使用最先進的文本註釋服務準備有辨別力的 AI 模型

讓我們的文本註釋服務創建詳盡、詳細且獨特的數據集,以適合您發明的 ML 和 NLP 原型。

特色客戶

為什麼 NLP 需要文本註釋服務?

在聊天機器人、電子郵件過濾器和多語言翻譯器大行其道的時代,創建智能 AI 作為下一個突破性技術通常需要的不僅僅是一個想法。 NLP 驅動系統的支持者認為,要使算法在其峰值運行,模型需要提供大量標記文本數據,而可靠的文本註釋解決方案和服務使這成為可能。

為簡化起見,文本註釋旨在創建與特定 AI 設置相關的獨特的、項目驅動的數據集。 這些高質量的數據集有助於訓練模型按規定執行。

仍然不確定機器學習的文本註釋是如何工作的! 好吧,想像一下在凌晨 3 點訪問一個集成了聊天機器人的網站,在那裡你輸入問題並在眨眼間得到答案。 你當然不能指望一個人在如此奇怪的時間做出回應。 這就是人工智能的神奇之處,因為聊天機器人在收到查詢時,會從訓練數據中快速檢索響應。

用於機器學習的準確文本註釋

儘管這個概念很有趣,但準備類似的資源可能需要大量的努力、專業經驗和專家級的智慧。 這就是 Shaip 以可靠的文本註釋公司的身份出現的地方,廣泛專注於對收集到的數據進行完美標記。

有了 Shaip,您就可以不再擔心機器學習設置的感知能力,因為提供的 AI 訓練數據已準備好解釋響應、語義,是的,甚至是情緒。

想了解更多,這裡有一些依賴 Shaip 作為您的文本註釋外包合作夥伴的額外好處:

文本註釋服務
  • 目標密集型方法
  • 關注上下文和溝通的清晰度
  • 能夠用語言元素訓練機器
  • 詳盡的搜索引擎標籤
  • 可擴展的產品
  • 多語言機器翻譯

我們的專長

特定目標的文本標籤服務

我們通過我們獲得專利的文本標籤工具提供認知文本標籤服務,該工具旨在讓組織能夠解鎖非結構化文本中的關鍵信息。 對可用文本進行註釋有助於機器理解人類語言。 憑藉在自然語言和語言學方面的豐富經驗,我們有能力處理任何規模的文本標籤項目。 我們合格的團隊可以處理不同的文本標籤解決方案,例如 命名實體識別、意圖分析、情感分析、文檔註釋等。 選擇一款適合您的要求,讓 Shaip 處理繁重的工作。 下面是一些帶註釋的文本示例。

文字分類

文字分類

關於文本註釋的最基本方法,側重於根據內容類型、意圖、情感和主題對文本進行分類。 分類後,數據集作為預定義段的一部分輸入系統,機器可以訪問這些段以生成響應

語言註釋

語言註釋

最初稱為語料庫註釋,這種形式的文本數據集標註側重於音頻和文本的語言細節; 此外,它還需要語音註釋、語義註釋、詞性標註等。這種方法在訓練機器翻譯模型時很重要

實體註解

實體註解

這種標記方法在聊天機器人培訓方面至關重要。 這裡的重點在於在將數據輸入系統之前提取、定位和標記實體。 與任何由聊天機器人驅動的界面一樣,名稱實體、關鍵短語和 POS(如形容詞、副詞等)成為核心。

實體鏈接

實體鏈接

雖然註釋者從更大的數據存儲庫中提取實體,但它們需要相互鏈接以形成具有意義的數據集。 這是為數不多的文本註釋工具之一,包括通過消歧和最終端到端鏈接建立完整的知識數據庫。 例如,URL 路由,直接從聊天界面

Sao(主題動作對象)

SAO(主題動作對象)

當文本包含多個實體時,由操作鏈接。 例如,“John hits Jimmy”對實體註釋和文本分類開放,其中添加了有關基於法律的討論的標籤。 然而,為了讓模型理解句子,它需要輸入 SAO 數據,John 是主語,Jimmy 是賓語,而 suing 是動作。

情感註解

情感註解

情感註釋負責情感標籤,並允許智能設置檢測隱藏的內涵、觀點和特定情感。 註釋者被分配了審查文本並將其標記為消極、中立和積極情緒的責任。 而意圖註釋側重於查詢的願望。

每一個文本都需要經過這種形式的標註,以將模型訓練到完美

選擇 Shaip 作為您值得信賴的文本標註合作夥伴的理由

人物

人物

專門和訓練有素的團隊:

  • 7000 多名數據創建、標籤和 QA 協作者
  • 有資質的項目管理團隊
  • 經驗豐富的產品開發團隊
  • 人才庫採購和入職團隊
過程

過程

通過以下方式確保最高的流程效率:

  • 穩健的 6 Sigma Stage-Gate 工藝
  • 一個由 6 Sigma 黑帶組成的專門團隊——關鍵流程負責人和質量合規
  • 持續改進和反饋循環
平台

平台

獲得專利的平台具有以下優勢:

  • 基於網絡的端到端平台
  • 無可挑剔的品質
  • 更快的 TAT
  • 無縫交付

為什麼你應該外包文本數據標籤/註釋

敬業的團隊

據估計,數據科學家將超過 80% 的時間花在數據清理和數據準備上。 通過外包,您的數據科學家團隊可以專注於繼續開發強大的算法,將繁瑣的工作交給我們。

可擴展性

即使是普通的機器學習 (ML) 模型也需要標記大量數據,這需要公司從其他團隊中獲取資源。 借助像我們這樣的數據註釋顧問,我們提供領域專家,他們專注於您的項目,並且可以隨著您的業務增長輕鬆擴展運營。

更好的質量

與需要在繁忙的日程安排中適應註釋任務的團隊相比,日復一日地進行註釋的專門領域專家將 - 任何一天 - 都做得更好。 不用說,它會產生更好的輸出。

消除內部偏差

AI 模型失敗的原因是,從事數據收集和註釋的團隊無意中引入了偏見,從而扭曲了最終結果並影響了準確性。 但是,數據註釋供應商通過消除假設和偏見,在註釋數據以提高準確性方面做得更好。

提供的服務

專家圖像數據收集並不是全面的 AI 設置的全員操作。 在 Shaip,您甚至可以考慮以下服務,使模型比平時更廣泛:

音頻註釋

音頻註釋
服務項目

通過語音識別、說話人分類、情感識別等相關工具標記音頻源、語音和特定於語音的數據集是 Shaip 的專長。

圖像註釋

圖像註釋
服務項目

我們以標記、分割圖像數據集來訓練有辨識力的計算機視覺模型而自豪。 一些相關技術包括邊界識別和圖像分類。

視頻註釋

視頻註釋
服務項目

Shaip 提供用於訓練計算機視覺模型的高端視頻標記服務。 這裡的目的是使數據集可用於模式識別、對象檢測等工具。

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標記文本數據集以使它們為 NLP 模型做好訓練準備的過程就是文本註釋的全部內容。

有很多方法可以註釋文本片段。 但是,NLP 的文本註釋取決於您的用例。 然而,標準做法是向數據集添加元數據標籤,同時標記其特徵,如短語、關鍵字甚至情感。

“亨利出生於 24 年 1990 月 XNUMX 日,後來成為娛樂界的大牌。” 如果你仔細閱讀這句話,你會得到相當多的註釋示例,Henry 和相關的出生日期和年份是實體,註釋時情緒是中性的。

NLP 中的文本註釋只是為數據集定義標籤,這些數據集大多是不同的句子結構,等待分類。

文本數據註釋是開發智能聊天機器人、虛擬助手、電子郵件過濾器、翻譯器以及任何能讓機器理解人類自然處理語言甚至做出相應響應的墊腳石。