AI-vermoëns, vind dit moeilik om die sentiment agter die navrae te bepaal. Natural Language Processing is een van die meer gesoute takke van kunsmatige intelligensie wat die masjiene beter oplei as dit kom by die verstaan, ontleding en reaksie op stem- en tekstuele data, en fokus sodoende op intelligente konteksbepaling agter antwoorde.

Mensetale is geneig tot variansie en onduidelikhede. NLP -opstellings, gereedskap en komponente is daarop gemik om die teks in verskeie tale te vertaal, akkuraat te reageer op verbale opdragte, gevoelens te ontleed en entiteite te herken, op voorwaarde dat hulle opgelei word in 'n ongelooflike groot hoeveelheid geannoteerde data, wat elke aspek van die menslike dialekte dek.

As u op soek is na praktiese NLP -voorbeelde wat al lank bestaan, beskou die instrument vir voorspelling van teks op u slimfoon as 'n aanvaarbare beginpunt. Ander voorbeelde sluit in virtuele assistente, waaronder Bixby, Siri, Alexa, of meer, die strooipos van u e -posplatform en die Google Translate

Na baie oorweging is dit duidelik dat NLP-take meestal betrekking het op die afbreek van stem- en teksdata om die rekenaar die konteks van die ingeneemde data te laat verstaan. Daarom word NLP die beste gebruik vir teksopsomming, sentimentanalise oor sosiale media, om chatbots en VA's beter op te lei, masjienvertaling en spam -opsporing, wat gebruik word deur leesbaarheid en grammatika -kontrole en e -posplatforms.

NLP kan verder in 5 komponente gesegregeer word, met leksikale analise vir uitdrukkings en woorde, semantiese analise vir die betekenis, pragmatiese analise vir interpretasie, sintaksanalise vir sinstruktuur en diskoersintegrasie vir die bepaling van sinbetekenis soos oorgedra deur gekoppelde sinne.