Pregătiți modele AI cu discernământ cu servicii de adnotare text de ultimă generație
Lăsați serviciile noastre de adnotare text să creeze seturi de date exhaustive, detaliate și unice, pentru a se potrivi perfect în prototipurile ML și NLP inventate.
Dați viață datelor dvs. text!
Clienți prezentați
De ce este nevoie de serviciile de adnotare text pentru NLP?
Într-o epocă în care chatboții, filtrele de e-mail și traducătorii multilingvi au o zi de lucru, de multe ori este nevoie de mai mult decât o idee pentru a crea IA inteligente ca următoarea tehnologie revoluționară. Susținătorii sistemelor bazate pe NLP consideră că, pentru ca algoritmii să funcționeze la apogeu, modelele trebuie să fie alimentate cu volume excesive de date text etichetate, posibile prin soluții și servicii credibile de adnotare text.
Pentru a simplifica, adnotarea textului urmărește crearea de seturi de date unice, bazate pe proiecte, relevante pentru o anumită configurație AI. Aceste seturi de date de înaltă calitate sunt esențiale în modelele de antrenament pentru a funcționa conform specificațiilor.
Încă nu sunteți siguri despre cum funcționează adnotarea textului pentru Machine Learning! Ei bine, imaginați-vă că vizitați un site web cu chatboți integrati la ora 3 dimineața, unde introduceți întrebări și obțineți răspunsuri într-o clipă. Cu siguranță nu te poți aștepta ca o persoană să răspundă la o oră atât de ciudată. Aici intervine magia AI, pe măsură ce chatboții, la primirea unei interogări, preiau rapid răspunsuri din datele de antrenament.
Adnotare text precisă pentru învățarea automată
Oricât de mult se pare conceptul intrigant, pregătirea unor resurse similare poate necesita mult efort, experiență profesională și intelect la nivel de expert. Aici Shaip apare ca o companie de încredere de adnotare text, concentrându-se intens pe etichetarea perfectă a datelor colectate.
Cu Shaip la bord, puteți înceta să vă faceți griji cu privire la abilitățile perceptive ale configurațiilor de învățare automată, deoarece datele de instruire AI oferite sunt pregătite pentru a interpreta răspunsurile, semantica și, da, chiar și sentimentele.
Căutând mai multe, iată câteva dintre beneficiile suplimentare de a vă baza pe Shaip ca partener de externalizare a adnotăților text:
- Abordare intensivă a obiectivelor
- Concentrați-vă pe context și pe claritatea comunicării
- Abilitatea de a antrena mașini cu elemente lingvistice
- Etichetare exhaustivă pentru motorul de căutare
- Oferte scalabile
- Traducere automată în mai multe limbi
Expertiza noastră
Servicii de etichetare text specifice obiectivelor
Oferim servicii de etichetare cognitivă a textului prin instrumentul nostru patentat de etichetare a textului, care este conceput pentru a permite organizațiilor să deblocheze informații critice în text nestructurat. Adnotarea textului disponibil ajută mașinile să înțeleagă limbajul uman. Cu o experiență bogată în limbaj natural și lingvistică, suntem bine echipați pentru a gestiona proiecte de etichetare a textului de orice scară. Echipa noastră calificată poate lucra la diferite soluții de etichetare text, cum ar fi recunoașterea entității denumite, analiza intențiilor, analiza sentimentelor, adnotarea documentelor etc. Alegeți unul care se potrivește cerințelor dvs. și lăsați-l pe Shaip să se ocupe de sarcinile grele. Mai jos sunt câteva exemple de text adnotat.
Clasificarea textului
Cea mai elementară abordare în ceea ce privește adnotarea textului, care se concentrează pe clasificarea textului, în funcție de tipul de conținut, intenție, sentiment și subiect. Odată clasificate, seturile de date sunt introduse în sistem ca parte a unui segment predefinit, pe care mașinile îl pot accesa pentru a genera un răspuns.
Adnotare lingvistică
Denumită inițial adnotare corpus, această formă de etichetare a seturilor de date textuale se concentrează pe detaliile lingvistice ale audio și ale textelor; În plus, este nevoie și de adnotare fonetică, fragmente de adnotare semantică, etichetare POS etc. Această abordare este relevantă atunci când vine vorba de formarea modelelor de traducere automată.
Adnotare entitate
Această metodă de etichetare este esențială atunci când vine vorba de instruirea Chatbot. Accentul aici constă în extragerea, localizarea și etichetarea entităților înainte de a introduce datele în sistem. Ca și în cazul oricărei interfețe bazate pe Chatbot, entitățile de nume, frazele cheie și POS, cum ar fi adjective, adverbe și altele, devin piesa centrală.
Legarea entităților
În timp ce adnotatorii extrag entități din depozite de date mai mari, acestea trebuie să fie interconectate pentru a forma seturi de date care să aibă sens. Acesta este unul dintre puținele instrumente de adnotare a textului care includ configurarea bazelor de date complete de cunoștințe prin dezambiguizare și, eventual, legături end-to-end. de exemplu, rutarea URL, direct din interfața de chat
SAO (Obiect de acțiune subiect)
Când un text conține mai multe entități, legate printr-o acțiune. De exemplu, „John hits Jimmy”, este deschis pentru adnotări de entități și clasificare a textului, unde este adăugată o etichetă referitoare la discuțiile bazate pe lege. Cu toate acestea, pentru ca modelul să înțeleagă propoziția, acesta trebuie să fie alimentat cu date SAO, John fiind subiectul, Jimmy obiectul și acțiunea în judecată.
Adnotare de sentiment
Adnotarea sentimentelor are grijă de etichetarea emoțională și permite setărilor inteligente să detecteze conotații ascunse, opinii și sentimente specifice. Adnotatorilor li se atribuie responsabilități de a revizui textul și de a-l eticheta drept sentimente negative, neutre și pozitive. În timp ce adnotarea intenției se concentrează pe dorința interogării.
Fiecare text trebuie să treacă prin această formă de etichetare pentru a antrena modelele la perfecțiune
Motive pentru a alege Shaip ca partener de încredere pentru adnotare text
oameni
Echipe dedicate și pregătite:
- Peste 30,000 de colaboratori pentru crearea datelor, etichetare și asigurare a calității
- Echipa de management de proiect acreditată
- Echipa de dezvoltare a produselor cu experiență
- Echipa Talent Pool Sourcing & Onboarding
Proces
Cea mai mare eficiență a procesului este asigurată cu:
- Proces robust 6 Sigma Stage-Gate
- O echipă dedicată de centuri negre 6 Sigma – proprietari cheie de proces și conformitate cu calitatea
- Îmbunătățire continuă și buclă de feedback
Platformă
Platforma patentata ofera beneficii:
- Platformă end-to-end bazată pe web
- Calitate impecabilă
- TAT mai rapid
- Livrare fără întreruperi
oameni
Echipe dedicate și pregătite:
- Peste 30,000 de colaboratori pentru crearea datelor, etichetare și asigurare a calității
- Echipa de management de proiect acreditată
- Echipa de dezvoltare a produselor cu experiență
- Echipa Talent Pool Sourcing & Onboarding
Proces
Cea mai mare eficiență a procesului este asigurată cu:
- Proces robust 6 Sigma Stage-Gate
- O echipă dedicată de centuri negre 6 Sigma – proprietari cheie de proces și conformitate cu calitatea
- Îmbunătățire continuă și buclă de feedback
Platformă
Platforma patentata ofera beneficii:
- Platformă end-to-end bazată pe web
- Calitate impecabilă
- TAT mai rapid
- Livrare fără întreruperi
De ce ar trebui să externalizați Etichetarea/Adnotarea datelor text
Echipa dedicată
Se estimează că oamenii de știință de date își petrec peste 80% din timp cu curățarea și pregătirea datelor. Cu externalizarea, echipa dvs. de oameni de știință în date se poate concentra pe continuarea dezvoltării algoritmilor robusti, lăsând partea plictisitoare a jobului, în seama noastră.
Scalabilitate
Chiar și un model mediu de învățare automată (ML) ar necesita etichetarea unor cantități mari de date, ceea ce presupune ca companiile să atragă resurse de la alte echipe. Cu consultanții de adnotare a datelor ca noi, oferim experți în domeniu care lucrează cu dedicație la proiectele dvs. și pot scala cu ușurință operațiunile pe măsură ce afacerea dvs. crește.
Calitate mai buna
Experții de domeniu dedicați, care adnotă zi de zi și zi de zi, vor face - în orice zi - o treabă superioară în comparație cu o echipă, care trebuie să se adapteze sarcinilor de adnotare în programul lor încărcat. Inutil să spun că are ca rezultat o producție mai bună.
Eliminați părtinirea internă
Motivul pentru care modelele de inteligență artificială eșuează este că echipele care lucrează la colectarea și adnotarea datelor introduc neintenționat prejudecăți, deformând rezultatul final și afectând acuratețea. Cu toate acestea, furnizorul de adnotări de date face o treabă mai bună la adnotarea datelor pentru o precizie îmbunătățită, eliminând ipotezele și părtinirile.
Servicii oferite
Colectarea expertă a datelor de imagine nu este completă pentru setări AI complete. La Shaip, puteți chiar să luați în considerare următoarele servicii pentru a face modelele mult mai răspândite decât de obicei:
Adnotare audio
Servicii
Etichetarea surselor audio, a vorbirii și a seturilor de date specifice vocii prin instrumente relevante precum recunoașterea vorbirii, diarizarea vorbitorului, recunoașterea emoțiilor și multe altele, este ceva în care Shaip este specializat.
Adnotarea imaginii
Servicii
Ne mândrim cu etichetarea, seturile de date de imagini segmentate pentru a pregăti modele de viziune computerizată cu discernământ. Unele dintre tehnicile relevante includ recunoașterea limitelor și clasificarea imaginilor.
Adnotare video
Servicii
Shaip oferă servicii de etichetare video de ultimă generație pentru antrenarea modelelor Computer Vision. Scopul aici este de a face seturile de date utilizabile cu instrumente precum recunoașterea modelelor, detectarea obiectelor și multe altele.
Resurse recomandate
ofertele
Colectarea datelor text specifice cazului
Adevărata valoare a serviciilor de colectare a datelor de tip text cognitiv Shaip este că oferă organizațiilor cheia pentru a debloca informațiile critice găsite în adâncimea datelor text nestructurate.
Ghidul cumpărătorului
Ghidul cumpărătorului pentru adnotarea datelor și etichetarea datelor
Deci, doriți să începeți o nouă inițiativă AI/ML și vă dați seama că găsirea de date bune va fi unul dintre aspectele cele mai provocatoare ale operațiunii dumneavoastră. Ieșirea modelului dvs. AI/ML este la fel de bună ca și datele.
BLOG
Asigurarea adnotării exacte a datelor pentru proiectele AI
O soluție robustă bazată pe inteligență artificială este construită pe date – nu orice date, ci date de înaltă calitate, adnotate cu precizie. Doar cele mai bune și mai rafinate date vă pot alimenta proiectul AI, iar această puritate a datelor va avea un impact imens asupra rezultatului proiectului.
Sistemul NLP în curs de dezvoltare? Investește în servicii de etichetare a textului de avangardă – experții noștri se ocupă de etichetarea complexă
Întrebări frecvente (FAQ)
Un proces de etichetare a seturilor de date textuale pentru a le face pregătite pentru antrenament pentru modelele NLP este ceea ce înseamnă adnotarea textului.
Există multe modalități de adnotare a unui fragment de text. Cu toate acestea, adnotarea textului pentru NLP depinde de cazurile dvs. de utilizare. Practica standard, totuși, este să adăugați o etichetă de metadate la setul de date, în timp ce marcați caracteristicile acestuia, cum ar fi expresii, cuvinte cheie și chiar sentimente.
„Henry s-a născut pe 24 martie 1990 și a devenit un nume important în industria divertismentului”. Dacă citiți cu atenție propoziția, veți obține destul de multe exemple de adnotări, cu Henry și data și anul de naștere relevante fiind entități, iar sentimentul fiind neutru, atunci când sunt adnotate.
Adnotarea textului în NLP este pur și simplu despre definirea etichetelor pentru seturile de date, care sunt în mare parte structuri de propoziții disparate, care așteaptă să fie clasificate.
Adnotarea datelor text este piatra de temelie pentru dezvoltarea chatbot-urilor inteligenți, asistenților virtuali, filtrele de e-mail, traducătorii și orice lucru care permite mașinilor să înțeleagă limbajul natural de procesare al oamenilor și chiar să răspundă în consecință.