Natural Language Processing Services och lösningar
Utvalda klienter
Stärka team för att bygga världsledande AI-produkter.
Mänsklig intelligens för att omvandla Natural Language Processing (NLP) till en högkvalitativ dataset för maskininlärning
Ord ensamma misslyckas med att kommunicera hela historien. Vi på Shaip kan hjälpa dig att träna dina AI -modeller för att tolka tvetydigheten på mänskligt språk
Under en längre tid har det funderats över hur artificiell intelligens (AI) kommer att förändra alla aspekter av människors liv, och nu måste du redan ha insett att det har potential att vara den mest störande tekniken någonsin. Idag kan vi prata med Siri, Cortana eller Google för att få våra grundläggande frågor adresserade, men mycket av deras faktiska potential är ännu okänt
AI -system kan förverkliga sin fulla potential med naturlig språkbehandling (NLP). Utan NLP -tjänster kan AI förstå meningen och svara på enkla frågor, men det kommer inte att förstå sammanhanget i det som sägs. NLP -lösningar tillåter användare att interagera med intelligenta system på sitt eget språk genom att läsa text, förstå tal, tolka vad som sägs och försöka mäta mänsklig känsla. Det gör att datorer kan lära sig och svara genom att replikera den mänskliga förmågan att förstå vardagsspråk som människor använder. NLP -algoritmerna kan hitta mönster och kan skapa slutsatser på egen hand. Detta kan uppnås endast om de får korrekt kommenterade utbildningsdata i stora volymer, vilket hjälper dem att identifiera, förstå och indikera olika element i språket.
Tjänster för datainsamling
Tjänster för dataanmärkning
Korrekt organiserad och exakt kommenterad data är kärnan i det som får artificiella (AI) / maskininlärningsmodeller (ML) att fungera. Vår egenutvecklade plattform och utarbetade arbetsflöden för folkhantering kombinerar olika uppgifter med den kvalificerade arbetaren, vilket möjliggör konsekvent och billig leverans av högkvalitativ produktion. Data kan kommenteras för ett stort antal användningsfall inklusive Namngiven entitetsigenkänning, sentimentanalys, text- och ljudannotering, ljudmärkning etc.
Datalicensiering: Off-the-shelf NLP-dataset
Bläddra igenom vår ljuddatauppsättning av olika NLP-datauppsättningar från hyllan, bestående av över 20,000 40 timmars ljud, om en mängd olika ämnen som Call-center, Allmänt samtal, Debatter, Tal, Tal, Dokumentär, Evenemang, Allmänt Samtal, Film, Nyheter etc. , på över XNUMX språk.
Ledde arbetskraft
Vi erbjuder en skicklig resurs som blir en förlängning av ditt team för att stödja dina uppgifter för annotering av data, genom verktyg du föredrar samtidigt som du behåller önskad kvalitet. Vår erfarna arbetskraft förstår subtiliteterna på mänskliga språk och tillämpa den bästa praxis som lärt sig genom att märka miljontals ljud- och textdokument för att leverera datamärkningslösning i världsklass för bearbetning av naturligt språk.
Konsultation och implementering av naturligt språk
Text- och ljudinsamling och anteckningsfunktioner
Från text-/ljudinsamling till annotering, vi ger en större förståelse för den talade världen med detaljerad, exakt märkt text och ljud för att förbättra prestandan för dina NLP -modeller. Oavsett om du utbildar en virtuell/digital assistent, vill granska ett juridiskt kontrakt eller bygga en algoritm för finansiell analys, tillhandahåller vi den guldstandarddata du behöver för att dina modeller ska fungera i verkliga världen. Vårt team förstår språket, dialekten, syntaxen och meningsstrukturen för att märka text exakt, baserat på ditt företags krav.
Vi är ett av de få NLP -företag som är stolta över sin starka språkliga förmåga. Vi har en global personalstyrka på över 30,000 medarbetare från hela världen, med expertis i över 150 språk. Vi har hjälpt nystartade företag, små och medelstora företag i ett tidigt skede, och arbetat med 500 största företag i olika vertikaler dvs sjukvård, detaljhandel/e-handel, finans, teknik, och mer för att uppnå sina NLP -projektmål.
Text insamling
Ljud-/talsamling
Textnotering
Ljud- / talanmälan
Texttranskription
Ljud- / taltranskription
NLP-datauppsättningar
Conversational AI Dataset / Audio Dataset
Över 50 XNUMX timmar av standarduppsättningar för ljud/tal för att komma igång.
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.
Varför Shaip?
Expert arbetskraft
Vår pool av experter som är skickliga i text/ljudkommentarer/märkning kan skaffa korrekta och effektivt kommenterade NLP-datauppsättningar.
Fokusera på tillväxt
Vårt team hjälper dig att förbereda text-/ljuddata för utbildning av AI -motorer, vilket sparar värdefull tid och resurser.
skalbarhet
Vårt team av samarbetspartners kan rymma ytterligare volym samtidigt som kvaliteten på datautmatningen för dina NLP -lösningar bibehålls.
konkurrenskraftig prissättning
Som experter på utbildning och ledning av team ser vi till att projekt levereras inom den fastställda budgeten.
Branschförmåga
Teamet analyserar data från flera källor och kan producera AI-träningsdata effektivt och i volymer i alla branscher.
Håll dig före konkurrensen
Det stora utbudet av ljud-/textdata ger AI enorma mängder information som behövs för att träna snabbare.
Användningsfall
Conversational AI / Chatbot Training
Utbildning av digitala assistenter kräver en stor uppsättning kvalitetsdata från olika geografier, språk, dialekter, inställningar och format. På Shaip erbjuder vi utbildningsdata för AI-modeller med Human-in-the-loop som har den nödvändiga kunskapen, domänkunskapen och är väl medvetna om kundens specifika behov.
Känsla / avsikt
Analys
Det sägs med rätta att ord ensam misslyckas med att kommunicera hela historien, och åliggerna ligger på mänskliga kommentatorer för att tolka tvetydigheten på mänskligt språk. Därför är det av yttersta vikt att identifiera känslan hos en kund, baserat på konversationen. Våra språkexperter från olika domäner kan tolka nyanser i produktrecensioner, finansiella nyheter och sociala medier.
Namngiven entitetsigenkänning (NER)
Named Entity Recognition (NER) är att identifiera, extrahera och klassificera de namngivna enheterna i en text i fördefinierade kategorier. Texten kan kategoriseras som en plats, namn, organisation, produkt, kvantitet, värde, procent osv. Med NER kan du ta upp verkliga frågor som vilka organisationer som nämndes i artikeln etc.
Client Service Automation
Robusta, välutbildade virtuella chatbots eller digitala assistenter har revolutionerat sättet kunderna kommunicerar med säljarna, vilket förbättrat kundupplevelsen betydligt.
Texttranskription
Från läkares handskrivna recept till anteckningar om konferenssamtal, våra specialister kan digitalisera vilken form av data som helst, det vill säga arkiverade dokument, juridiska kontrakt, patientjournaler etc.
Innehållskategorisering
Kategorisering också känd som klassificering eller märkning är processen att klassificera text i organiserade grupper och märka den, baserat på dess intressanta funktioner.
Ämnesanalys
Ämnesanalys eller ämnesmärkning är att identifiera och extrahera mening från en viss text genom att identifiera återkommande ämnen / teman som övervägs.
Ljudtranskription
Transkribera tal/podcast/seminarium, ring samtal till text. Dra nytta av människor för att korrekt kommentera ljud-/talfiler för att träna NLP -modeller exakt.
Ljudklassificering
Kategorisera ljud eller yttranden för att klassificera tal / ljud baserat på språk, dialekt, semantik, lexikon etc.
Vår förmåga
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
Rekommenderade resurser
Köparhandboken
Köpguide: Conversational AI
AI-chatbots ger en förbättrad användarupplevelse genom att lära sig av tidigare interaktioner, förstå användarbeteende och förstå olika språk med hjälp av avancerade beslutsfärdigheter.
Blogg
Det förflutna, nuet och framtiden för automatisk taligenkänning/tal-till-text
Automatisk taligenkänning (ASR) har kommit långt. Även om det uppfanns för länge sedan, användes det nästan aldrig av någon. Men tid och teknik har nu förändrats avsevärt.
Blogg
Populäraste användningsfallen av naturlig språkbehandling inom sjukvården
Den globala marknaden för bearbetning av naturligt språk beräknas öka från 1.8 miljarder USD 2021 till 4.3 miljarder USD 2026, och växa med en CAGR på 19.0 % under perioden.
Snabba din AI -färdplan med Shaips Natural Language Processing Services (NLP -tjänster)
Vanliga frågor (FAQ)
Datoruppsättningar, även med väldefinierade AI-funktioner, har svårt att mäta känslan bakom frågorna. Natural Language Processing är en av de mer rutinerade grenarna av artificiell intelligens som tränar maskinerna bättre när det gäller att förstå, analysera och svara på röst- och textdata och därigenom fokusera på intelligent kontextbestämning bakom svar.
Mänskliga språk är utsatta för varians och oklarheter. NLP -inställningar, verktyg och komponenter syftar till att översätta texten till flera språk, svara korrekt på verbala kommandon, analysera känslor och känna igen enheter, förutsatt att de tränas med vansinnigt höga volymer av kommenterade data, som täcker alla aspekter av de mänskliga dialekterna.
Om du letar efter användbara NLP -exempel som har funnits länge, betrakta verktyget för analys av prediktiv text på din smartphone som en acceptabel utgångspunkt. Andra exempel inkluderar virtuella assistenter, inklusive Bixby, Siri, Alexa eller mer, skräppost på din e -postplattform och Google Translate
Efter mycket övervägande är det klart att NLP-drivna uppgifter mest handlar om att bryta ner röst- och textdata för att få datorn att förstå kontexten för de intagna data. Därför används NLP bäst för textsammanfattning, sentimentanalys över sociala medier, bättre träning av chatbots och VA, maskinöversättning och skräppostdetektering, som används av läsbarhet och grammatikverktyg och e -postplattformar.
NLP kan vidare segregeras i fem komponenter, med Lexikal analys för uttryck och ord, Semantisk analys för betydelsen, Pragmatisk analys för tolkning, Syntaxanalys för meningsstrukturering och Diskursintegrering för att fastställa meningsbetydelse som förmedlas av sammanlänkade meningar.