特定於案例的文本數據收集
使用最先進的以人工智能為中心的文本數據收集服務,使 NLP 模型能夠破譯人類語言
想像一下沒有瓶頸的文本數據管道。 讓我給你示範如何做!
特色客戶
為什麼自然語言處理需要文本訓練數據集?
訓練智能機器能夠監控文本數據並根據輸入做出決策可能是一項棘手的壯舉。 但是我們不能訓練機器按照模式查看輸入嗎?
好吧,我們可以,但不是每台機器都可以進行可視化分析。 某些應用程序嚴格基於語言,旨在以書面形式過濾文本、提供文本分析和翻譯。 對於像這樣的智能模型,全面訓練的第一步是讓它們消耗大量的文本數據。
儘管如此,數據採購仍是一項艱鉅的任務,其複雜性因深度學習、NLP 和機器學習功能的性質而異。 因此,作為朝著更具動態性和級聯性的整體監督、無監督和強化學習邁出的第一步,組織必須依賴可靠的文本數據收集服務。
使用可靠的文本數據收集工具供您使用,您可以:
- 為您的 AI 模型創建詳盡的數據庫
- 針對各種形式的數據收集
- 迎合模型針對的每個用例
- 實施光學字符識別技術以自動提取書面數據
- 提高智能係統的研究和證據構建能力
- 輕鬆實現文本挖掘技術
面向 NLP 的專業文本數據收集服務
任何科目。 任何場景。
文本挖掘需要透視。 您希望輸入系統的信息量和質量取決於項目的特殊性、用例、總體規劃和創造性方面。 此外,可以有非常簡單的設置,只需要大量的數據,儘管關注周轉時間和整體培訓。
最後,一些 NLP 模型需要通過使用高度細化的文本儲備來消除 AI 偏見。 無論您希望展示的偏好、質量如何,以及模型的功能範圍如何,在 Shaip,我們都會通過有針對性的、精心策劃的、定制的和可延展的文本數據收集服務來幫助您滿足每一個要求。 將 AI 訓練數據採購外包給 Shaip 還意味著可以獲得以下好處:
- 以語義分析為核心為 ML 識別準確的文本數據集
- 為轉錄準備 ML 模型,支持人類語音識別
- 支持多種語言
- 經過智能培訓的客戶支持
- 能夠滿足不同的應用程序
我們的專長
我們涵蓋的文本數據收集類型
Shaip 認知文本數據收集服務的真正價值在於,它為組織提供了解鎖非結構化文本數據深處的關鍵信息的鑰匙。 這種非結構化數據可能包括醫生記錄、個人財產保險索賠或銀行記錄。 大量的文本數據收集對於開發可以理解人類語言的技術至關重要。 在 Shaip,當涉及使用文檔來源訓練模型時,您可以獲得完整的數據收集堆棧。 我們的服務涵蓋各種文本數據收集服務,以構建高質量的 NLP 數據集。
收據資料
系列
教您的智能電子商務模型精確識別發票。
我們的 OCR 技術和相關識別技術可幫助您將與出租車收據、互聯網賬單、餐廳賬單、購物發票和多語言收據有關的數據輸入機器,以便對其進行全面培訓
票務數據集
系列
用有影響力的洞察力改造您的數字旅行助手
確保您的自定義 AI 模型可以完美識別鐵路、遊輪、航空公司、公共汽車和其他車票,並將用於機器學習和 OCR 洞察的大量文本數據集輸入其中。
EHR 數據和醫師聽寫成績單
主動訓練醫療保健模型以提高臨床準確性。
我們的文本數據收集解決方案適用於醫療數據集和轉錄本,從而使您能夠構建創新的數字醫療保健設置,以存儲臨床見解、管理工作流程和自動化醫療轉錄。
文檔數據集
系列
智能地準備數字 RTO、支付銀行和專業設置
我們通過讓模型識別文檔來幫助您設置用於專業目的的模型。 我們的覆蓋範圍涵蓋信用卡、財產文件、駕駛執照、簽證數據集等
意圖變化
數據集
設計可以識別意圖的開明 NLP 系統。
現在訓練機器識別你的文本輸入的意圖。 Shaip 可讓您進行意圖識別和意圖分類,以從句子結構和措辭順序中檢測情緒。
手寫數據轉錄
AI 文本檢測和識別模型觸手可及。
使用手寫數據轉錄轉錄各種歷史文件甚至手寫筆記。 此外,我們的精細訓練方法可讓您的模型識別結構、佈局和文本
聊天機器人訓練數據
部署交互式聊天機器人以獲得更專業的外觀
我們擁有聊天機器人訓練數據集,可幫助您為專業設置開發一些更具交互性的程序。 通過我們的短信數據收集和基於垂直的服務,聊天機器人可以更輕鬆地對文本輸入做出有機響應。
OCR培訓
向文本驅動的 AI 模型添加視覺元素
我們的服務涵蓋 OCR (光學字符識別)作為一項獨立服務,允許您智能地識別單詞、字符、掃描照片中的洞察力等,並使用可靠的數據集為機器提供數據。
選擇 Shaip 作為您值得信賴的文本數據收集合作夥伴的原因
人物
專門和訓練有素的團隊:
- 30,000 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
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
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
人物
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- 30,000 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
通過以下方式確保最高的流程效率:
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- 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
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- 更快的 TAT
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推薦資源
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常見問題
文本數據收集是收集書面內容以訓練和完善機器學習模型,使其能夠理解和處理語言的過程。
在機器學習中,文本數據收集涉及從各種來源獲取和組織文本。 然後,使用這些數據來教導模型如何識別模式、進行預測或根據提供的示例生成文本。
文本數據收集至關重要,因為數據的質量和多樣性決定了模型的準確性。 數據越好,模型在處理語言任務時就越高效和精確。
文本數據可以來自各種來源,包括書籍、文章、網站、社交媒體、聊天日誌、客戶評論、電子郵件等,具體取決於具體項目及其目標。