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Azienda
Per un po' di tempo si è discusso su come l'Intelligenza Artificiale (AI) è destinata a cambiare ogni aspetto della vita umana, e ormai devi aver già capito che ha il potenziale per essere la tecnologia più dirompente di sempre. Oggi possiamo parlare con Siri, Cortana o Google per ottenere risposta alle nostre domande di base, ma gran parte del loro potenziale effettivo è ancora sconosciuto.
Creare un'IA in grado di comprendere veramente il linguaggio umano richiede più che semplici dati grezzi: richiede set di dati di addestramento etichettati con precisione, gestiti da esperti linguistici e forniti su scala aziendale. Shaip è un fornitore leader di servizi NLP che offre servizi e soluzioni complete di elaborazione del linguaggio naturale per team di IA in tutto il mondo: dalla raccolta personalizzata di dati testuali e audio all'annotazione da parte di esperti, dai set di dati NLP standard alla gestione completa della forza lavoro in oltre 150 lingue.
Che si tratti di addestrare un sistema di intelligenza artificiale conversazionale, di perfezionare un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM), di costruire un motore di analisi del sentiment o di scalare una pipeline di riconoscimento di entità nominate (NER), gli oltre 30 collaboratori accreditati di Shaip forniscono i dati di addestramento NLP strutturati e di alta qualità di cui i vostri modelli hanno bisogno per funzionare con precisione nel mondo reale. Scelte da aziende Fortune 500 nei settori sanitario, finanziario, tecnologico e della vendita al dettaglio, le soluzioni NLP di Shaip combinano strumenti proprietari, processi di qualità Six Sigma ed esperti di settore per soddisfare i requisiti di precisione e produttività dell'intelligenza artificiale di livello produttivo.
Ogni modello linguistico ad alte prestazioni inizia con dati di addestramento specifici per il dominio e creati appositamente. I servizi di raccolta dati NLP di Shaip forniscono l'input preciso di cui il tuo modello ha bisogno: in grandi quantità, nella tua lingua e con la variabilità linguistica richiesta dalle applicazioni reali.
Forniamo grandi quantità di corpus di testo personalizzati in diversi formati: email, recensioni dei clienti, post sui social media, ticket di assistenza, contratti legali, documenti finanziari e altro ancora. Disponibili in oltre 150 lingue e dialetti regionali, i nostri servizi di raccolta testi alimentano l'addestramento dei chatbot, la messa a punto dei modelli di apprendimento basati sul linguaggio naturale (LLM), i sistemi di pertinenza della ricerca e i processi di comprensione dei documenti.
Da messaggi predefiniti a dialoghi spontanei, Shaip raccoglie registrazioni audio di alta qualità, personalizzate in base alle vostre esigenze di ASR o intelligenza artificiale vocale, tenendo conto di accenti specifici, ambienti rumorosi, dati demografici degli interlocutori e condizioni del canale. Le registrazioni vengono fornite come raccolte autonome o come pacchetti ASR completi di trascrizione, lessici di pronuncia e documentazione specifica per la lingua, per un addestramento immediato del modello. Tutti i dati raccolti vengono forniti con metadati completi, attribuzione del parlante e verifica della qualità tramite la piattaforma di annotazione proprietaria di Shaip.
Per ottenere modelli NLP accurati è necessario disporre di dati di addestramento annotati con precisione. I servizi di annotazione dati di Shaip combinano un team multilingue qualificato con una piattaforma proprietaria per fornire etichette sempre precise su scala aziendale, con controlli di qualità integrati e tracciabilità trasparente delle consegne.
Le nostre funzionalità di annotazione NLP coprono ogni principale tipologia di attività:
Tutte le annotazioni vengono fornite attraverso un processo di qualità Six Sigma a fasi, con valutazione della concordanza tra gli annotatori e cicli di feedback continui.
Sfoglia il nostro set di dati audio di diversi set di dati NLP pronti all'uso, comprendenti oltre 20,000 ore di audio, su una varietà di argomenti come call center, conversazioni generali, dibattiti, discorsi, discorsi, documentari, eventi, conversazioni generali, film, notizie ecc. , in oltre 40 lingue.
Offriamo una risorsa qualificata che diventa un'estensione del tuo team per supportare le tue attività di annotazione dei dati, attraverso gli strumenti che preferisci mantenendo la qualità desiderata. La nostra forza lavoro esperta comprende le sottigliezze nelle lingue umane e applica le migliori pratiche apprese etichettando milioni di documenti audio e di testo per fornire una soluzione di etichettatura dei dati di livello mondiale per l'elaborazione del linguaggio naturale.
Dalla raccolta di testo/audio all'annotazione, portiamo una maggiore comprensione del mondo parlato con testo e audio dettagliati e accuratamente etichettati per migliorare le prestazioni dei tuoi modelli NLP. Sia che tu stia addestrando un assistente virtuale/digitale, desideri rivedere un contratto legale o creare un algoritmo di analisi finanziaria, forniamo i dati standard di cui hai bisogno per far funzionare i tuoi modelli nel mondo reale. Il nostro team comprende la lingua, il dialetto, la sintassi e la struttura delle frasi per taggare accuratamente il testo, in base alle tue esigenze aziendali.
Siamo una delle pochissime società di PNL che è orgogliosa della loro forte capacità linguistica. Abbiamo una forza lavoro globale di oltre 30,000 collaboratori da tutto il mondo, con esperienza in oltre Lingue 150. Abbiamo aiutato startup in fase iniziale, piccole e medie imprese e lavorato con le migliori aziende Fortune 500 in diversi verticali vale a dire, assistenza sanitaria, vendita al dettaglio/e-commerce, finanza, tecnologia, e altro ancora per raggiungere gli obiettivi del progetto NLP.
Oltre 50 ore di set di dati audio/vocali pronti all'uso per farti andare avanti.
Analizza le emozioni umane interpretando le sfumature nelle recensioni dei clienti, nei social media, ecc.
Raccogliere set di dati di testo, ad esempio e-mail, SMS, blog, documenti, documenti di ricerca, ecc.
La formazione degli assistenti digitali richiede un ampio set di dati di qualità provenienti da aree geografiche, lingue, dialetti, configurazioni e formati diversi. In Shaip, offriamo dati di addestramento per modelli di intelligenza artificiale con Human-in-the-loop che hanno le conoscenze richieste, l'esperienza nel settore e sono ben consapevoli delle esigenze specifiche del cliente.
Si dice giustamente che le parole da sole non riescono a comunicare l'intera storia, e l'onere spetta agli annotatori umani di interpretare l'ambiguità nel linguaggio umano. Quindi identificare il Sentiment di un cliente, in base alla conversazione, è della massima importanza. I nostri esperti linguistici di vari settori possono interpretare le sfumature nelle recensioni dei prodotti, nelle notizie finanziarie e nei social media.
Named Entity Recognition (NER) identifica, estrae e classifica le entità denominate all'interno di un testo, in categorie predefinite. Il testo potrebbe essere classificato come luogo, nome, organizzazione, prodotto, quantità, valore, percentuale, ecc. Con NER puoi rispondere a domande del mondo reale come quali organizzazioni sono state menzionate nell'articolo, ecc.
Chatbot virtuali o assistenti digitali robusti e ben addestrati hanno rivoluzionato il modo in cui i clienti comunicano con i venditori, aumentando notevolmente l'esperienza del cliente.
Dalle prescrizioni manoscritte dei medici agli appunti delle teleconferenze, i nostri specialisti possono digitalizzare qualsiasi forma di dato, ad esempio documenti archiviati, contratti legali, cartelle cliniche dei pazienti, ecc.
La categorizzazione, nota anche come classificazione o tagging, è il processo di classificazione del testo in gruppi organizzati e di etichettatura, in base alle sue caratteristiche di interesse.
Valutazione umana e post-editing dell'output della traduzione automatica per misurare la fluidità, l'adeguatezza e l'accuratezza del dominio, consentendo sistemi di traduzione automatica affidabili per implementazioni multilingue.
Set di dati selezionati per l'esecuzione di istruzioni, coppie richiesta-risposta e dati sulle preferenze RLHF per perfezionare e allineare modelli linguistici complessi ai requisiti di dominio, tono e attività specifici.
Annotazione di strutture documentali complesse (contratti, cartelle cliniche, documenti finanziari) per addestrare modelli di intelligenza artificiale per documenti in grado di estrarre, classificare e analizzare testi non strutturati su larga scala.
L'analisi degli argomenti o l'etichettatura degli argomenti consiste nell'identificare ed estrarre il significato da un determinato testo identificando argomenti/temi ricorrenti in esame.
Trascrivi discorso/podcast/seminario, chiama la conversazione in testo. Sfrutta gli esseri umani per annotare accuratamente i file audio/vocali per addestrare in modo accurato i modelli NLP.
Classifica i suoni o le espressioni per classificare il parlato/l'audio in base alla lingua, al dialetto, alla semantica, ai lessici, ecc.
Il nostro pool di esperti esperti in annotazioni/etichettature di testo/audio può ottenere set di dati NLP accurati ed efficacemente annotati.
Il nostro team ti aiuta a preparare i dati di testo/audio per addestrare i motori di intelligenza artificiale, risparmiando tempo e risorse preziose.
Il nostro team di collaboratori può ospitare un volume aggiuntivo mantenendo la qualità dell'output dei dati per le tue soluzioni NLP.
In qualità di esperti nella formazione e nella gestione dei team, garantiamo che i progetti vengano consegnati entro il budget definito.
Il team analizza i dati da più fonti ed è in grado di produrre dati di formazione sull'IA in modo efficiente e in volumi in tutti i settori.
L'ampia gamma di dati audio/di testo fornisce all'IA abbondanti quantità di informazioni necessarie per allenarsi più velocemente.
Team dedicati e formati:
La massima efficienza del processo è assicurata da:
La piattaforma brevettata offre vantaggi:
I chatbot AI offrono un'esperienza utente migliorata imparando dalle interazioni precedenti, comprendendo il comportamento degli utenti e comprendendo lingue diverse utilizzando abilità decisionali avanzate.
Il riconoscimento vocale automatico (ASR) ha fatto molta strada. Sebbene sia stato inventato molto tempo fa, non è stato quasi mai utilizzato da nessuno. Tuttavia, il tempo e la tecnologia sono ora cambiati in modo significativo.
Il mercato globale dell'elaborazione del linguaggio naturale dovrebbe aumentare da $ 1.8 miliardi nel 2021 a $ 4.3 miliardi nel 2026, crescendo a un CAGR del 19.0% durante il periodo.
Consentire ai team di creare prodotti di intelligenza artificiale leader a livello mondiale.
L'NLP è una branca dell'intelligenza artificiale che consente alle macchine di comprendere, analizzare e rispondere al linguaggio umano, sia testuale che orale, interpretandone il contesto, il sentimento e l'intento.
L'NLP prevede l'elaborazione del linguaggio umano utilizzando algoritmi che analizzano grammatica, sintassi, semantica e contesto. Si basa su grandi volumi di dati annotati per addestrare modelli di intelligenza artificiale a estrarre significato, identificare schemi e generare risposte accurate.
L'NLP è utilizzata in applicazioni come assistenti virtuali, chatbot, analisi del sentiment, traduzione automatica, riassunti di testo, rilevamento dello spam e correzione grammaticale. È alla base di sistemi che rendono le interazioni uomo-computer più efficienti e naturali.
I servizi NLP includono la raccolta di testo (reperimento di diversi dati di testo), la raccolta di audio (registrazione di dati vocali), l'annotazione dei dati (etichettatura di testo e audio per l'addestramento dell'intelligenza artificiale) e la trascrizione (conversione del parlato in testo per l'analisi).
Le soluzioni di NLP migliorano i modelli di intelligenza artificiale (IA) fornendo set di dati accuratamente etichettati che aiutano i modelli a comprendere meglio il linguaggio umano. Questo migliora attività come l'analisi del sentiment, il riconoscimento di entità denominate (NER), l'IA conversazionale e l'addestramento di chatbot.
I settori chiave includono l'assistenza sanitaria (analisi delle cartelle cliniche e delle opinioni dei pazienti), la finanza (rilevamento delle frodi e analisi dei documenti) e l'e-commerce (raccomandazioni personalizzate e automazione dell'assistenza clienti).
Le tempistiche variano in base alle dimensioni e alla complessità del progetto, ma sono ottimizzate per fornire dati di alta qualità in modo efficiente.
La qualità è garantita attraverso rigorosi processi di convalida, annotatori esperti e strumenti avanzati, assicurando che i dati soddisfino gli standard più elevati.
I costi dipendono da fattori come l'ambito del progetto, la complessità dei dati e le esigenze di personalizzazione. Contatta Shaip per un preventivo personalizzato in base alle tue esigenze.
Il termine "NLP as a service" si riferisce a un modello di gestione completa dei dati, in cui un fornitore di servizi NLP si occupa per conto del cliente di ogni fase del flusso di dati linguistici: raccolta, annotazione, controllo qualità e consegna. Shaip offre modelli di erogazione basati su progetti, in abbonamento e con team integrati, per adattarsi alle diverse esigenze organizzative e alle dimensioni dei progetti.
Ogni gruppo linguistico è composto da parlanti madrelingua o quasi madrelingua, reclutati e selezionati in base alle loro conoscenze specifiche del settore. Le annotazioni vengono calibrate rispetto a set di riferimento di riferimento di alto livello e un processo di qualità Six Sigma a fasi, con punteggio di concordanza tra annotatori, garantisce la coerenza tra tutte le coppie linguistiche e i dialetti.
Shaip gestisce flussi di lavoro conformi a HIPAA per progetti di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) in ambito sanitario e si allinea ai requisiti del GDPR in materia di gestione del consenso per la raccolta di dati nell'UE. Tutti i progetti includono documentazione di audit trail, registri di provenienza dei dati e controlli di accesso basati sui ruoli per i team di conformità aziendali.
Sì. Shaip fornisce set di dati per l'esecuzione di istruzioni, coppie stimolo-risposta e dati di preferenza RLHF per la messa a punto e l'allineamento dei modelli LLM. La nostra pagina dedicata alle soluzioni di IA generativa illustra l'intera gamma di servizi di dati di addestramento per i modelli LLM.
La raccolta dati consiste nell'acquisire testo o audio grezzi, ovvero il materiale di input da cui il modello apprenderà. L'annotazione consiste nell'etichettare questi dati grezzi con tag strutturati, categorie, entità o indicatori di sentiment che indicano al modello cosa comprendere. Shaip offre entrambi i servizi sia singolarmente che come soluzione integrata end-to-end per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
Sì. Shaip ha collaborato con startup in fase iniziale, PMI e aziende Fortune 500. Offriamo una definizione flessibile dell'ambito del progetto, pacchetti di dataset minimi vitali per l'IA in fase MVP e modelli di erogazione scalabili che crescono con le vostre esigenze di annotazione. Contattateci per un preventivo personalizzato.
