Fallspecifik textinsamling
Ge NLP-modellerna möjlighet att dechiffrera mänskligt språk med toppmodern AI-fokuserad tjänst för datainsamling
Föreställ dig din textdatapipeline utan flaskhalsar. Låt oss visa dig hur!
Utvalda klienter
Varför behövs textutbildningsdatauppsättning för bearbetning av naturligt språk?
Att träna intelligenta maskiner för att kunna övervaka textdata och fatta beslut baserat på inmatningarna kan vara en knepig bedrift att uppnå. Men kan vi inte bara träna maskiner för att se ingångarna enligt mönster?
Tja, vi kan men inte alla maskiner har visuell analys. Vissa applikationer är strikt språkbaserade och avsedda att filtrera texter, tillhandahålla textanalys och översätta i skriftlig form. För intelligenta modeller som dessa är det första steget till omfattande utbildning att få dem att konsumera enorma volymer textdata.
Ändå är datainsamling en skrämmande uppgift med komplexitet som varierar baserat på egenskaperna för djupinlärning, NLP och maskininlärning. Därför, som det första steget mot holistisk övervakad, oövervakad och förstärkande inlärning som är mycket mer dynamisk och kaskad i naturen, måste en organisation förlita sig på trovärdiga textdatainsamlingstjänster.
Med pålitliga verktyg för datainsamling till ditt förfogande kan du:
- Skapa en uttömmande databas för din AI -modell
- Inrikta dig på varje form av datainsamling
- Passar alla användningsområden som modellen riktar sig till
- Implementera Optical Character Recognition -teknik för att automatisera extrahering av skriftlig data
- Förbättra forskning och bevisuppbyggnadskapacitet för det intelligenta systemet
- Implementera Text Mining -tekniker enkelt
Professionella textdatainsamlingstjänster för NLP
Alla ämnen. Alla scenarier.
Textbrytning kräver perspektiv. Mängden och kvaliteten på informationen du vill mata in i ett system beror på specificiteten, användningsfall, övergripande planering och kreativa aspekter av projektet. Det kan också finnas ganska enkla inställningar som bara kräver data i stora mängder, om än med fokus på handläggningstid och holistisk träning.
Slutligen måste vissa NLP -modeller skära bort AI -bias genom att använda sig av mycket granulära textreserver. Oavsett preferenser, kvalitet du vill uppvisa och omfattningen av modellens möjligheter, på Shaip, hjälper vi dig att tillgodose alla krav, via riktade, kuraterade, anpassade och formbara textdatasamlingstjänster. Att lägga ut AI -utbildningsdatainköp till Shaip innebär också tillgång till följande fördelar:
- Identifiera exakta textdatauppsättningar för ML med semantisk analys i kärnan
- Förbereder ML -modeller för transkription, med stöd för identifiering av mänskligt tal
- Stöd för en mängd olika språk
- Intelligent utbildad kundsupport
- Möjlighet att tillgodose olika applikationer
Vår expertis
Typer av datainsamling av text som vi täcker
Det verkliga värdet av Shaip kognitiva textdatainsamlingstjänster är att det ger organisationer nyckeln till att låsa upp kritisk information som finns djupt inom ostrukturerad textdata. Denna ostrukturerade data kan innehålla läkaranteckningar, personliga egendomsförsäkringar eller bankjournaler. En stor mängd textdatainsamling är avgörande för att utveckla teknik som kan förstå mänskligt språk. På Shaip får du hela datainsamlingsbunten när du tränar modeller som använder dokumenterade källor. Våra tjänster täcker en mängd olika textdatainsamlingstjänster för att bygga högkvalitativa NLP-datamängder.
Kvittensdata
Samling
Lär dina intelligenta e -handelsmodeller att identifiera fakturor med precision.
Vår OCR-teknik och relevanta identifieringstekniker hjälper dig att mata in data om taxikvitton, interneträkningar, restaurangräkningar, shoppingfakturor och flerspråkiga kvitton till maskinerna för att träna dem holistiskt
Biljettdataset
Samling
Gör om din digitala reseassistent med kraftfulla insikter
Se till att din anpassade AI -modell kan identifiera järnväg, kryssning, flygbolag, bussar och andra biljetter till perfektion med gott om textdatauppsättningar för maskininlärning och OCR -insikter som matas in i samma.
EHR Data & Physician Dictation Transcripts
Träna vårdmodeller proaktivt för att förbättra klinisk noggrannhet.
Våra textdatainsamlingslösningar rymmer medicinska datamängder och transkript, vilket gör att du kan konstruera uppfinningsrika digitala sjukvårdsinställningar som kan lagra klinisk insikt, hantera arbetsflöde och automatisera medicinsk transkription.
Dokumentdataset
Samling
Förbered digitala RTO, betalningsbanker och professionella inställningar, intelligent
Vi hjälper dig att skapa modeller som tjänar ett professionellt syfte genom att låta dem identifiera dokument. Vår täckning sträcker sig över kreditkort, fastighetsdokument, körkort, visumdatauppsättningar och mer
Avsiktsvariation
dataset
Designa upplysta NLP -system som kan identifiera avsikt.
Träna nu maskiner för att identifiera avsikten med dina textinmatningar. Shaip låter dig komma in på avsiktigenkänning och avsiktsklassificering för att upptäcka känslor från meningsstrukturering och formulerad ordning.
Handskriven datatranskription
AI textdetekterings- och igenkänningsmodeller till hands.
Transkribera ett brett utbud av historiska dokument eller till och med handskrivna anteckningar med hjälp av handskriven datatranskription. Dessutom låter vår detaljerade träningsmetod din modell känna igen struktur, layout och text
Chatbot -träningsdata
Distribuera interaktiva chatbots för ett mer professionellt utseende
Vi har Chatbot -utbildningsdatauppsättningar till vårt förfogande för att hjälpa dig att utveckla några av de mer interaktiva programmen för din professionella installation. Med vår textmeddelandeinsamling och vertikalt baserade tjänster blir det lättare för chatbots att reagera organiskt på textinmatningar.
OCR -utbildning
Lägg till ett visuellt element till textdrivna AI-modeller
Våra tjänster täcker OCR (optisk teckenigenkänning) som en fristående tjänst, som låter dig känna igen ord, tecken, insikter från skannade fotografier och mer, med tillförlitliga datauppsättningar att mata maskinen med.
Textdatauppsättningar
NLP-dataset för sentimentanalys
Analysera mänskliga känslor genom att tolka nyanser i kundrecensioner, sociala medier etc.
Textdataset för röstigenkänning och chatbots
Samla in textdatauppsättningar t.ex. e-postmeddelanden, SMS, bloggar, dokument, forskningsrapporter etc.
Anledningar att välja Shaip som din pålitliga partner för insamling av textdata
Personer
Dedikerade och utbildade team:
- 30,000+ medarbetare för dataskapande, märkning och kvalitetssäkring
- Godkänd projektledningsteam
- Erfaren produktutvecklingsteam
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Behandla
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
Den patenterade plattformen erbjuder fördelar:
- Webbaserad end-to-end-plattform
- Oklanderlig kvalitet
- Snabbare TAT
- Sömlös leverans
Personer
Dedikerade och utbildade team:
- 30,000+ medarbetare för dataskapande, märkning och kvalitetssäkring
- Godkänd projektledningsteam
- Erfaren produktutvecklingsteam
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Behandla
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
Den patenterade plattformen erbjuder fördelar:
- Webbaserad end-to-end-plattform
- Oklanderlig kvalitet
- Snabbare TAT
- Sömlös leverans
Erbjudna tjänster
Experttextsamling av data 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:
Tjänster för insamling av ljuddata
Vi gör det enklare för dig att mata modellerna med röstdata för att hjälpa dem att utforska fördelarna med Natural Language Processing på ett mer balanserat sätt
Tjänster för insamling av bilddata
Se till att din datorvisionsmodell identifierar varje bild exakt för att sömlöst träna nästa generations AI-modeller i framtiden
Tjänster för insamling av videodata
Fokusera nu på datorsyn tillsammans med NLP för att träna dina modeller för att identifiera objekt, individer, avskräckande medel och andra visuella element till perfektion
Rekommenderade resurser
Köparhandboken
Köparguide AI för datainsamling
Maskiner har inget eget sinne. De saknar åsikter, fakta och förmågor som resonemang, kognition och mer. För att göra dem till kraftfulla medier behöver du algoritmer som är utvecklade baserat på data.
Blogg
Textkommentar i maskininlärning: En omfattande guide
Textkommentarer i maskininlärning hänvisar till att lägga till metadata eller etiketter till rå textdata för att skapa strukturerade datauppsättningar för utbildning, utvärdering och förbättring av maskininlärningsmodeller. Det är ett avgörande steg i NLP-uppgifter (natural language processing).
Lösningar
AI Training Data for Optical Character Recognition (OCR)
Optimera datadigitalisering med högkvalitativ Optical Character Recognition (OCR) träningsdata för att bygga intelligenta ML-modeller. Att tyda och digitalisera skannade bilder av text är en utmaning för många företag som utvecklar pålitliga AI- och Deep Learning-modeller.
Vill du bygga din egen textdatauppsättning?
Kontakta oss nu för att släppa dina bekymmer för insamling av textträningsdata
Vanliga frågor (FAQ)
Textdatainsamling är processen att samla in skriftligt innehåll för att träna och förfina maskininlärningsmodeller, vilket gör det möjligt för dem att förstå och bearbeta språk.
I ML innebär insamling av textdata att hämta och organisera text från olika källor. Dessa data används sedan för att lära modellen hur man känner igen mönster, gör förutsägelser eller genererar text baserat på exemplen som tillhandahålls.
Insamling av textdata är avgörande eftersom kvaliteten och variationen av data avgör modellens noggrannhet. Ju bättre data desto mer effektiv och precis blir modellen i hanteringen av språkuppgifter.
Textdata kan komma från olika källor, inklusive böcker, artiklar, webbplatser, sociala medier, chattloggar, kundrecensioner, e-postmeddelanden och mer, beroende på det specifika projektet och dess mål.