自然語言處理服務和解決方案
特色客戶
賦能團隊打造世界領先的人工智能產品。
人類智能將自然語言處理 (NLP) 轉化為用於機器學習的高質量數據集
僅憑文字無法傳達整個故事。 我們在 Shaip 可以幫助您訓練您的 AI 模型來解釋人類語言中的歧義
很長一段時間以來，人們一直在討論人工智能 (AI) 將如何改變人類生活的方方面面，現在您一定已經意識到它有可能成為有史以來最具破壞性的技術。 今天我們可以聊聊 Siri、Cortana 或 Google 解決我們的基本查詢，但它們的大部分實際潛力尚不清楚
AI Systems 可以通過自然語言處理 (NLP) 充分發揮其潛力。 如果沒有 NLP 服務，人工智能可以理解意思並回答簡單的問題，但它無法理解所說內容的上下文。 NLP 解決方案允許用戶通過閱讀文本、理解語音、解釋所說內容並嘗試衡量人類情緒，以他們自己的語言與智能係統進行交互。 它允許計算機通過複製人類理解人們使用的日常語言的能力來學習和回复。 NLP 算法可以找到模式並可以自己創建推理。 只有當他們收到大量準確標註的訓練數據時才能實現這一點，這有助於他們識別、理解和指示語言中的不同元素。
數據收集服務
數據標註服務
正確組織和精確註釋的數據是人工 (AI) / 機器學習 (ML) 模型工作的核心。 我們專有的平台和精心策劃的人群管理工作流程，將不同的任務與合格的工人結合起來，實現高質量輸出的一致和低成本交付。 可以為大量用例註釋數據，包括 命名實體識別、情感分析、文本和音頻註釋、音頻標記等。
管理勞動力
我們提供了一個熟練的資源，可以成為您團隊的擴展，通過您喜歡的工具支持您的數據註釋任務，同時保持所需的質量。 我們經驗豐富的員工了解人類語言的微妙之處， 應用通過標記數百萬個音頻和文本文檔學到的最佳實踐，為自然語言處理提供世界一流的數據標記解決方案。
自然語言處理諮詢與實施
文本和音頻收集和註釋功能
從文本/音頻收集到註釋，我們通過詳細、準確標記的文本和音頻來更好地理解口語世界，以提高您的 NLP 模型的性能。 無論您是在培訓虛擬/數字助理，還是要審查法律合同，還是要構建財務分析算法，我們都會提供使您的模型在現實世界中工作所需的黃金標準數據。 我們的團隊了解語言、方言、句法和句子結構，以根據您的業務需求準確標記文本。
我們是極少數以其強大的語言能力而自豪的 NLP 公司之一。 我們擁有超過 30,000 名合作者 來自世界各地，擁有超過 150語言. 我們幫助過早期創業公司、中小企業，並與不同垂直領域的世界 500 強公司合作 即，醫療保健、零售/電子商務、金融、技術、 以及更多以實現他們的 NLP 項目目標。
文字集
音頻/語音收藏
文字註解
音頻/語音註釋
文字轉錄
音頻/語音轉錄
為什麼是夏普？
專家勞動力
我們精通文本/音頻註釋/標籤的專家庫可以獲取準確且有效註釋的 NLP 數據集。
專注於成長
我們的團隊幫助您準備用於訓練 AI 引擎的文本/音頻數據，從而節省寶貴的時間和資源。
可擴展性
我們的合作者團隊可以在保持 NLP 解決方案的數據輸出質量的同時容納額外的容量。
競爭力的價格
作為培訓和管理團隊的專家，我們確保在規定的預算內交付項目。
跨行業能力
該團隊分析來自多個來源的數據，並能夠在所有行業中高效、大量地生成 AI 培訓數據。
在競爭中保持領先
廣泛的音頻/文本數據為 AI 提供了更快訓練所需的大量信息。
使用案例
對話式人工智能 / 聊天機器人訓練
培訓數字助理需要來自不同地域、語言、方言、設置和格式的大量高質量數據。 在 Shaip，我們為具有人在環的 AI 模型提供訓練數據，這些模型具有所需的知識和領域專業知識，並且非常了解客戶的特定需求。
情緒/意圖
分析
正確地說，僅靠文字無法傳達整個故事，人類註釋者有責任解釋人類語言中的歧義。 因此，根據對話識別客戶的情緒至關重要。 我們來自各個領域的語言專家可以解讀產品評論、財經新聞和社交媒體中的細微差別。
命名實體識別（NER）
命名實體識別 (NER) 正在識別、提取文本中的命名實體並將其分類為預定義的類別。 文本可以歸類為地點、名稱、組織、產品、數量、價值、百分比等。 使用 NER，您可以解決實際問題，例如文章中提到了哪些組織等。
客戶服務自動化
強大、訓練有素的虛擬聊天機器人或數字助理徹底改變了客戶與賣家溝通的方式，顯著改善了客戶體驗。
文字轉錄
從醫生的手寫處方到電話會議記錄，我們的專家可以將任何形式的數據數字化，即存檔文件、法律合同、患者健康記錄等。
內容分類
分類也稱為分類或標記是將文本分類為有組織的組並根據其感興趣的特徵對其進行標記的過程。
話題分析
主題分析或主題標籤是通過識別正在考慮的重複主題/主題來識別和提取給定文本的含義。
音頻轉錄
轉錄演講/播客/研討會，將對話轉換為文本。 利用人類準確註釋音頻/語音文件以準確訓練 NLP 模型。
音頻分類
對聲音或話語進行分類，以根據語言、方言、語義、詞典等對語音/音頻進行分類。
我們的能力
我們的團隊
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
使用 Shaip 的自然語言處理服務（NLP 服務）加速您的 AI 路線圖
常見問題
計算設置，即使具有明確定義的 AI 功能，也很難衡量查詢背後的情緒。 自然語言處理是人工智能中更成熟的分支之一，它可以在理解、分析和響應語音和文本數據方面更好地訓練機器，從而專注於響應背後的智能上下文確定。
人類語言容易出現差異和歧義。 NLP 設置、工具和組件旨在將文本翻譯成多種語言、準確響應口頭命令、分析情緒和識別實體，前提是它們接受了大量註釋數據的訓練，涵蓋了人類方言的各個方面。
如果您正在尋找已經存在很長時間的可操作 NLP 示例，請考慮將智能手機上的預測文本分析工具作為可接受的起點。 其他示例包括虛擬助手（包括 Bixby、Siri、Alexa 或更多）、電子郵件平台的垃圾郵件箱以及 Google 翻譯
經過深思熟慮，很明顯，NLP 驅動的任務主要涉及分解語音和文本數據，以使計算機理解所攝取數據的上下文。 因此，NLP 最適合用於文本摘要、社交媒體上的情感分析、更好地訓練聊天機器人和 VA、機器翻譯和垃圾郵件檢測，由可讀性和語法檢查工具以及電子郵件平台使用。
NLP 可以進一步分為 5 個組成部分，表達和單詞的詞法分析，意義的語義分析，解釋的語用分析，句子結構的句法分析，以及確定連接句子所傳達的句子含義的話語整合。