Usługi adnotacji tekstu dla szkoleń z zakresu NLP, generatywnej sztucznej inteligencji i LLM
Zleć na zewnątrz adnotację tekstową w ponad 150 językach — rozpoznawanie jednostek, sentyment, klasyfikacja i dane szkoleniowe LLM dostarczane przez ekspertów adnotacji
Dlaczego adnotacja tekstowa jest potrzebna i dlaczego Twoje modele NLP i LLM jej potrzebują
Adnotacja tekstu to proces etykietowania niestrukturyzowanego tekstu — wiadomości e-mail, rejestrów czatów, zgłoszeń do pomocy technicznej, notatek klinicznych, umów prawnych, wpisów w mediach społecznościowych — tak aby przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i duże modele językowe (LLM) mogły uczyć się wzorców. Bez wysokiej jakości adnotowanych danych treningowych nawet najsilniejsza architektura modelu nie działa.
W Shaip tworzymy adnotowane zbiory danych tekstowych dla czterech podstawowych zadań: trenowania modelu od podstaw, dostrajania otwartego modelu LLM, oceny wyników modelu oraz ciągłego uczenia wzmacniającego z ludzkim sprzężeniem zwrotnym (RLHF). Każdy zbiór danych jest oznaczany przez adnotatora-eksperta w danej dziedzinie, dwukrotnie sprawdzany przez recenzenta QA przeszkolonego w zakresie Six Sigma i dostarczany w schemacie wymaganym przez Twój proces szkoleniowy.
Jeśli Twój zespół zajmujący się nauką o danych spędza obecnie 80% czasu na oczyszczaniu i etykietowaniu tekstu zamiast na budowaniu modeli, to jest to luka, którą można wypełnić, zlecając na zewnątrz adnotacje tekstu.
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
Rodzaje usług adnotacji tekstu, które świadczymy
Każdy przypadek użycia NLP i generatywnej sztucznej inteligencji (AI) jest odwzorowywany na jedną lub więcej z dziewięciu technik adnotacji. Shaip dostarcza wszystkie dziewięć – w ramach jednej platformy, jednego kierownika projektu i jednego frameworka jakości.
Klasyfikacja tekstu i tagowanie tematów
Klasyfikacja jedno- i wieloetykietowa oraz hierarchiczna do wykrywania spamu, kierowania tematami, kategoryzacji wiadomości, selekcji intencji i moderowania treści. Zbudowana z myślą o skalowaniu do taksonomii obejmujących setki kategorii.
Adnotacja językowa (POS, fonetyczna, morfologiczna)
Tagowanie części mowy, transkrypcja fonetyczna, tagowanie morfologiczne i analiza zależności — wykorzystywane do modelowania języka przy użyciu niewielkich zasobów, szkolenia w zakresie tłumaczeń maszynowych i korpusów akademickich.
Rozpoznawanie jednostek nazwanych (NER) i łączenie jednostek
Oznaczamy osoby, organizacje, lokalizacje, daty, wartości pieniężne, podmioty medyczne, klauzule prawne i kody produktów w tekście niestrukturyzowanym — i łączymy każdą jednostkę z kanoniczną bazą wiedzy (Wikidata, UMLS, ICD-10 lub ontologią klienta).
Podmiot-Akcja-Obiekt (SAO) i adnotacja relacji
Ekstrakcja tripletów do budowy grafów wiedzy, systemów ekstrakcji zdarzeń i analizy patentów. Etykietowanie SAO przekształca płaskie zdania w strukturę zrozumiałą dla maszyn.
Adnotacja dotycząca sentymentu i emocji
Wielopoziomowe nastawienie (pozytywne/neutralne/negatywne) i bardziej szczegółowe etykietowanie emocji w recenzjach, postach w mediach społecznościowych, zgłoszeniach pomocy technicznej i odpowiedziach na ankiety. Wielojęzyczny zasięg uwzględnia niuanse kulturowe – ironia w języku angielskim nie jest równoznaczna z ironią w języku hindi czy arabskim.
Adnotacja intencji dla chatbotów i asystentów wirtualnych
Intencja na poziomie wypowiedzi i etykietowanie jednostek — podstawowy zbiór danych dla każdej konwersacyjnej sztucznej inteligencji, ulepszenia IVR lub umiejętności asystenta głosowego.
Rozwiązywanie koreferencji i łączenie na poziomie dokumentu
Koreferencje wielozdaniowe i międzydokumentowe — odwołujące się do bytu kanonicznego słowa „ona”, „pacjent”, „pozwany”. Kluczowe dla sztucznej inteligencji w przypadku długich streszczeń i narracji klinicznych.
Oznakowanie z szybką reakcją i RLHF dla LLM
Porównanie preferencji, pary instrukcja-odpowiedź, racjonalne rozumowanie oparte na łańcuchu myślowym, podpowiedzi drużyn czerwonych o charakterze antagonistycznym i ocena nieszkodliwości — warstwa ludzkiej informacji zwrotnej, od której zależy dostrajanie nowoczesnego LLM.
Adnotacje dokumentu i OCR po edycji
Etykietowanie na poziomie pól w zeskanowanych plikach PDF, fakturach, EHR, dowodach osobistych i formularzach strukturalnych — połączenie OCR z korektą wykonywaną przez człowieka w celu zapewnienia inteligentnego przetwarzania dokumentów (IDP).
Dlaczego zespoły wybierają Shaip jako partnera outsourcingowego w zakresie adnotacji tekstowych
Ponad 150 języków
Zakres adnotacji obejmuje wszystkie główne języki indoeuropejskie, chińsko-tybetańskie, afroazjatyckie i austronezyjskie, a także języki indyjskie i afrykańskie o niskim zasobie zasobów. Wielojęzyczny sentyment, NER i intencja dostarczane w ramach jednego SOW.
Struktura jakości Six Sigma
Proces prowadzony przez Six Sigma Black Belts. Dwuetapowy proces adnotacji i kontroli jakości (QA). Ciągły monitoring IAA (umowa między adnotatorami) z progami docelowymi ustalanymi dla każdego projektu.
Solidna platforma adnotacji
Internetowy, rejestrowany audytowo, segmentowany według ról interfejs adnotacji. Obsługuje tekst, dźwięk i obraz w jednym przepływie pracy — przydatne, gdy plan działania obejmuje adnotacje multimodalne.
Adnotatory przeszkolone w domenie
Specjaliści ds. adnotacji przydzielani do poszczególnych dziedzin — specjaliści kliniczni w przypadku projektów z zakresu opieki zdrowotnej, recenzenci z uprawnieniami JD w przypadku projektów prawnych, absolwenci finansów w przypadku projektów na rynkach kapitałowych, rodzimi użytkownicy języków w przypadku każdego projektu wielojęzycznego.
Solidna zgodność
Zgodność z HIPAA, RODO, SOC 2 i ISO 27001 – audytowane kontrole dotyczące chronionych informacji medycznych (PHI), danych osobowych UE i bezpieczeństwa SOC 2 typu II. Redagowanie danych osobowych (PII) jest możliwe, zanim jakikolwiek annotator zobaczy dane.
Elastyczny model komercyjny
Za każdy oznaczony obiekt, za godzinę adnotacji, za projekt lub w pełni zarządzaną umowę.
Dlaczego warto zlecić firmie Shaip usługi adnotacji tekstowej
Zlecenie adnotacji tekstowej na zewnątrz to nie decyzja kosztowa, lecz decyzja o szybkości. Cztery powody, dla których zespoły wewnętrzne powierzają etykietowanie tekstu firmie Shaip:
Uwolnij swoich naukowców zajmujących się danymi od 80% obciążenia czasem
Branżowe benchmarki kładą 80% wysiłku zespołu data science na oczyszczanie i przygotowywanie danych. Zlecenie adnotacji tekstowej na zewnątrz pozwala odzyskać tę przepustowość na rozwój modeli, analizę błędów i wdrożenie produkcyjne – czyli pracę, za którą faktycznie wynagradzani są naukowcy danych.
Jakość ekspertów w danej dziedzinie, a nie praca ogólna
Lekarz kliniczny poprawnie adnotuje notatki kliniczne za pierwszym razem. Asystent prawny poprawnie adnotuje umowy za pierwszym razem. Zespoły adnotacyjne generalistów – niezależnie od tego, czy korzystają z crowdsourcingu, czy z wewnętrznego, młodszego personelu – powtarzają pracę dwa lub trzy razy. Routing domenowy zaburza pętlę kontroli jakości.
Elastyczna skala na żądanie
Objętość adnotacji rzadko pojawia się równomiernie. Fazy pilotażowe wymagają dziesięciu adnotatorów; faza przedpremierowa – trzystu; utrzymanie produkcji – dwudziestu. Outsourcing przekształca ryzyko związane z liczebnością personelu w koszt zmienny i eliminuje cykl zatrudniania-szkolenia-utrzymania.
Wyeliminuj wewnętrzne uprzedzenia
Pule adnotacji pochodzące z jednego zespołu, regionu lub tła nieumyślnie kodują swój obraz świata w modelu. Pule adnotacji obejmujące wiele regionów i środowisk – w połączeniu z próbkowaniem QA uwzględniającym stronniczość – generują zbiory danych, które generalizują się na populacje, którym model będzie faktycznie służył.
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:
Usługi adnotacji audio
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.
Usługi adnotacji obrazu
Jesteśmy dumni z etykietowania, segmentowanych zbiorów danych obrazu, aby szkolić wymagające modele widzenia komputerowego. Niektóre z odpowiednich technik obejmują rozpoznawanie granic i klasyfikację obrazów.
Usługi adnotacji wideo
Shaip oferuje najwyższej jakości usługi etykietowania wideo na potrzeby szkolenia modeli Computer Vision.
Celem jest umożliwienie wykorzystania zbiorów danych za pomocą takich narzędzi, jak rozpoznawanie wzorców, wykrywanie obiektów i inne.
Zalecane zasoby
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.
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.
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.
Wyróżnieni klienci
Umożliwianie zespołom tworzenia wiodących na świecie produktów AI.
System NLP w rurociągu? Zainwestuj w Avant-grade usługi etykietowania tekstu – nasi eksperci zajmują się kompleksowym etykietowaniem
Często Zadawane Pytania (FAQ)
1. Czym jest adnotacja tekstowa?
Adnotacja tekstu to proces oznaczania niestrukturyzowanego tekstu — wiadomości e-mail, umów, zgłoszeń pomocy technicznej, notatek klinicznych, wpisów w mediach społecznościowych — za pomocą strukturalnych tagów, dzięki czemu NLP i rozbudowane modele językowe mogą uczyć się zawartych w nich wzorców. Typowe typy adnotacji obejmują rozpoznawanie jednostek nazwanych (NER), analizę sentymentu, adnotację intencji, klasyfikację tekstu, łączenie jednostek oraz tagowanie SAO (podmiot-działanie-obiekt). Adnotacja tekstu stanowi fundament każdego produkcyjnego systemu NLP, każdego chatbota, każdego domenowego LLM i każdego nowoczesnego procesu dokument-AI.
2. Czy warto zlecić tworzenie adnotacji tekstowych na zewnątrz czy stworzyć je samemu?
Decyzja zazwyczaj sprowadza się do trzech czynników. (1) Szybkość: wewnętrzne zespoły zazwyczaj potrzebują 8–12 tygodni na zatrudnienie i przeszkolenie adnotatorów; outsourcing rozpoczyna produkcję oznaczonych danych w ciągu 7–14 dni. (2) Jakość: zewnętrzni adnotatorzy przeszkoleni w danej dziedzinie zapewniają większą zgodność między adnotatorami niż wewnętrzne zespoły o profilu ogólnym, szczególnie w przypadku tekstów z zakresu opieki zdrowotnej, prawa i finansów. (3) Elastyczność kosztowa: ilość adnotacji podlega wahaniom; outsourcing przekształca stały koszt zatrudnienia w zmienny koszt za obiekt lub godzinę. Większość zespołów zleca większość zadań na zewnątrz i utrzymuje niewielką, wewnętrzną grupę recenzentów ds. zapewnienia jakości – model hybrydowy.
3. W jaki sposób Shaip radzi sobie z projektami adnotacji tekstów wielojęzycznych?
Shaip zarządza projektami wielojęzycznymi, wykorzystując globalną wiedzę specjalistyczną i zaawansowane narzędzia, co pozwala mu zagwarantować dokładne etykietowanie w różnych językach i regionach.
4. W jaki sposób adnotacje tekstowe są wykorzystywane do szkolenia chatbotów AI i asystentów wirtualnych?
Adnotacje tekstowe pomagają chatbotom i wirtualnym asystentom zrozumieć zapytania użytkowników poprzez tagowanie elementów, intencji i sentymentów, co pozwala im na udzielanie dokładnych i uwzględniających kontekst odpowiedzi.
5. Jakie są najpopularniejsze typy adnotacji tekstowych oferowane przez Shaip?
Shaip oferuje usługi takie jak adnotacja encji, adnotacja sentymentu, klasyfikacja tekstu, łączenie encji, adnotacja podmiot-działanie-obiekt (SAO) i adnotacja lingwistyczna służące efektywnemu szkoleniu modeli NLP.
6. W jaki sposób adnotacje tekstowe poprawiają analizę sentymentu w modelach sztucznej inteligencji?
Adnotacje tekstowe oznaczają dane emocjami, np. pozytywnymi, negatywnymi lub neutralnymi, umożliwiając sztucznej inteligencji wykrywanie opinii i nastrojów w celu lepszej analizy opinii klientów.
7. Dlaczego adnotacje encji są kluczowe dla rozwoju chatbotów?
Adnotacje encji identyfikują kluczowe informacje, takie jak nazwy, daty i lokalizacje, umożliwiając chatbotom udzielanie trafnych i spersonalizowanych odpowiedzi.
8. Jakich narzędzi i technik używa Shaip do adnotacji tekstu?
Shaip korzysta z zaawansowanych narzędzi i technik adnotacji, takich jak analiza semantyczna, łączenie wiedzy i tagowanie części mowy, co gwarantuje wysoką jakość wyników.
9. W jaki sposób Shaip dba o jakość danych i eliminuje stronniczość w adnotacjach tekstowych?
Shaip stosuje rygorystyczne procesy kontroli jakości, wielowarstwowe recenzje i ekspertów-komentatorów, aby dostarczać dokładne, obiektywne zbiory danych nadające się do szkolenia sztucznej inteligencji.
10. Jakie wyzwania wiążą się z adnotacją dużych zbiorów danych na potrzeby przetwarzania języka naturalnego?
Wyzwania obejmują utrzymanie spójności danych, obsługę danych specyficznych dla danej dziedziny oraz zarządzanie projektami wielojęzycznymi. Shaip radzi sobie z nimi dzięki skalowalności, wiedzy specjalistycznej i solidnemu systemowi kontroli jakości.
11. Jakie są branżowe przypadki użycia adnotacji tekstowych?
Shaip wspiera aplikacje z zakresu opieki zdrowotnej, handlu elektronicznego, sztucznej inteligencji konwersacyjnej i technologii, szkoląc modele sztucznej inteligencji do zadań takich jak analiza danych medycznych, spersonalizowane rekomendacje i systemy tłumaczeniowe.
12. Czy Shaip może zapewnić adnotacje tekstowe do szkoleń z zakresu Generative AI i LLM?
Tak. Shaip obsługuje cztery specyficzne dla LLM procesy adnotacji: tworzenie par instrukcja-odpowiedź z nadzorowanym dostrajaniem (SFT) , porównywanie preferencji RLHF i etykietowanie uzasadnień, ocenę RAG pod kątem wierności wyszukiwania i poprawności cytowania oraz Red Teaming w celu obsługi monitów o charakterze antagonistycznym i oceny nieszkodliwości. Dane wyjściowe są dostarczane w formacie JSONL lub OpenAI Chat, co umożliwia bezpośrednie ich wykorzystanie w Hugging Face, dostrajaniu OpenAI lub niestandardowych procesach szkoleniowych.
