Niestandardowe zbieranie danych tekstowych na potrzeby szkoleń NLP i LLM
Niestandardowe, zgodne ze zgodą zestawy danych tekstowych do szkoleń NLP i LLM — paragony, notatki kliniczne, monity, RLHF i dane dostrajające w ponad 150 językach.
Czym jest zbieranie danych tekstowych?
Gromadzenie danych tekstowych polega na gromadzeniu, generowaniu, transkrypcji i licencjonowaniu danych w języku pisanym, wykorzystywanych do trenowania i dostrajania przetwarzania języka naturalnego oraz dużych modeli językowych — za zgodą, przy jasnych prawach i znanym pochodzeniu, w przeciwieństwie do pozyskiwanego tekstu z Internetu.
W jaki sposób nasza wiedza specjalistyczna może Ci pomóc:
Nowoczesne modele językowe wymagają czegoś więcej niż tylko objętości. Potrzebują tekstu dopasowanego do zadania, domeny i kombinacji języków rzeczywistych użytkowników, którym model będzie służył – spójnie oznakowanego i dostarczonego w formacie gotowym do treningu. Usługi gromadzenia danych tekstowych firmy Shaip obejmują pełen zakres: od dużych korpusów do wstępnego treningu po małe, precyzyjne zestawy dostrajania i preferencji.
Typy danych tekstowych, które zbieramy
Usługi firmy Shaip w zakresie gromadzenia danych tekstowych obejmują dokumenty, teksty konwersacyjne i specjalistyczne — gromadzone lub transkrybowane zgodnie ze schematem i dostarczane w formatach JSONL, CoNLL, CSV lub w formacie docelowym.
Paragony i faktury
OCR, sztuczna inteligencja w dokumentach i automatyzacja wydatków. Etykiety obrazkowe i JSON, ponad 150 języków.
Notatki kliniczne i dyktando lekarza (EHR)
NLP w ochronie zdrowia, kodowanie medyczne i ASR. Transkrypty bez danych osobowych.
Dokumenty tożsamości i finansowe
IDP, KYC i zrozumienie dokumentów. Obraz + etykiety strukturalne.
Tekst odręczny
Rozpoznawanie pisma ręcznego (HTR) i archiwa. Skanowanie + transkrypcje.
Dzienniki czatów i konwersacji
Chatboty, sztuczna inteligencja konwersacyjna i intencja. Tekst o strukturze turowej.
Monity i odpowiedzi
LLM SFT, dostrajanie instrukcji i RAG. Pary komunikatów/odpowiedzi w JSONL.
Preferencje / odpowiedzi rankingowe
RLHF i dopasowanie modelu. Ukończenia z rankingiem i uzasadnieniem.
Korpusy domenowe
Wstępne trenowanie i adaptacja domeny. Wyczyszczony, usunięty duplikat tekstu.
NER, zestawy nastrojów i intencji
Klasyczne szkolenie NLP. Tekst oznaczony tokenem lub spanem (CoNLL/JSON).
Dane tekstowe, oznaczone lub wygenerowane przez człowieka
Adnotacje do modeli specyficznych dla zadań i danych tworzonych przez ludzi na każdym etapie cyklu życia LLM — zgodnie z Twoimi wytycznymi, z udokumentowaną zgodą i pochodzeniem.
Adnotacja istniejącego tekstu
- Rozpoznawanie nazwanych jednostek Oznaczaj osoby, miejsca, daty i terminy domeny w istniejącym tekście.
- Klasyfikacja intencji i tekstu Sortuj wiadomości i dokumenty według intencji, tematów lub kategorii.
- Analiza sentymentów Określ ton tekstu jako pozytywny, negatywny lub neutralny.
- Moderacja treści Oznacz tekst niebezpieczny, obraźliwy lub naruszający zasady.
- Podsumowanie ekstrakcyjne i etykiety QA Zaznacz kluczowe fragmenty i odpowiedzi w dokumencie.
Utwórz i uszereguj nowy tekst
- Nadzorowane dostrajanie Napisz pary instrukcja-odpowiedź, które uczą model twojego zadania.
- RLHF i ranking preferencji Oceń odpowiedzi modelu, aby dopasować je do preferencji człowieka.
- Zbieranie szybkich i odpowiedzi Autor zróżnicował podpowiedzi i odpowiedzi dotyczące dostrajania i RAG.
- Korpusy specyficzne dla domeny Przygotowanie tekstów z danej dziedziny na potrzeby wstępnego szkolenia lub adaptacji.
- Zestawy ewaluacyjne i redteaming Twórz testy i monity przeciwstawne w celu sprawdzenia dokładności i bezpieczeństwa.
Nasza wiedza
Typy zbierania danych tekstowych, które obejmujemy
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. Te nieuporządkowane dane mogą obejmować notatki lekarza, roszczenia z tytułu ubezpieczenia mienia osobistego lub dokumentację bankową. Gromadzenie dużej ilości danych tekstowych jest niezbędne w rozwoju technologii, które potrafią zrozumieć ludzki język. W Shaip otrzymujesz pełny stos gromadzenia danych, gdy chodzi o uczenie modeli przy użyciu udokumentowanych źródeł. Nasze usługi obejmują szeroką gamę usług gromadzenia danych tekstowych w celu tworzenia wysokiej jakości zestawów danych NLP.
Dane odbioru
Naucz swoje inteligentne modele eCommerce, aby precyzyjnie identyfikować faktury.
Nasza technologia OCR i odpowiednie techniki identyfikacji pomagają wprowadzać dane dotyczące rachunków za taksówki, rachunki za Internet, rachunki z restauracji, faktury za zakupy i wielojęzyczne rachunki do maszyn w celu holistycznego ich szkolenia
Zbiór danych biletu
Przebuduj swojego cyfrowego asystenta podróży dzięki
wpływowe spostrzeżenia
Upewnij się, że Twój niestandardowy model sztucznej inteligencji może perfekcyjnie identyfikować bilety kolejowe, rejsowe, lotnicze, autobusowe i inne dzięki obszernym tekstowym zestawom danych do uczenia maszynowego i wglądu w OCR.
Transkrypcje danych EHR i dyktowania lekarzy
Proaktywnie trenuj modele opieki zdrowotnej, aby poprawić dokładność kliniczną.
Nasze rozwiązania do gromadzenia danych tekstowych obejmują zestawy danych medycznych i transkrypcje, umożliwiając w ten sposób tworzenie pomysłowych konfiguracji cyfrowej opieki zdrowotnej, które mogą przechowywać spostrzeżenia kliniczne, zarządzać przepływem pracy i automatyzować transkrypcję medyczną.
Zbiór danych dokumentu
Przygotuj inteligentnie cyfrowe RTO, banki płatności i profesjonalne konfiguracje
Pomożemy Ci skonfigurować modele, które służą celom zawodowym, pozwalając im zidentyfikować dokumenty. Nasz zasięg obejmuje karty kredytowe, dokumenty nieruchomości, prawa jazdy, zbiory danych wizowych i nie tylko
Zmiana intencji
Dataset
Projektuj oświecone systemy NLP, które mogą identyfikować intencję.
Teraz trenuj maszyny, aby rozpoznawały intencje twoich danych tekstowych. Shaip umożliwia rozpoznawanie i klasyfikację intencji w celu wykrycia emocji na podstawie struktury zdań i kolejności słów.
Odręczna transkrypcja danych
Modele wykrywania i rozpoznawania tekstu AI na wyciągnięcie ręki.
Transkrybuj szeroką gamę dokumentów historycznych, a nawet odręcznych notatek, korzystając z odręcznej transkrypcji danych. Ponadto nasze podejście do szczegółowego szkolenia pozwala modelowi rozpoznać strukturę, układ i tekst
Szkolenie Chatbota
Dane
Wdróż interaktywne chatboty, aby uzyskać bardziej profesjonalny wygląd
Mamy do dyspozycji zestawy danych szkoleniowych Chatbot, które pomogą Ci opracować niektóre z bardziej interaktywnych programów do profesjonalnej konfiguracji. Dzięki naszemu gromadzeniu danych z wiadomości tekstowych i usługom wertykalnym chatbotom łatwiej jest reagować na dane tekstowe.
OCR
Szkolenia
Dodaj element wizualny do modeli AI zasilanych tekstem
Nasze usługi obejmują OCR (optyczne rozpoznawanie znaków) jako samodzielna usługa, umożliwiająca inteligentne rozpoznawanie słów, znaków, spostrzeżeń zeskanowanych fotografii i nie tylko, dzięki niezawodnym zestawom danych, którymi można zasilać maszynę.
Historie Sukcesu
10 000 stron danych onkologicznych do szkolenia z zakresu NLP
Shaip dostarczył zanonimizowane, wysokiej jakości dokumentacje onkologiczne, które pomogą w szkoleniu modeli NLP na potrzeby badań klinicznych i opieki zdrowotnej.
Problem: Przetwarzanie skomplikowanej dokumentacji onkologicznej przy jednoczesnej ochronie prywatności pacjenta oraz dokładnym rejestrowaniu jednostek klinicznych, powiązań i negacji.
Rozwiązanie: Zgodna z HIPAA anonimizacja danych osobowych i komentarze ekspertów na 10 tys. stron dokumentacji onkologicznej, obejmującej jednostki kliniczne i relacje.
Wynik: Wysokiej jakości zbiór danych pozbawiony elementów pozwalających na identyfikację użytkowników, wspierający rozwój modelu przetwarzania języka naturalnego w onkologii i badania w dziedzinie opieki zdrowotnej.
99% dokładności w rozpoznawaniu tekstu i transkrypcji OCR
Shaip stworzył gotowe do produkcji dane szkoleniowe OCR dla dokumentów, pisma odręcznego, oznakowań, paragonów, tablic rejestracyjnych i innych rzeczywistych źródeł tekstu.
Problem: Dokładne wykrywanie i transkrybowanie tekstu w różnych formatach, orientacjach, językach i przy trudnych warunkach wizualnych.
Rozwiązanie: ramki ograniczające na poziomie słów, transkrypcja na poziomie znaków, 5 warstw atrybutów i podwójna kontrola jakości dla ponad 10 typów źródeł tekstu.
Wynik: Zestaw danych OCR gotowy do produkcji, osiągający 99% dokładności w zakresie analizy dokumentów i rozpoznawania tekstu w świecie rzeczywistym.
Jak Shaip zbiera dane tekstowe
Sześcioetapowy, kontrolowany przez kontrolę jakości obieg pracy od zakresu do realizacji.
- Zakres i schemat. Zdefiniuj przypadek użycia, języki, domeny, schemat etykiety, format i kryteria akceptacji.
- Sourcing i zgoda. Zatrudnij sprawdzonych współpracowników lub uzyskaj licencję na tekst źródłowy; uzyskaj zgodę i prawa użytkowania; udokumentuj pochodzenie.
- Zbiór i transkrypcja. Gromadź, generuj lub transkrybuj tekst zgodnie ze specyfikacją, z obsługą danych osobowych i anonimizacją, jeśli jest to wymagane.
- Adnotacje i etykietowanie. Zastosuj etykiety NER, intencji, sentymentu, preferencji lub instrukcji zgodnie z pisemnymi wytycznymi.
- Wielostopniowe zapewnianie jakości. Przegląd etapowy Six Sigma z uzgodnieniem między adnotatorami i próbkowaniem do progu dokładności [ZWERYFIKOWAĆ].
- Dostarczanie i iteracja. Dostarczaj w formatach JSONL, CoNLL, CSV lub w formacie swojego procesu; iteruj na podstawie opinii i skaluj.
Dlaczego zespoły wybierają Shaipa do danych tekstowych
Możliwości gromadzenia danych
Twórz, selekcjonuj i zbieraj niestandardowe zestawy danych (tekst, mowa, obrazy, wideo) z całego świata w oparciu o niestandardowe wytyczne.
Elastyczna globalna siła robocza
Wykorzystaj ponad 10 000 pracowników na całym świecie i ponad 500 000 akredytowanych współpracowników w modelu crowdsourcing. Aktualizowane w czasie rzeczywistym możliwości i wydajność siły roboczej.
Jakość
Nasza autorska platforma i wykwalifikowana kadra stosują wiele metod kontroli jakości w celu spełnienia, a nawet przekroczenia standardów jakościowych.
Różnorodny, dokładny i szybki
Nasz proces usprawnia proces gromadzenia danych dzięki łatwiejszemu podziałowi zadań i przechwytywaniu danych bezpośrednio z aplikacji i sieci.
Zabezpieczenia danych
Zachowaj pełną poufność danych, traktując prywatność jako priorytet. Zapewniamy, że formaty danych są kontrolowane i zachowywane zgodnie z zasadami.
Adnotacja typu end-to-end
Każdy zebrany zestaw danych można opisać, oznaczyć etykietą, przepisać i zweryfikować w ramach tego samego procesu roboczego, dostarczając dane treningowe gotowe do użycia w modelu.
Bezpieczeństwo i zgodność
Usługi oferowane
Zbieranie danych tekstowych 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 gromadzenia danych dźwiękowych
Ułatwiamy karmienie modelek danymi głosowymi, aby pomóc im w bardziej zrównoważony sposób odkrywać korzyści płynące z przetwarzania języka naturalnego
Usługi gromadzenia danych obrazu
Upewnij się, że model wizji komputerowej dokładnie identyfikuje każdy obraz, aby bezproblemowo trenować modele AI nowej generacji w przyszłości
Usługi gromadzenia danych wideo
Teraz skup się na wizji komputerowej wraz z NLP, aby trenować swoje modele do perfekcyjnego identyfikowania obiektów, osób, środków odstraszających i innych elementów wizualnych
Chcesz zbudować własny zestaw danych?
Skontaktuj się z nami już dziś i pozbądź się obaw związanych ze zbieraniem danych dotyczących szkoleń tekstowych.
Często Zadawane Pytania (FAQ)
1. Na czym polega zbieranie danych tekstowych w uczeniu maszynowym?
Polega ona na pozyskiwaniu, tworzeniu, transkrypcji i licencjonowaniu danych w języku pisanym — dokumentów, czatów, monitów, transkrypcji i etykiet — wykorzystywanych do szkolenia i dostrajania przetwarzania języka naturalnego i dużych modeli językowych o znanym pochodzeniu i zgodzie.
2. Jakie rodzaje danych tekstowych może zbierać Shaip?
Paragony i faktury, notatki kliniczne i dyktanda lekarzy, dokumenty tożsamości i finansowe, teksty pisane odręcznie, dzienniki czatów i konwersacji, pary szybkich odpowiedzi, dane preferencji RLHF, korpusy domen oraz NER, sentyment, intencja, zapewnienie jakości i zestawy podsumowań.
3. Czy można zbierać dane w celu szkolenia lub udoskonalenia LLM?
Tak. Shaip udostępnia korpusy do wstępnego treningu, dane dotyczące instrukcji i reakcji SFT, dane dotyczące preferencji RLHF oraz zestawy ewaluacyjne i redteamingowe, sformatowane pod kątem typowych ram dostrajania.
4. W jaki sposób zbierane są dane tekstowe i jak dba się o ich wysoką jakość?
Poprzez określanie zakresu, pozyskiwanie danych za zgodą, gromadzenie lub transkrypcję, adnotacje do pisemnych wytycznych oraz wielostopniowy proces zapewnienia jakości Six Sigma z weryfikacją zgodności między adnotatorami.
5. Ile kosztuje zbieranie danych tekstowych?
Koszt zależy od typu danych, języka, objętości, złożoności adnotacji i poziomu kontroli jakości. Shaip ustala zakres każdego projektu i może rozpocząć od pilotażu, aby umożliwić walidację jakości przed skalowaniem.
6. Czy dane są objęte licencją, zgodą i są zgodne z prawem?
Tak. Prawa użytkowania są zabezpieczone i udokumentowane, zgoda współautora jest rejestrowana, dane osobowe są anonimizowane lub redagowane, a dostarczanie odbywa się zgodnie z ramami zgodności Shaip — RODO, HIPAA, SOC 2 typu II, ISO 27001.
7. Czego potrzebuję: niestandardowego zbioru danych czy gotowych zestawów danych?
Gotowe rozwiązanie jest najszybsze w przypadku zadań ogólnych; kolekcja niestandardowa pasuje do konkretnych domen, języków, schematów i licencji. Shaip oferuje oba rozwiązania.
