Przygotuj wymagające modele sztucznej inteligencji za pomocą najnowocześniejszych usług adnotacji tekstowych
Pozwól, aby nasze usługi adnotacji tekstowych tworzyły wyczerpujące, szczegółowe i niepowtarzalne zestawy danych, które pasują bezpośrednio do wymyślanych przez Ciebie prototypów ML i NLP.
Ożyw swoje dane tekstowe!
Wyróżnieni klienci
Dlaczego do NLP potrzebne są usługi adnotacji tekstowych?
W erze, w której chatboty, filtry poczty e-mail i tłumacze wielojęzyczni pracują w terenie, często potrzeba czegoś więcej niż pomysłu na stworzenie inteligentnej sztucznej inteligencji jako kolejnej przełomowej technologii. Zwolennicy systemów opartych na NLP wierzą, że aby algorytmy działały w szczytowym momencie, modele muszą być zasilane ogromną ilością oznakowanych danych tekstowych, co jest możliwe dzięki wiarygodnym rozwiązaniom i usługom z adnotacjami tekstowymi.
Aby uprościć, adnotacje tekstowe mają na celu tworzenie unikalnych, opartych na projektach zestawów danych, odpowiednich dla konkretnej konfiguracji sztucznej inteligencji. Te wysokiej jakości zestawy danych mają kluczowe znaczenie w modelach szkoleniowych, które mają działać zgodnie ze specyfikacją.
Nadal nie masz pewności, jak działa adnotacja tekstowa dla uczenia maszynowego! Cóż, wyobraź sobie wizytę na stronie ze zintegrowanymi chatbotami o 3 nad ranem, gdzie wpisujesz pytania i otrzymujesz odpowiedzi w mgnieniu oka. Z pewnością nie możesz oczekiwać, że ktoś odpowie o tak dziwnej godzinie. W tym miejscu wkracza magia sztucznej inteligencji, ponieważ chatboty po otrzymaniu zapytania szybko pobierają odpowiedzi z danych treningowych.
Dokładna adnotacja tekstowa do uczenia maszynowego
O ile koncepcja wydaje się intrygująca, przygotowanie podobnych zasobów może wymagać dużego wysiłku, doświadczenia zawodowego i intelektu na poziomie eksperckim. W tym miejscu Shaip pojawia się jako niezawodna firma zajmująca się adnotacjami tekstowymi, koncentrując się w dużym stopniu na znakowaniu zebranych danych do perfekcji.
Dzięki Shaip na pokładzie możesz przestać się martwić o zdolności percepcyjne swoich konfiguracji uczenia maszynowego, ponieważ oferowane dane szkoleniowe AI są przygotowane do interpretacji odpowiedzi, semantyki, a nawet sentymentów.
Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej, oto niektóre dodatkowe korzyści wynikające z polegania na firmie Shaip jako partnerze outsourcingowym adnotacji tekstowych:
- Podejście ukierunkowane na cele
- Skoncentruj się na kontekście i jasności komunikacji
- Umiejętność trenowania maszyn z elementami językowymi
- Wyczerpujące etykietowanie w wyszukiwarkach
- Skalowalne oferty
- Wielojęzyczne tłumaczenie maszynowe
Nasza wiedza
Usługi etykietowania tekstu specyficzne dla celu
Świadczymy usługi kognitywnego oznaczania tekstu za pomocą naszego opatentowanego narzędzia do oznaczania tekstu, które zostało zaprojektowane, aby umożliwić organizacjom odblokowanie krytycznych informacji w tekście nieustrukturyzowanym. Dodawanie adnotacji do dostępnego tekstu pomaga maszynom zrozumieć ludzki język. Dzięki bogatemu doświadczeniu w zakresie języka naturalnego i lingwistyki jesteśmy dobrze przygotowani do obsługi projektów etykietowania tekstów o dowolnej skali. Nasz wykwalifikowany zespół może pracować nad różnymi rozwiązaniami w zakresie etykietowania tekstu, takimi jak rozpoznawanie nazwanych jednostek, analiza intencji, analiza sentymentu, adnotacje do dokumentów itp. Wybierz taki, który odpowiada Twoim wymaganiom i pozwól Shaipowi zająć się podnoszeniem ciężkich przedmiotów. Poniżej znajduje się kilka przykładów tekstu z adnotacjami.
Klasyfikacja tekstu
Najbardziej elementarne podejście dotyczące adnotacji tekstowych, które koncentruje się na kategoryzacji tekstu na podstawie typu treści, intencji, sentymentu i tematu. Po skategoryzowaniu zestawy danych są wprowadzane do systemu jako część wstępnie zdefiniowanego segmentu, do którego maszyny mają dostęp w celu wygenerowania odpowiedzi
Adnotacja językowa
Pierwotnie określana jako adnotacja korpusu, ta forma oznaczania tekstowego zbioru danych skupia się na szczegółach językowych dźwięku i tekstu; Ponadto zajmuje również adnotację fonetyczną, fragmenty adnotacji semantycznej, tagowanie POS itp. Takie podejście jest istotne, jeśli chodzi o trenowanie modeli tłumaczenia maszynowego
Adnotacja jednostki
Ta metoda oznaczania jest kluczowa, jeśli chodzi o szkolenie Chatbotów. Skupiamy się tutaj na wyodrębnianiu, lokalizowaniu i oznaczaniu jednostek przed wprowadzeniem danych do systemu. Podobnie jak w przypadku każdego interfejsu opartego na Chatbot, encje nazw, frazy kluczowe i POS, takie jak przymiotniki, przysłówki i inne, stają się centralnym elementem.
Łączenie jednostek
Chociaż adnotatorzy wyodrębniają jednostki z większych repozytoriów danych, muszą one być ze sobą połączone, aby tworzyć zestawy danych, które mają znaczenie. Jest to jedno z niewielu narzędzi do adnotacji tekstowych, które obejmują tworzenie kompletnych baz danych wiedzy poprzez ujednoznacznienie i ostatecznie tworzenie linków typu end-to-end. np. routing URL, bezpośrednio z interfejsu czatu
SAO (przedmiot działania obiektu)
Gdy tekst zawiera wiele elementów połączonych akcją. Na przykład „Jan uderza Jimmy'ego” jest otwarty na adnotację jednostki i klasyfikację tekstu, gdzie dodawana jest etykieta dotycząca dyskusji opartej na prawie. Jednak, aby model mógł zrozumieć zdanie, musi być zasilany danymi SAO, z Johnem jako podmiotem, Jimmy z obiektem i pozwem jako działaniem.
Adnotacja dotycząca sentymentu
Adnotacja sentymentu zajmuje się etykietowaniem emocjonalnym i umożliwia inteligentnym konfiguracjom wykrywanie ukrytych skojarzeń, opinii i konkretnych nastrojów. Adnotatorom przypisuje się obowiązki związane z recenzowaniem tekstu i oznaczaniem go jako negatywne, neutralne i pozytywne nastroje. Podczas gdy adnotacja intencji skupia się na chęci zapytania.
Każdy tekst musi przejść przez tę formę etykietowania, aby wyszkolić modele do perfekcji
Powody, dla których warto wybrać Shaip jako godnego zaufania partnera w zakresie adnotacji tekstowych
Ludzie
Dedykowane i przeszkolone zespoły:
- Ponad 30,000 współpracowników w zakresie tworzenia danych, etykietowania i kontroli jakości Q
- Uznany Zespół Zarządzania Projektami
- Doświadczony zespół rozwoju produktu
- Zespół ds. pozyskiwania i wdrażania puli talentów
Przetwarzanie
Najwyższą wydajność procesu zapewniają:
- Solidny proces 6 Sigma Stage-Gate
- Dedykowany zespół 6 czarnych pasów Sigma – Właściciele kluczowych procesów i zgodność z jakością
- Ciągłe doskonalenie i pętla sprzężenia zwrotnego
Platforma
Opatentowana platforma oferuje korzyści:
- Kompleksowa platforma internetowa
- Nienaganna jakość
- Szybsze TAT
- Bezproblemowa dostawa
Ludzie
Dedykowane i przeszkolone zespoły:
- Ponad 30,000 współpracowników w zakresie tworzenia danych, etykietowania i kontroli jakości Q
- Uznany Zespół Zarządzania Projektami
- Doświadczony zespół rozwoju produktu
- Zespół ds. pozyskiwania i wdrażania puli talentów
Przetwarzanie
Najwyższą wydajność procesu zapewniają:
- Solidny proces 6 Sigma Stage-Gate
- Dedykowany zespół 6 czarnych pasów Sigma – Właściciele kluczowych procesów i zgodność z jakością
- Ciągłe doskonalenie i pętla sprzężenia zwrotnego
Platforma
Opatentowana platforma oferuje korzyści:
- Kompleksowa platforma internetowa
- Nienaganna jakość
- Szybsze TAT
- Bezproblemowa dostawa
Dlaczego powinieneś zlecić etykietowanie danych tekstowych / adnotacje na zewnątrz?
Dedykuj zespół
Szacuje się, że naukowcy zajmujący się danymi spędzają ponad 80% czasu na czyszczeniu i przygotowywaniu danych. Dzięki outsourcingowi Twój zespół analityków danych może skoncentrować się na dalszym rozwoju niezawodnych algorytmów, pozostawiając nam żmudną część pracy.
Skalowalność
Nawet przeciętny model uczenia maszynowego (ML) wymagałby etykietowania dużych porcji danych, co wymaga od firm ściągania zasobów z innych zespołów. Dzięki konsultantom ds. adnotacji danych, takim jak my, oferujemy ekspertów domenowych, którzy z zaangażowaniem pracują nad Twoimi projektami i mogą łatwo skalować operacje wraz z rozwojem Twojej firmy.
Lepsza jakość
Dedykowani eksperci domenowi, którzy codziennie dodają adnotacje, będą – każdego dnia – wykonywać lepszą pracę w porównaniu z zespołem, który musi uwzględnić zadania związane z adnotacjami w swoich napiętych harmonogramach. Nie trzeba dodawać, że skutkuje to lepszą wydajnością.
Wyeliminuj uprzedzenia wewnętrzne
Powodem, dla którego modele sztucznej inteligencji zawodzą, jest to, że zespoły pracujące nad zbieraniem danych i adnotacjami nieumyślnie wprowadzają stronniczość, zniekształcając wynik końcowy i wpływając na dokładność. Jednak dostawca adnotacji danych lepiej radzi sobie z dodawaniem adnotacji do danych, aby zwiększyć dokładność, eliminując założenia i stronniczość.
Usługi oferowane
Zbieranie danych obrazu przez ekspertów to nie wszystko, co trzeba zrobić, jeśli chodzi o kompleksowe konfiguracje sztucznej inteligencji. W Shaip możesz nawet rozważyć następujące usługi, aby modele były bardziej rozpowszechnione niż zwykle:
Adnotacja dźwiękowa
Usługi
Znakowanie źródeł dźwięku, mowy i zestawów danych specyficznych dla głosu za pomocą odpowiednich narzędzi, takich jak rozpoznawanie mowy, dializa mówcy, rozpoznawanie emocji i inne, to coś, w czym specjalizuje się firma Shaip.
Adnotacja obrazu
Usługi
Jesteśmy dumni z etykietowania, segmentowanych zbiorów danych obrazu, aby szkolić wymagające modele widzenia komputerowego. Niektóre z odpowiednich technik obejmują rozpoznawanie granic i klasyfikację obrazów.
Adnotacja wideo
Usługi
Shaip oferuje wysokiej jakości usługi etykietowania wideo do szkolenia modeli komputerowych. Celem jest uczynienie zbiorów danych użytecznymi za pomocą narzędzi takich jak rozpoznawanie wzorców, wykrywanie obiektów i nie tylko.
Zalecane zasoby
Oferty
Zbieranie danych tekstowych dla konkretnego przypadku
Prawdziwa wartość usług kognitywnego gromadzenia danych tekstowych Shaip polega na tym, że dają one organizacjom klucz do odblokowania krytycznych informacji znajdujących się głęboko w nieustrukturyzowanych danych tekstowych.
Przewodnik kupującego
Przewodnik kupującego dotyczący adnotacji i etykiet danych
Chcesz więc rozpocząć nową inicjatywę AI/ML i zdajesz sobie sprawę, że znalezienie dobrych danych będzie jednym z trudniejszych aspektów Twojej działalności. Dane wyjściowe Twojego modelu AI/ML są tak dobre, jak dane.
Blog
Zapewnianie dokładnych adnotacji danych w projektach AI
Solidne rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji opiera się na danych — nie tylko dowolnych danych, ale wysokiej jakości danych z dokładnymi adnotacjami. Tylko najlepsze i najbardziej dopracowane dane mogą zasilać Twój projekt AI, a czystość danych będzie miała ogromny wpływ na wynik projektu.
System NLP w rurociągu? Zainwestuj w Avant-grade usługi etykietowania tekstu – nasi eksperci zajmują się kompleksowym etykietowaniem
Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
Proces oznaczania tekstowych zestawów danych w celu przygotowania ich do uczenia modeli NLP jest tym, o co chodzi w adnotacjach tekstowych.
Istnieje wiele sposobów dodawania adnotacji do fragmentu tekstu. Jednak adnotacje tekstowe dla NLP zależą od przypadków użycia. Standardową praktyką jest jednak dodanie tagu metadanych do zestawu danych, jednocześnie oznaczając jego cechy, takie jak frazy, słowa kluczowe, a nawet sentymenty.
„Henry urodził się 24 marca 1990 roku i stał się wielkim nazwiskiem w branży rozrywkowej”. Jeśli uważnie przeczytasz zdanie, otrzymasz sporo przykładów adnotacji, z Henrym i odpowiednią datą i rokiem urodzenia jako bytami, a sentyment będzie neutralny, gdy zostanie opatrzony adnotacjami.
Adnotacja tekstowa w NLP polega po prostu na definiowaniu etykiet do zestawów danych, które są w większości odmiennymi strukturami zdań, które czekają na kategoryzację.
Adnotacje do danych tekstowych to odskocznia do rozwoju inteligentnych chatbotów, wirtualnych asystentów, filtrów e-maili, tłumaczy i wszystkiego, co pozwala maszynom zrozumieć naturalny język przetwarzania ludzi, a nawet odpowiednio reagować.