Bereid veeleisende AI-modellen voor met geavanceerde tekstannotatieservices
Laat onze tekstannotatieservices uitgebreide, gedetailleerde en unieke datasets creëren die precies passen in uw uitvindende ML- en NLP-prototypes.
Breng uw tekstgegevens tot leven!
Uitgelichte klanten
Waarom is Text Annotation Services nodig voor NLP?
In een tijdperk waarin chatbots, e-mailfilters en meertalige vertalers hun werk doen, is er vaak meer nodig dan een idee om intelligente AI's te creëren als de volgende baanbrekende technologie. Voorstanders van NLP-aangedreven systemen zijn van mening dat om algoritmen optimaal te laten functioneren, modellen moeten worden gevoed met buitensporige hoeveelheden gelabelde tekstgegevens, mogelijk gemaakt door geloofwaardige oplossingen en diensten voor tekstannotatie.
Ter vereenvoudiging is tekstannotatie gericht op het creëren van unieke, projectgestuurde datasets die relevant zijn voor een bepaalde AI-configuratie. Deze hoogwaardige datasets zijn essentieel bij het trainen van modellen om te presteren zoals gespecificeerd.
Nog steeds niet zeker over hoe tekstannotatie voor Machine Learning werkt! Stel je voor dat je om 3 uur 's nachts een website bezoekt met geïntegreerde chatbots, waar je vragen typt en in een oogwenk antwoord krijgt. Je kunt zeker niet verwachten dat iemand op zo'n vreemd uur reageert. Dit is waar de magie van AI begint wanneer de chatbots, bij het ontvangen van een vraag, snel antwoorden ophalen uit de trainingsgegevens.
Nauwkeurige tekstannotatie voor machinaal leren
Hoe intrigerend het concept ook aanvoelt, het voorbereiden van vergelijkbare bronnen kan veel inspanning, professionele ervaring en intellect op expertniveau vergen. Hier komt Shaip naar voren als een betrouwbaar tekstannotatiebedrijf, dat zich uitgebreid richt op het perfect labelen van de verzamelde gegevens.
Met Shaip aan boord hoef je je geen zorgen meer te maken over de waarnemingsvermogens van je machine learning-opstellingen, aangezien de aangeboden AI-trainingsgegevens voorbereid zijn om reacties, semantiek en ja, zelfs sentimenten te interpreteren.
Op zoek naar meer, hier zijn enkele van de extra voordelen van het vertrouwen op Shaip als uw outsourcingpartner voor tekstannotaties:
- Doelintensieve aanpak
- Focus op context en duidelijkheid van communicatie
- Mogelijkheid om machines met taalkundige elementen te trainen
- Uitgebreide zoekmachinelabels
- Schaalbare aanbiedingen
- Meertalige machinevertaling
Onze expertise
Doelspecifieke tekstlabelservices
We bieden cognitieve tekstlabelservices via onze gepatenteerde tekstlabeltool die is ontworpen om organisaties in staat te stellen kritieke informatie in ongestructureerde tekst te ontsluiten. Het annoteren van de beschikbare tekst helpt machines om de menselijke taal te begrijpen. Met een rijke ervaring in natuurlijke taal en taalkunde, zijn we goed uitgerust om tekstlabelprojecten van elke omvang aan te kunnen. Ons gekwalificeerde team kan werken aan verschillende oplossingen voor tekstlabels, zoals: benoemde entiteitsherkenning, intentieanalyse, sentimentanalyse, documentannotatie enz. Kies er een die aan uw eisen voldoet en laat Shaip het zware werk doen. Hieronder staan enkele voorbeelden van geannoteerde tekst.
Tekstclassificatie
De meest elementaire benadering met betrekking tot tekstannotatie, die zich richt op het categoriseren van tekst op basis van het inhoudstype, de intentie, het sentiment en het onderwerp. Eenmaal gecategoriseerd, worden de datasets in het systeem ingevoerd als onderdeel van een vooraf gedefinieerd segment, waartoe machines toegang hebben om een reactie te genereren
Taalkundige annotatie
Oorspronkelijk genoemd als corpusannotatie, richt deze vorm van tekstuele datasetlabels zich op de taaldetails van audio en teksten; Bovendien zijn er ook fonetische annotaties, stukjes semantische annotatie, POS-tagging, enz. nodig. Deze benadering is relevant als het gaat om het trainen van machinevertaalmodellen
Entiteit annotatie
Deze methode van labelen is cruciaal als het gaat om Chatbot-training. De focus ligt hier op het extraheren, lokaliseren en taggen van entiteiten voordat de gegevens in het systeem worden ingevoerd. Zoals bij elke door Chatbot aangedreven interface, worden naamentiteiten, sleutelzinnen en POS-achtige bijvoeglijke naamwoorden, bijwoorden en meer het middelpunt.
Entiteit koppelen
Terwijl annotators entiteiten extraheren uit grotere gegevensopslagplaatsen, moeten ze met elkaar worden verbonden om gegevenssets te vormen die betekenis hebben. Dit is een van de weinige tekstannotatietools die het opzetten van volledige kennisdatabases omvat via ondubbelzinnigheid en uiteindelijk end-to-end-koppeling. bijv. URL-routering, rechtstreeks vanuit de chatinterface
SAO (Onderwerp Actie Object)
Wanneer een tekst meerdere entiteiten bevat, gekoppeld door een actie. Zo staat 'John hits Jimmy' open voor annotatie van entiteiten en tekstclassificatie, waarbij een label met betrekking tot op wet gebaseerde discussie wordt toegevoegd. Om het model echter de zin te laten begrijpen, moeten SAO-gegevens worden ingevoerd, waarbij John het onderwerp is, Jimmy het object en aanklagen als de actie.
Sentimentannotatie
Sentimentannotatie zorgt voor emotionele labeling en maakt intelligente instellingen mogelijk om verborgen connotaties, meningen en specifieke sentimenten te detecteren. Annotators krijgen verantwoordelijkheden toegewezen om tekst te beoordelen en deze te labelen als negatief, neutraal en positief. Terwijl intentie annotatie zich richt op de wens van de vraag.
Elke tekst moet deze vorm van etikettering doorlopen om de modellen tot in de perfectie te trainen
Redenen om Shaip te kiezen als uw betrouwbare partner voor tekstannotaties
Mensen
Toegewijde en getrainde teams:
- 30,000+ medewerkers voor gegevenscreatie, labeling en QA
- Gecertificeerd projectmanagementteam
- Ervaren productontwikkelingsteam
- Talentpool Sourcing & Onboarding-team
Proces
De hoogste procesefficiëntie wordt gegarandeerd met:
- Robuust 6 Sigma Stage-Gate-proces
- Een toegewijd team van 6 Sigma black belts – Key process owners & Quality compliance
- Continue verbetering en feedbacklus
Platform
Het gepatenteerde platform biedt voordelen:
- Webgebaseerd end-to-end platform
- Onberispelijke kwaliteit
- Snellere TAT
- Naadloze levering
Mensen
Toegewijde en getrainde teams:
- 30,000+ medewerkers voor gegevenscreatie, labeling en QA
- Gecertificeerd projectmanagementteam
- Ervaren productontwikkelingsteam
- Talentpool Sourcing & Onboarding-team
Proces
De hoogste procesefficiëntie wordt gegarandeerd met:
- Robuust 6 Sigma Stage-Gate-proces
- Een toegewijd team van 6 Sigma black belts – Key process owners & Quality compliance
- Continue verbetering en feedbacklus
Platform
Het gepatenteerde platform biedt voordelen:
- Webgebaseerd end-to-end platform
- Onberispelijke kwaliteit
- Snellere TAT
- Naadloze levering
Waarom u het labelen / annoteren van tekstgegevens zou moeten uitbesteden
Toegewijd team
Geschat wordt dat datawetenschappers meer dan 80% van hun tijd besteden aan het opschonen en voorbereiden van data. Met outsourcing kan uw team van datawetenschappers zich concentreren op het voortzetten van de ontwikkeling van robuuste algoritmen, waardoor het vervelende deel van het werk aan ons wordt overgelaten.
Schaalbaarheid
Zelfs een gemiddeld Machine Learning-model (ML) zou het labelen van grote hoeveelheden gegevens vereisen, waardoor bedrijven middelen van andere teams moeten aantrekken. Met data-annotatieconsultants zoals wij, bieden we domeinexperts die toegewijd aan uw projecten werken en de activiteiten gemakkelijk kunnen opschalen naarmate uw bedrijf groeit.
Betere kwaliteit
Toegewijde domeinexperts, die dag in dag uit aantekeningen maken, zullen - elke dag - superieur werk leveren in vergelijking met een team dat annotatietaken in hun drukke schema's moet opnemen. Onnodig te zeggen dat dit resulteert in een betere output.
Elimineer interne vooroordelen
De reden waarom AI-modellen falen, is omdat teams die werken aan gegevensverzameling en annotatie onbedoeld vooringenomenheid introduceren, het eindresultaat scheeftrekken en de nauwkeurigheid beïnvloeden. De leverancier van gegevensannotaties is echter beter in het annoteren van de gegevens voor een betere nauwkeurigheid door aannames en vooroordelen te elimineren.
Diensten aangeboden
Het verzamelen van deskundige beeldgegevens is niet alle-hands-on-deck voor uitgebreide AI-setups. Bij Shaip kun je zelfs de volgende services overwegen om modellen veel wijder dan normaal te maken:
Audio-annotatie
Diensten
Het labelen van audiobronnen, spraak en stemspecifieke datasets via relevante tools zoals spraakherkenning, spreker diarisatie, emotieherkenning en meer, is iets waarin Shaip gespecialiseerd is.
Annotatie afbeelding
Diensten
We zijn trots op het labelen van gesegmenteerde beelddatasets om veeleisende computervisiemodellen te trainen. Enkele van de relevante technieken zijn grensherkenning en beeldclassificatie.
Videoannotatie
Diensten
Shaip biedt hoogwaardige videolabelservices voor het trainen van Computer Vision-modellen. Het doel hier is om datasets bruikbaar te maken met tools als patroonherkenning, objectdetectie en meer.
Aanbevolen bronnen
aanbod
Case-specifieke tekstgegevensverzameling
De echte waarde van Shaip-diensten voor het verzamelen van cognitieve tekstgegevens is dat het organisaties de sleutel geeft om kritieke informatie te ontsluiten die diep in ongestructureerde tekstgegevens te vinden is.
Kopergids
Kopersgids voor gegevensannotatie en gegevensetikettering
U wilt dus een nieuw AI/ML-initiatief starten en realiseert zich dat het vinden van goede gegevens een van de meer uitdagende aspecten van uw bedrijfsvoering zal zijn. De output van uw AI/ML-model is zo goed als de data.
Blog
Zorgen voor nauwkeurige gegevensannotatie voor AI-projecten
Een robuuste, op AI gebaseerde oplossing is gebaseerd op gegevens - niet zomaar gegevens, maar hoogwaardige, nauwkeurig geannoteerde gegevens. Alleen de beste en meest verfijnde gegevens kunnen uw AI-project van stroom voorzien, en deze gegevenszuiverheid zal een enorme impact hebben op het projectresultaat.
NLP-systeem in de pijplijn? Investeer in Avant-grade tekstlabelservices - onze experts zorgen voor complexe labeling
Veel gestelde vragen (FAQ)
Een proces van het labelen van tekstuele datasets om ze klaar te maken voor training voor NLP-modellen, dat is waar tekstannotatie over gaat.
Er zijn veel manieren om een tekstfragment te annoteren. Tekstannotatie voor NLP hangt echter af van uw gebruiksscenario's. De standaardpraktijk is echter om een metadatatag aan de dataset toe te voegen, terwijl de kenmerken, zoals zinnen, trefwoorden en zelfs sentimenten, worden gemarkeerd.
"Henry werd geboren op 24 maart 1990 en werd een grote naam in de entertainmentindustrie". Als je de zin aandachtig leest, zou je nogal wat annotatievoorbeelden krijgen, waarbij Henry en de relevante geboortedatum en -jaar entiteiten zijn, en het sentiment neutraal is, wanneer geannoteerd.
Tekstannotatie in NLP gaat simpelweg over het definiëren van labels voor de datasets, die meestal ongelijksoortige zinsstructuren zijn, die wachten om gecategoriseerd te worden.
Annotatie van tekstgegevens is de opstap naar het ontwikkelen van intelligente chatbots, virtuele assistenten, e-mailfilters, vertalers en alles waarmee machines de natuurlijke verwerkingstaal van mensen kunnen begrijpen en zelfs dienovereenkomstig kunnen reageren.