Prepara modelli di intelligenza artificiale esigenti con servizi di annotazione di testo all'avanguardia
Consenti ai nostri servizi di annotazione di testo di creare set di dati esaurienti, dettagliati e unici, per adattarsi perfettamente ai tuoi prototipi ML e NLP inventati.
Dai vita ai tuoi dati di testo!
Clienti in primo piano
Perché i servizi di annotazione del testo sono necessari per la PNL?
In un'era in cui chatbot, filtri e-mail e traduttori multilingue stanno vivendo una giornata campale, spesso basta solo più di un'idea per creare IA intelligenti come la prossima tecnologia rivoluzionaria. I sostenitori dei sistemi basati sulla NLP ritengono che affinché gli algoritmi funzionino al massimo, i modelli debbano essere alimentati con volumi spropositati di dati di testo etichettati, resi possibili da soluzioni e servizi di annotazione del testo credibili.
Per semplificare, l'annotazione di testo mira a creare set di dati unici e basati su progetti, rilevanti per una particolare configurazione dell'IA. Questi set di dati di alta qualità sono fondamentali per l'esecuzione dei modelli di addestramento come specificato.
Ancora incerto su come funzioni l'annotazione di testo per Machine Learning! Bene, immagina di visitare un sito Web con chatbot integrati alle 3 del mattino, dove digiti domande e ottieni risposte in un batter d'occhio. Certamente non puoi aspettarti che una persona risponda a un'ora così strana. È qui che entra in gioco la magia dell'IA quando i chatbot, dopo aver ricevuto una query, recuperano rapidamente le risposte dai dati di addestramento.
Annotazione di testo accurata per l'apprendimento automatico
Per quanto il concetto sembri intrigante, la preparazione di risorse simili può richiedere molto impegno, esperienza professionale e intelletto di livello esperto. È qui che Shaip si presenta come un'azienda affidabile di annotazioni di testo, concentrandosi ampiamente sull'etichettatura alla perfezione dei dati raccolti.
Con Shaip a bordo, puoi smettere di preoccuparti delle capacità percettive delle tue configurazioni di apprendimento automatico poiché i dati di formazione AI offerti sono preparati per interpretare risposte, semantica e sì, anche sentimenti.
Alla ricerca di più, ecco alcuni dei vantaggi aggiuntivi di affidarsi a Shaip come partner di outsourcing per le annotazioni di testo:
- Approccio ad alta intensità di obiettivi
- Concentrarsi sul contesto e sulla chiarezza della comunicazione
- Capacità di addestrare macchine con elementi linguistici
- Etichettatura esaustiva dei motori di ricerca
- Offerte scalabili
- Traduzione automatica multilingue
La nostra competenza
Servizi di etichettatura del testo specifici per obiettivi
Forniamo servizi di etichettatura cognitiva del testo attraverso il nostro strumento brevettato di etichettatura del testo, progettato per consentire alle organizzazioni di sbloccare le informazioni critiche nel testo non strutturato. Annotare il testo disponibile aiuta le macchine a comprendere il linguaggio umano. Con una ricca esperienza nel linguaggio naturale e nella linguistica, siamo ben attrezzati per gestire progetti di etichettatura di testi di qualsiasi scala. Il nostro team qualificato può lavorare su diverse soluzioni di etichettatura del testo come riconoscimento di entità nominative, analisi dell'intento, analisi del sentiment, annotazione del documento ecc. Scegline uno adatto alle tue esigenze e lascia che Shaip si occupi del lavoro pesante. Di seguito sono riportati alcuni esempi di testo annotati.
Classificazione del testo
L'approccio più elementare relativo all'annotazione del testo, che si concentra sulla categorizzazione del testo, in base al tipo di contenuto, all'intento, al sentimento e all'argomento. Una volta classificati, i set di dati vengono inseriti nel sistema come parte di un segmento predefinito, a cui le macchine possono accedere per generare una risposta
Annotazione linguistica
Originariamente definita come annotazione del corpus, questa forma di etichettatura testuale dei set di dati si concentra sui dettagli linguistici dell'audio e dei testi; Inoltre, richiede anche annotazioni fonetiche, bit di annotazione semantica, tagging POS, ecc. Questo approccio è pertinente quando si tratta di addestrare modelli di traduzione automatica
Annotazione entità
Questo metodo di etichettatura è fondamentale quando si tratta di formazione su Chatbot. L'obiettivo qui risiede nell'estrazione, nella localizzazione e nell'etichettatura delle entità prima di inserire i dati nel sistema. Come con qualsiasi interfaccia basata su Chatbot, entità nome, frasi chiave e POS come aggettivi, avverbi e altro diventano il fulcro.
Collegamento di entità
Mentre gli annotatori estraggono entità da repository di dati più grandi, devono essere interconnessi per formare set di dati che abbiano un significato. Questo è uno dei pochi strumenti di annotazione del testo che include la creazione di database di conoscenza completi tramite la disambiguazione e, infine, il collegamento end-to-end. ad esempio, instradamento URL, direttamente dall'interfaccia di chat
SAO (oggetto azione oggetto)
Quando un testo contiene più entità, collegate da un'azione. Ad esempio, "John colpisce Jimmy", è aperto all'annotazione di entità e alla classificazione del testo, in cui viene aggiunta un'etichetta relativa alla discussione basata sulla legge. Tuttavia, affinché il modello comprenda la frase, deve essere alimentato con i dati SAO, con John come soggetto, Jimmy l'oggetto e citazione in giudizio come azione.
Annotazione del sentimento
L'annotazione del sentimento si occupa dell'etichettatura emotiva e consente alle configurazioni intelligenti di rilevare connotazioni nascoste, opinioni e sentimenti specifici. Agli annotatori viene assegnata la responsabilità di rivedere il testo ed etichettarlo come sentimenti negativi, neutri e positivi. Mentre l'annotazione dell'intento si concentra sul desiderio della query.
Ogni testo deve passare attraverso questa forma di etichettatura per addestrare i modelli alla perfezione
Motivi per scegliere Shaip come partner affidabile per le annotazioni di testo
Persone
Team dedicati e formati:
- Oltre 30,000 collaboratori per la creazione di dati, l'etichettatura e il controllo qualità
- Team di gestione del progetto con credenziali
- Team di sviluppo prodotto esperto
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Processo
La massima efficienza del processo è assicurata da:
- Robusto processo Stage-Gate 6 Sigma
- Un team dedicato di cinture nere 6 Sigma: titolari di processi chiave e conformità alla qualità
- Miglioramento continuo e ciclo di feedback
Piattaforma
La piattaforma brevettata offre vantaggi:
- Piattaforma end-to-end basata sul web
- Qualità impeccabile
- TAT . più veloce
- Consegna senza soluzione di continuità
Persone
Team dedicati e formati:
- Oltre 30,000 collaboratori per la creazione di dati, l'etichettatura e il controllo qualità
- Team di gestione del progetto con credenziali
- Team di sviluppo prodotto esperto
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Processo
La massima efficienza del processo è assicurata da:
- Robusto processo Stage-Gate 6 Sigma
- Un team dedicato di cinture nere 6 Sigma: titolari di processi chiave e conformità alla qualità
- Miglioramento continuo e ciclo di feedback
Piattaforma
La piattaforma brevettata offre vantaggi:
- Piattaforma end-to-end basata sul web
- Qualità impeccabile
- TAT . più veloce
- Consegna senza soluzione di continuità
Perché dovresti esternalizzare l'etichettatura/annotazione dei dati di testo
Squadra dedicata
Si stima che i data scientist trascorrano oltre l'80% del loro tempo nella pulizia e preparazione dei dati. Con l'outsourcing, il tuo team di data scientist può concentrarsi sullo sviluppo di algoritmi robusti, lasciando a noi la parte noiosa del lavoro.
Scalabilità
Anche un modello di Machine Learning (ML) medio richiederebbe l'etichettatura di grandi quantità di dati, il che richiede alle aziende di attingere risorse da altri team. Con i consulenti di annotazione dei dati come noi, offriamo esperti di dominio che lavorano con dedizione ai tuoi progetti e possono facilmente scalare le operazioni man mano che la tua attività cresce.
Qualità migliore
Gli esperti di dominio dedicati, che annotano giorno dopo giorno, svolgeranno ogni giorno un lavoro superiore rispetto a un team, che deve adattarsi alle attività di annotazione nei loro impegni. Inutile dire che si traduce in un output migliore.
Elimina il pregiudizio interno
Il motivo per cui i modelli di intelligenza artificiale falliscono è perché i team che lavorano sulla raccolta dei dati e sull'annotazione introducono involontariamente errori, distorcendo il risultato finale e influendo sull'accuratezza. Tuttavia, il fornitore di annotazioni dei dati fa un lavoro migliore nell'annotare i dati per una maggiore precisione eliminando ipotesi e distorsioni.
Servizi offerti
La raccolta di dati di immagini da parte di esperti non è pratica per le configurazioni AI complete. Da Shaip, puoi anche considerare i seguenti servizi per rendere i modelli molto più diffusi del solito:
Annotazione audio
Servizi
L'etichettatura di sorgenti audio, voce e set di dati specifici della voce tramite strumenti pertinenti come riconoscimento vocale, diarizzazione degli oratori, riconoscimento delle emozioni e altro, è qualcosa in cui Shaip è specializzato.
Annotazione di immagine
Servizi
Siamo orgogliosi di etichettare set di dati di immagini segmentati per addestrare modelli di visione artificiale esigenti. Alcune delle tecniche rilevanti includono il riconoscimento dei confini e la classificazione delle immagini.
Annotazione video
Servizi
Shaip offre servizi di etichettatura video di fascia alta per la formazione di modelli di Computer Vision. L'obiettivo qui è rendere i set di dati utilizzabili con strumenti come il riconoscimento di schemi, il rilevamento di oggetti e altro ancora.
Risorse consigliate
offerte
Raccolta di dati di testo specifici per caso
Il vero valore dei servizi di raccolta di dati di testo cognitivo Shaip è che offre alle organizzazioni la chiave per sbloccare le informazioni critiche che si trovano in profondità nei dati di testo non strutturati.
Guida all'acquirente
Guida all'acquisto per l'annotazione dei dati e l'etichettatura dei dati
Quindi, vuoi avviare una nuova iniziativa AI/ML e ti stai rendendo conto che trovare buoni dati sarà uno degli aspetti più impegnativi della tua operazione. L'output del tuo modello AI/ML è buono quanto i dati.
Blog
Garantire un'annotazione accurata dei dati per i progetti AI
Una solida soluzione basata sull'intelligenza artificiale si basa sui dati, non solo dati qualsiasi, ma dati di alta qualità e accuratamente annotati. Solo i dati migliori e più raffinati possono alimentare il tuo progetto di intelligenza artificiale e questa purezza dei dati avrà un enorme impatto sul risultato del progetto.
Sistema NLP in cantiere? Investi in servizi di etichettatura di testo all'avanguardia: i nostri esperti si occupano di etichettatura complessa
Domande frequenti (FAQ)
Un processo di etichettatura dei set di dati testuali per renderli pronti per l'addestramento per i modelli NLP è l'obiettivo dell'annotazione di testo.
Esistono molti modi per annotare uno snippet di testo. Tuttavia, l'annotazione di testo per NLP dipende dai casi d'uso. La pratica standard, tuttavia, consiste nell'aggiungere un tag di metadati al set di dati, marcando al contempo le sue caratteristiche, come frasi, parole chiave e persino sentimenti.
“Henry è nato il 24 marzo 1990 ed è diventato un grande nome nell'industria dello spettacolo”. Se leggi attentamente la frase, otterresti alcuni esempi di annotazioni, con Henry e la data e l'anno di nascita pertinenti che sono entità e il sentimento è neutro, quando annotato.
L'annotazione di testo in NLP riguarda semplicemente la definizione di etichette per i set di dati, che sono per lo più strutture di frasi disparate, in attesa di essere classificate.
L'annotazione dei dati di testo è il trampolino di lancio per lo sviluppo di chatbot intelligenti, assistenti virtuali, filtri di posta elettronica, traduttori e tutto ciò che consente alle macchine di comprendere il linguaggio di elaborazione naturale degli esseri umani e persino di rispondere, di conseguenza.