Shaip jest teraz częścią ekosystemu Ubiquity: Ten sam zespół, teraz z rozszerzonymi zasobami, który może obsługiwać klientów na dużą skalę.
|
Od dłuższego czasu dyskutowano o tym, w jaki sposób sztuczna inteligencja (AI) ma zmienić każdy aspekt ludzkiego życia, a do tej pory musiałeś już zdać sobie sprawę, że ma potencjał, aby stać się najbardziej destrukcyjną technologią w historii. Dziś możemy porozmawiać Siri, Cortana lub Google aby uzyskać odpowiedzi na nasze podstawowe zapytania, ale ich rzeczywisty potencjał jest jeszcze nieznany
Systemy AI mogą w pełni wykorzystać swój potencjał dzięki przetwarzaniu języka naturalnego (NLP). Bez usług NLP sztuczna inteligencja może zrozumieć znaczenie i odpowiedzieć na proste pytania, ale nie zrozumie kontekstu tego, co zostało powiedziane. Rozwiązania NLP pozwalają użytkownikom na interakcję z inteligentnymi systemami w ich własnym języku poprzez czytanie tekstu, rozumienie mowy, interpretowanie tego, co zostało powiedziane i próby mierzenia ludzkich uczuć. Pozwala komputerom uczyć się i odpowiadać, replikując ludzką zdolność rozumienia codziennego języka, którego ludzie używają. Algorytmy NLP mogą znajdować wzorce i samodzielnie tworzyć wnioski. Można to osiągnąć tylko wtedy, gdy otrzymują dokładnie opisane dane szkoleniowe w dużych ilościach, co pomaga im identyfikować, rozumieć i wskazywać różne elementy języka.
Kolekcja tekstów: Aby zbudować oparty na języku model ML, we wszystkich głównych językach i dialektach wymagane są wysokiej jakości dane tekstowe z różnych źródeł. Dzięki naszym usługom zbierania tekstów możemy pomóc naszym klientom w pozyskiwaniu dużych ilości dostosowane dane tekstowe trenować chatboty i inni asystenci cyfrowi.
Kolekcja audio i mowy: Pomagamy gromadzić duże ilości wysokiej jakości danych audio, dostosowanych do Twoich potrzeb, wykorzystywanych do szkoleń, wirtualnych asystentów głosowych, aplikacji aktywowanych głosem i nie tylko. Oferujemy usługi gromadzenia danych audio jako samodzielne usługi lub pakiety, takie jak baza danych mowy z automatycznym rozpoznawaniem mowy (ASR) z funkcją gromadzenia danych audio, transkrypcją/adnotacją, leksykonami i dokumentacją językową do trenowania modeli ASR.
Odpowiednio zorganizowane i precyzyjnie opatrzone adnotacjami dane są podstawą działania modeli Sztucznej (AI) / Machine Learning (ML). Nasza zastrzeżona platforma i wyselekcjonowane przepływy pracy zarządzania tłumem łączą różne zadania z wykwalifikowanym pracownikiem, umożliwiając spójne i tanie dostarczanie wysokiej jakości wyników. Dane mogą być opisywane w wielu przypadkach użycia, w tym: Rozpoznawanie nazwanych jednostek, analiza nastrojów, adnotacje tekstowe i dźwiękowe, tagowanie dźwiękowe itp.
Przeglądaj nasze zestaw danych audio różnorodnych, gotowych zestawów danych NLP, składających się z ponad 20,000 40 godzin dźwięku na różne tematy, takie jak call-center, rozmowy ogólne, debaty, przemówienia, rozmowy, filmy dokumentalne, wydarzenia, rozmowy ogólne, filmy, wiadomości itp. , w ponad XNUMX językach.
Oferujemy wykwalifikowany zasób, który staje się rozszerzeniem Twojego zespołu, aby wspierać zadania związane z adnotacją danych, za pomocą preferowanych przez Ciebie narzędzi przy zachowaniu pożądanej jakości. Nasi doświadczeni pracownicy rozumieją subtelności w ludzkich językach i zastosuj najlepsze praktyki nabyte podczas etykietowania milionów dokumentów dźwiękowych i tekstowych, aby zapewnić światowej klasy rozwiązanie do etykietowania danych do przetwarzania języka naturalnego.
Od kolekcji tekstu/dźwięku po adnotacje, zapewniamy lepsze zrozumienie świata mówionego dzięki szczegółowemu, dokładnie oznaczonemu tekstowi i dźwiękowi, aby poprawić wydajność Twoich modeli NLP. Niezależnie od tego, czy szkolisz wirtualnego/cyfrowego asystenta, chcesz przejrzeć umowę prawną, czy zbudować algorytm analizy finansowej, zapewniamy dane o złotym standardzie, których potrzebujesz, aby Twoje modele działały w prawdziwym świecie. Nasz zespół rozumie język, dialekt, składnię i strukturę zdań, aby dokładnie oznaczać tekst w oparciu o wymagania biznesowe.
Jesteśmy jedną z niewielu firm NLP, które są dumne ze swoich silnych umiejętności językowych. Mamy globalną siłę roboczą ponad 30,000 współpracowników z całego świata, mający doświadczenie w ponad Języki 150. Pomogliśmy start-upom na wczesnym etapie rozwoju, małym i średnim przedsiębiorstwom oraz współpracowaliśmy z 500 największymi firmami z różnych branż tj. opieka zdrowotna, handel detaliczny/e-commerce, finanse, technologia, i więcej, aby osiągnąć cele projektu NLP.
Ponad 50 XNUMX godzin gotowych zestawów danych audio/mowy, które pomogą Ci zacząć.
Analizuj ludzkie emocje, interpretując niuanse w opiniach klientów, mediach społecznościowych itp.
Zbieraj zbiory danych tekstowych, tj. e-maile, SMS-y, blogi, dokumenty, prace badawcze itp.
Szkolenie cyfrowych asystentów wymaga dużego zestawu wysokiej jakości danych z różnych obszarów geograficznych, języków, dialektów, konfiguracji i formatów. W Shaip oferujemy dane szkoleniowe dla modeli AI z obsługą człowieka w pętli, którzy posiadają wymaganą wiedzę, doświadczenie w dziedzinie i są świadomi specyficznych potrzeb klienta.
Słusznie mówi się, że same słowa nie oddają całej historii, a na ludzkich adnotatorach spoczywa ciężar zinterpretowania niejednoznaczności w ludzkim języku. Dlatego tak ważne jest zidentyfikowanie Sentymentu klienta na podstawie rozmowy. Nasi eksperci językowi z różnych dziedzin potrafią zinterpretować niuanse w recenzjach produktów, wiadomościach finansowych i mediach społecznościowych.
Rozpoznawanie nazwanych jednostek (NER) to identyfikowanie, wyodrębnianie i klasyfikowanie nazwanych jednostek w tekście do wstępnie zdefiniowanych kategorii. Tekst może być skategoryzowany jako miejsce, nazwa, organizacja, produkt, ilość, wartość, procent itp. Dzięki NER możesz odpowiedzieć na rzeczywiste pytania, takie jak, które organizacje zostały wymienione w artykule itp.
Solidne, dobrze wyszkolone wirtualne chatboty lub asystenci cyfrowi zrewolucjonizowali sposób, w jaki klienci komunikują się ze sprzedawcami, przyczyniając się do znacznej poprawy obsługi klienta.
Od odręcznych recept lekarzy po notatki z telekonferencji, nasi specjaliści mogą zdigitalizować dowolną formę danych, tj. dokumenty archiwalne, umowy prawne, dokumentację medyczną pacjentów itp.
Kategoryzacja, znana również jako klasyfikacja lub oznaczanie, to proces klasyfikowania tekstu w zorganizowane grupy i oznaczania go na podstawie interesujących go cech.
Analiza tematyczna lub etykietowanie tematów polega na identyfikowaniu i wydobywaniu znaczenia z danego tekstu poprzez identyfikowanie powtarzających się tematów/tematów.
Transkrybuj mowę/podcast/seminarium, zadzwoń do rozmowy na tekst. Wykorzystaj ludzi do dokładnego opisywania plików audio/mowy, aby dokładnie trenować modele NLP.
Kategoryzuj dźwięki lub wypowiedzi, aby sklasyfikować mowę/dźwięk na podstawie języka, dialektu, semantyki, leksykonów itp.
Nasza grupa ekspertów, którzy są biegli w adnotacjach tekstowych/dźwiękowych/oznaczaniu, może pozyskać dokładne i skutecznie opatrzone adnotacjami zestawy danych NLP.
Nasz zespół pomaga przygotować dane tekstowe/dźwiękowe do trenowania silników AI, oszczędzając cenny czas i zasoby.
Nasz zespół współpracowników może pomieścić dodatkową objętość, zachowując jednocześnie jakość danych wyjściowych dla Twoich rozwiązań NLP.
Jako eksperci w zakresie szkoleń i zarządzania zespołami zapewniamy realizację projektów w ramach określonego budżetu.
Zespół analizuje dane z wielu źródeł i jest w stanie wydajnie i w dużych ilościach wytwarzać dane szkoleniowe dotyczące sztucznej inteligencji we wszystkich branżach.
Szeroka gama danych audio/tekstowych zapewnia sztucznej inteligencji mnóstwo informacji potrzebnych do szybszego trenowania.
Dedykowane i przeszkolone zespoły:
Najwyższą wydajność procesu zapewniają:
Opatentowana platforma oferuje korzyści:
Chatboty AI zapewniają lepsze wrażenia użytkownika, ucząc się na podstawie poprzednich interakcji, rozumiejąc zachowania użytkowników i rozumiejąc różne języki przy użyciu zaawansowanych umiejętności podejmowania decyzji.
Automatyczne rozpoznawanie mowy (ASR) przeszło długą drogę. Chociaż został wynaleziony dawno temu, prawie nigdy nie był używany przez nikogo. Jednak czas i technologia znacznie się zmieniły.
Globalny rynek przetwarzania języka naturalnego ma wzrosnąć z 1.8 mld USD w 2021 r. do 4.3 mld USD w 2026 r., osiągając w tym okresie wzrost o 19.0%.
Umożliwianie zespołom tworzenia wiodących na świecie produktów AI.
NLP to dziedzina sztucznej inteligencji, która umożliwia maszynom rozumienie, analizowanie i reagowanie na język ludzki (zarówno tekst, jak i mowę) poprzez interpretację kontekstu, sentymentu i intencji.
NLP polega na przetwarzaniu języka ludzkiego za pomocą algorytmów analizujących gramatykę, składnię, semantykę i kontekst. Wykorzystuje duże ilości danych z adnotacjami do trenowania modeli sztucznej inteligencji w celu wydobywania znaczenia, identyfikowania wzorców i generowania trafnych odpowiedzi.
NLP jest wykorzystywane w aplikacjach takich jak wirtualni asystenci, chatboty, analiza sentymentu, tłumaczenie maszynowe, streszczanie tekstu, wykrywanie spamu i korekta gramatyczna. Umożliwia to systemom, które zwiększają efektywność i naturalność interakcji człowiek-komputer.
Usługi przetwarzania języka naturalnego obejmują gromadzenie tekstu (pozyskiwanie różnorodnych danych tekstowych), gromadzenie dźwięku (nagrywanie danych głosowych), adnotację danych (etykietowanie tekstu i dźwięku w celu szkolenia sztucznej inteligencji) oraz transkrypcję (przekształcanie mowy w tekst w celu analizy).
Rozwiązania NLP wzbogacają modele AI, dostarczając precyzyjnie oznakowane zbiory danych, które pomagają modelom lepiej rozumieć język ludzki. Usprawnia to zadania takie jak analiza sentymentów, rozpoznawanie jednostek nazwanych (NER), sztuczna inteligencja konwersacyjna i szkolenie chatbotów.
Do najważniejszych branż zalicza się opiekę zdrowotną (analiza dokumentacji medycznej i opinii pacjentów), finanse (wykrywanie oszustw i analiza dokumentów) oraz handel elektroniczny (spersonalizowane rekomendacje i automatyzacja obsługi klienta).
Harmonogramy różnią się w zależności od rozmiaru i złożoności projektu, ale są zoptymalizowane w celu wydajnego dostarczania wysokiej jakości danych.
Jakość gwarantują rygorystyczne procesy walidacji, eksperci zajmujący się komentowaniem danych oraz zaawansowane narzędzia, dzięki którym dane spełniają najwyższe standardy.
Koszty zależą od takich czynników, jak zakres projektu, złożoność danych i potrzeby personalizacji. Skontaktuj się z Shaip, aby uzyskać spersonalizowaną wycenę dostosowaną do Twoich potrzeb.
Kluczowe zastosowania obejmują radiologię do identyfikacji nieprawidłowości w skanach, kardiologię do analizy chorób serca oraz onkologię do wykrywania stadiów raka i metod leczenia. Obsługuje również modele NLP do przetwarzania nieustrukturyzowanych danych medycznych.
NER wyodrębnia kluczowe informacje z nieustrukturyzowanych danych medycznych, takie jak identyfikacja objawów, chorób, leków i relacji między podmiotami. Przekształca surowe dane w ustrukturyzowane, praktyczne wnioski.
Wyzwania obejmują złożoność terminologii medycznej, zapewnienie wysokiej dokładności i przestrzeganie rygorystycznych przepisów dotyczących opieki zdrowotnej, takich jak HIPAA, dotyczących bezpieczeństwa i prywatności danych.
Poprawia wydajność sztucznej inteligencji (AI) poprzez zwiększenie jej możliwości analizy danych medycznych. Usługi są skalowalne, aby sprostać rosnącym potrzebom, a wszystkie dane są przetwarzane etycznie i zgodnie z przepisami.
Harmonogramy zależą od rozmiaru i złożoności projektu, ale mają na celu zapewnienie efektywności bez uszczerbku dla jakości.
Zapewnienie jakości wymaga udziału ekspertów w zakresie adnotacji, rygorystycznych procesów walidacji i zgodności ze standardami branżowymi w celu dostarczania dokładnych i rzetelnych adnotacji.
Koszty zależą od rodzaju danych, złożoności projektu i potrzeb personalizacji. Skontaktuj się z nami, aby otrzymać indywidualną wycenę dostosowaną do Twoich potrzeb.
