Förbered kräsna AI-modeller med toppmoderna textannoteringstjänster

Låt våra textannoteringstjänster skapa uttömmande, detaljerade och unika datauppsättningar som passar in i dina uppfinnande ML & NLP -prototyper.

Textannoteringstjänster

Ge din textdata liv! 

Utvalda klienter

Varför behövs textannoteringstjänster för NLP?

I en tid där chatbots, e -postfilter och flerspråkiga översättare har en fältdag, krävs det ofta bara mer än en idé för att skapa intelligenta AI som nästa genombrottsteknik. Förespråkare för NLP-drivna system tror att för att algoritmer ska fungera som högst måste modeller matas med orimliga mängder märkta textdata, möjliggjorda av trovärdiga lösningar och tjänster för textannotering.

För att förenkla syftar textannotering på att skapa unika, projektdrivna datamängder, relevanta för en viss AI-installation. Dessa högkvalitativa datamängder är avgörande för utbildningsmodeller att utföra enligt specificerade.

Fortfarande osäker på hur textkommentarer för maskininlärning fungerar! Tja, tänk dig att besöka en webbplats med integrerade chatbots klockan 3 på morgonen, där du skriver in frågor och får svar på ett ögonblick. Du kan verkligen inte förvänta dig att en person ska svara vid en så udda tidpunkt. Det är här magin med AI slår in när chatbotarna, när de får en fråga, snabbt hämtar svar från träningsdata.

Exakt textanteckning för maskininlärning

Så mycket som konceptet känns spännande, kan förberedelse av liknande resurser kräva mycket ansträngning, yrkeserfarenhet och intellekt på expertnivå. Det är här Shaip dyker upp som ett pålitligt textannotationsföretag, med stor fokus på att märka de insamlade uppgifterna till perfektion.

Med Shaip ombord kan du sluta oroa dig för uppfattningsförmågan hos dina maskininlärningsinställningar eftersom AI -utbildningsdata som erbjuds är tolkad av svar, semantik och ja, till och med känslor.

Här är några av de extra fördelarna med att förlita sig på Shaip som din outsourcingpartner för textannotering:

Textannoteringstjänster
  • Målintensivt tillvägagångssätt
  • Fokusera på sammanhang och tydlighet i kommunikationen
  • Möjlighet att träna maskiner med språkliga inslag
  • Uttömmande märkning av sökmotorer
  • Skalbara erbjudanden
  • Flerspråkig maskinöversättning

Vår expertis

Målspecifika textmärkningstjänster

Vi tillhandahåller kognitiva textetiketteringstjänster genom vårt patenterade textetiketteringsverktyg som är utformat för att tillåta organisationer att låsa upp viktig information i ostrukturerad text. Att kommentera den tillgängliga texten hjälper maskiner att förstå det mänskliga språket. Med rik erfarenhet av naturligt språk och lingvistik är vi väl rustade för att hantera textmärkningsprojekt av alla skala. Vårt kvalificerade team kan arbeta med olika textmärkningslösningar som namngiven enhetserkännande, avsiktsanalys, sentimentanalys, dokumentkommentar etc. Välj en som passar dina krav och låt Shaip hantera de tunga lyften. Nedan finns några exempel på kommenterad text.

Textklassificering

Textklassificering

Det mest elementära tillvägagångssättet för textannotering, som fokuserar på att kategorisera text, baserat på innehållstyp, avsikt, känsla och ämne. När de är kategoriserade matas datauppsättningarna in i systemet som en del av ett fördefinierat segment, som maskiner kan komma åt för att generera ett svar

Språklig kommentar

Språklig kommentar

Ursprungligen kallad korpusannotering, fokuserar denna form av textmätning av datamaterial på språkdetaljer för ljud och texter; Dessutom krävs det fonetisk kommentar, bitar av semantisk kommentar, POS -taggning etc. Detta tillvägagångssätt är relevant när det gäller utbildning av maskinöversättningsmodeller

Enhetsnotering

Enhetsnotering

Denna metod för märkning är avgörande när det gäller Chatbot -utbildning. Fokus ligger här på att extrahera, lokalisera och märka enheter innan data matas in i systemet. Som med alla Chatbot-drivna gränssnitt blir namnentiteter, nyckelfraser och POS som adjektiv, adverb och mer i centrum.

Enhetslänkning

Enhetslänkning

Medan annotatorer extraherar enheter från större datalager måste de kopplas samman för att bilda datamängder som har betydelse. Detta är ett av de få textannoteringsverktygen som inkluderar att skapa fullständiga kunskapsdatabaser via disambiguation och så småningom end-to-end-länkning. t.ex. URL -routing, direkt från chattgränssnittet

Sao (ämne för åtgärd)

SAO (Subject Action Object)

När en text innehåller flera enheter, länkade av en åtgärd. Till exempel, "John hits Jimmy", är öppen för enhetsannotering och textklassificering, där en etikett om lagbaserad diskussion läggs till. Men för att modellen ska förstå meningen måste den matas med SAO -data, med John som subjekt, Jimmy objektet och stämning är handlingen.

Sentimentanmälan

Sentimentanmälan

Sentimentannotering tar hand om känslomärkning och tillåter intelligenta inställningar att upptäcka dolda konnotationer, åsikter och specifika känslor. Annotators tilldelas ansvar för att granska text och märka dem som negativa, neutrala och positiva känslor. Medan avsiktskommentarer fokuserar på önskan om frågan.

Varje text måste gå igenom denna form av märkning för att träna modellerna till perfektion

Anledningar att välja Shaip som din pålitliga partner för textannotering

Personer

Personer

Dedikerade och utbildade team:

  • 30,000+ medarbetare för dataskapande, märkning och kvalitetssäkring
  • Godkänd projektledningsteam
  • Erfaren produktutvecklingsteam
  • Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Processen

Processen

Högsta processeffektivitet säkerställs med:

  • Robust 6 Sigma Stage-Gate-process
  • Ett dedikerat team med 6 Sigma-svarta bälten - Viktiga processägare och kvalitetskrav
  • Kontinuerlig förbättring och återkopplingsslinga
plattform

plattform

Den patenterade plattformen erbjuder fördelar:

  • Webbaserad end-to-end-plattform
  • Oklanderlig kvalitet
  • Snabbare TAT
  • Sömlös leverans

Varför bör du lägga ut textdatamärkning / annotering

Dediker team

Det uppskattas att datavetenskapsmän lägger över 80% av sin tid på datastädning och dataförberedelse. Med outsourcing kan ditt team av datavetenskapare fokusera på att fortsätta utvecklingen av robusta algoritmer som lämnar den tråkiga delen av jobbet åt oss.

Skalbarhet

Även en genomsnittlig Machine Learning (ML) -modell skulle kräva märkning av stora bitar data, vilket kräver att företag drar in resurser från andra team. Med datakommentarer som vi, erbjuder vi domänexperter som dedikerat arbetar med dina projekt och enkelt kan skala verksamheten när ditt företag växer.

Bättre kvalité

Dedikerade domänsexperter som kommenterar dag in och dag ut kommer-vilken dag som helst-att göra ett överlägset jobb jämfört med ett team, som måste rymma annoteringsuppgifter i sina upptagna scheman. Det behöver inte sägas att det ger bättre utdata.

Eliminera intern fördom

Anledningen till att AI -modeller misslyckas är att team som arbetar med datainsamling och annotering oavsiktligt introducerar partiskhet, snedställer slutresultatet och påverkar noggrannheten. Datanoteringsleverantören gör dock ett bättre jobb med att kommentera data för förbättrad noggrannhet genom att eliminera antaganden och fördomar.

Erbjudna tjänster

Expert insamling av bilddata är inte all-hands-on-deck för omfattande AI-inställningar. På Shaip kan du till och med överväga följande tjänster för att göra modeller betydligt mer utbredda än vanligt:

Ljudanteckning

Ljudanteckning
Tjänster

Att märka ljudkällor, tal och röstspecifika datamängder via relevanta verktyg som taligenkänning, högtalardiarisering, känslomässig igenkänning och mer, är något Shaip specialiserar sig på.

Bildanmärkning

Bildanmärkning
Tjänster

Vi är stolta över att märka, segmenterade bilddatauppsättningar för att träna kräsna datorsynmodeller. Några av de relevanta teknikerna inkluderar gränsigenkänning och bildklassificering.

Videonotering

Videonotering
Tjänster

Shaip erbjuder avancerade videomärkningstjänster för utbildning av Computer Vision-modeller. Syftet här är att göra datamängder användbara med verktyg som mönsterigenkänning, objektdetektering och mer.

NLP-system i pipeline? Investera i Avant-grade textetiketteringstjänster – våra experter tar hand om komplexa märkningar

En process för att märka textdata för att göra dem träningsklara för NLP-modeller är vad textannotering handlar om.

Det finns många sätt att kommentera ett textavsnitt. Textannotering för NLP beror dock på dina användningsfall. Standardpraxis är dock att lägga till en metadatatagg till datamängden, samtidigt som dess egenskaper markeras, som fraser, sökord och till och med känslor.

"Henry föddes den 24 mars 1990 och blev ett stort namn inom underhållningsindustrin". Om du läser meningen noga får du en hel del annoteringsexempel, med Henry och det relevanta datumet och födelseåret som enheter och sentimentet är neutralt när det kommenteras.

Textannotering i NLP handlar helt enkelt om att definiera etiketter till datamängderna, som mestadels är olika meningsstrukturer, som väntar på att kategoriseras.

Textdatainformation är steget för att utveckla intelligenta chatbots, virtuella assistenter, e -postfilter, översättare och allt som gör att maskiner kan förstå människors naturliga bearbetningsspråk och till och med reagera i enlighet därmed.