Case-specifieke tekstgegevensverzameling

Stel NLP-modellen in staat om menselijke taal te ontcijferen met de allernieuwste AI-gerichte dienst voor het verzamelen van tekstgegevens

Verzameling van tekstgegevens

Stelt u zich uw tekstgegevenspijplijn eens voor zonder de knelpunten. Laat ons je laten zien hoe!

Uitgelichte klanten

Waarom is een teksttrainingsdataset nodig voor natuurlijke taalverwerking?

Het kan een lastige opgave zijn om intelligente machines te trainen om tekstgegevens te bewaken en beslissingen te nemen op basis van de invoer. Maar kunnen we niet gewoon machines trainen om de invoer volgens patronen te bekijken?

Nou, dat kunnen we, maar niet elke machine is bekend met visuele analyse. Bepaalde toepassingen zijn strikt op taal gebaseerd en bedoeld om teksten te filteren, tekstanalyses te bieden en te vertalen in geschreven vorm. Voor intelligente modellen zoals deze is de eerste stap naar uitgebreide training om ze gigantische hoeveelheden tekstgegevens te laten consumeren.

Toch is data-inkoop een ontmoedigende taak met complexiteit die varieert op basis van de aard van de mogelijkheden voor deep learning, NLP en machine learning. Daarom moet een organisatie, als de eerste stap naar holistisch begeleid, niet-gesuperviseerd en versterkend leren dat veel dynamischer en trapsgewijs van aard is, vertrouwen op geloofwaardige diensten voor het verzamelen van tekstgegevens.

Met betrouwbare tools voor het verzamelen van tekstgegevens tot uw beschikking, kunt u:

  • Maak een uitgebreide database voor uw AI-model
  • Richt u op elke vorm van gegevensverzameling
  • Speel in op elke use-case waarop het model zich richt
  • Implementeer technologie voor optische tekenherkenning om de extractie van geschreven gegevens te automatiseren
  • Verbeter de onderzoeks- en bewijsopbouwmogelijkheden van het intelligente systeem
  • Implementeer Text Mining-technologieën met gemak

Professionele diensten voor het verzamelen van tekstgegevens voor NLP

Elk onderwerp. Elk scenario.

Text mining vereist perspectief. De hoeveelheid en kwaliteit van de informatie die u in een systeem wilt invoeren, hangt af van de specificiteit, gebruiksscenario's, algemene planning en creatieve aspecten van het project. Er kunnen ook vrij eenvoudige opstellingen zijn die alleen gegevens in gigantische hoeveelheden nodig hebben, zij het met een focus op doorlooptijd en holistische training.

Ten slotte moeten sommige NLP-modellen AI-bias wegnemen door hun toevlucht te nemen tot zeer gedetailleerde tekstuele reserves. Ongeacht de voorkeuren, de kwaliteit die u wilt laten zien en de omvang van de mogelijkheden van het model, bij Shaip helpen we u aan elke eis te voldoen, via gerichte, samengestelde, aangepaste en kneedbare diensten voor het verzamelen van tekstgegevens. Het uitbesteden van AI-trainingsgegevensinkoop aan Shaip betekent ook toegang tot de volgende voordelen:

Tekstverzameling
  • Nauwkeurige tekstdatasets voor ML identificeren met semantische analyse als kern
  • ML-modellen voorbereiden voor transcriptie, met ondersteuning voor identificatie van menselijke spraak
  • Ondersteuning voor een breed scala aan talen
  • Intelligent opgeleide klantenondersteuning
  • Mogelijkheid om tegemoet te komen aan uiteenlopende toepassingen

Onze expertise

Soorten tekstgegevensverzameling die we behandelen

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. Deze ongestructureerde gegevens kunnen aantekeningen van artsen, claims voor persoonlijke eigendommen of bankgegevens omvatten. Een grote hoeveelheid tekstgegevensverzameling is essentieel bij het ontwikkelen van technologieën die menselijke taal kunnen begrijpen. Bij Shaip krijg je de volledige gegevensverzamelingsstack als het gaat om het trainen van modellen met gedocumenteerde bronnen. Onze diensten omvatten een breed scala aan diensten voor het verzamelen van tekstgegevens om hoogwaardige NLP-datasets te bouwen.

Ontvangstgegevens verzamelen

Ontvangstgegevens
Collectie

Leer uw intelligente eCommerce-modellen om facturen nauwkeurig te identificeren.

Onze OCR-technologie en relevante identificatietechnieken helpen u gegevens met betrekking tot taxibonnen, internetrekeningen, restaurantrekeningen, winkelfacturen en meertalige bonnen in de machines in te voeren om ze holistisch te trainen

Verzameling van ticketgegevenssets

Ticketgegevensset
Collectie

Vernieuw uw digitale reisassistent met
impactvolle inzichten


Zorg ervoor dat uw aangepaste AI-model trein-, cruise-, luchtvaart-, bus- en andere tickets tot in de perfectie kan identificeren met voldoende tekstdatasets voor machine learning en OCR-inzichten die erin worden ingevoerd.

EPD-gegevens en transcripties van doktersdictaten

EPD-gegevens en transcripten van dictaat van artsen

Train zorgmodellen proactief om de klinische nauwkeurigheid te verbeteren.

Onze oplossingen voor het verzamelen van tekstgegevens zijn geschikt voor medische datasets en transcripties, waardoor u inventieve digitale gezondheidszorgopstellingen kunt bouwen die klinische inzichten kunnen opslaan, de workflow kunnen beheren en medische transcriptie kunnen automatiseren.

Verzameling van documentgegevenssets

Documentgegevensset
Collectie

Bereid digitale RTO's, betalingsbanken en professionele instellingen op intelligente wijze voor
Wij helpen u bij het opzetten van modellen die een professioneel doel dienen door hen documenten te laten identificeren. Onze dekking strekt zich uit over creditcards, eigendomsdocumenten, rijbewijzen, visumdatasets en meer

Intentie variatie

Intentie variatie
dataset

Ontwerp verlichte NLP-systemen die intentie kunnen identificeren.

Train nu machines om de bedoeling van uw tekstuele invoer te identificeren. Shaip laat je kennismaken met intentieherkenning en intentieclassificatie om emoties te detecteren uit zinsstructurering en woordvolgorde.

Handgeschreven gegevenstranscriptie

Handgeschreven gegevenstranscriptie

AI Tekstdetectie en -herkenningsmodellen binnen handbereik.

Transcribeer een breed scala aan historische documenten of zelfs handgeschreven notities met behulp van handgeschreven gegevenstranscriptie. Bovendien laat onze gedetailleerde trainingsaanpak uw model de structuur, lay-out en tekst herkennen

Chatbot-trainingsgegevens

Chatbot-training
Data

Zet interactieve chatbots in voor een professionelere uitstraling

We hebben Chatbot-trainingsdatasets tot onze beschikking om u te helpen bij het ontwikkelen van enkele van de meer interactieve programma's voor uw professionele installatie. Met onze sms-gegevensverzameling en verticaal gebaseerde services wordt het voor chatbots gemakkelijker om organisch te reageren op tekstinvoer.

Ocr-training

OCR
Opleiding

Een visueel element toevoegen aan tekstgestuurde AI-modellen

Onze diensten omvatten: OCR (optische tekenherkenning) als een op zichzelf staande service, waarmee u op intelligente wijze woorden, tekens, inzichten van gescande foto's en meer kunt herkennen, met betrouwbare datasets om de machine mee te voeden.

Tekstgegevenssets

NLP-datasets voor sentimentanalyse

Analyseer menselijke emoties door nuances in klantrecensies, sociale media, etc. te interpreteren.

Sentiment analyse

Tekstgegevensset voor spraakherkenning en chatbots

Verzamel tekstgegevenssets, dwz e-mails, sms, blogs, documenten, onderzoekspapers enz.

Tekstgegevensset

Redenen om Shaip te kiezen als uw betrouwbare partner voor het verzamelen van tekstgegevens

Mensen

Mensen

Toegewijde en getrainde teams:

  • 30,000+ medewerkers voor gegevenscreatie, labeling en QA
  • Gecertificeerd projectmanagementteam
  • Ervaren productontwikkelingsteam
  • Talentpool Sourcing & Onboarding-team
Proces

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

Platform

Het gepatenteerde platform biedt voordelen:

  • Webgebaseerd end-to-end platform
  • Onberispelijke kwaliteit
  • Snellere TAT
  • Naadloze levering

Diensten aangeboden

Het verzamelen van tekstgegevens door experts 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:

Spraakgegevens verzamelen

Diensten voor het verzamelen van audiogegevens

We maken het voor u gemakkelijker om de modellen te voorzien van spraakgegevens om hen te helpen de voordelen van natuurlijke taalverwerking op een meer evenwichtige manier te ontdekken

Verzameling van beeldgegevens

Diensten voor het verzamelen van beeldgegevens

Zorg ervoor dat uw computer vision-model elk beeld nauwkeurig identificeert, om de volgende generatie AI-modellen van de toekomst naadloos te trainen

Verzameling van videogegevens

Diensten voor het verzamelen van videogegevens

Concentreer u nu op computervisie samen met NLP voor het trainen van uw modellen om objecten, individuen, afschrikmiddelen en andere visuele elementen tot in de perfectie te identificeren

Neem contact met ons op

Zelf een dataset samenstellen?

Neem nu contact met ons op en laat uw zorgen over het verzamelen van teksttrainingsgegevens varen.

  • Door te registreren ga ik akkoord met Shaip Privacy Policy en Service Voorwaarden en geef mijn toestemming om B2B-marketingcommunicatie van Shaip te ontvangen.

Het verzamelen van tekstgegevens is het proces waarbij geschreven inhoud wordt verzameld om machine learning-modellen te trainen en te verfijnen, waardoor ze taal kunnen begrijpen en verwerken.

Bij ML omvat het verzamelen van tekstgegevens het verzamelen en ordenen van tekst uit verschillende bronnen. Deze gegevens worden vervolgens gebruikt om het model te leren patronen te herkennen, voorspellingen te doen of tekst te genereren op basis van de gegeven voorbeelden.

Het verzamelen van tekstgegevens is van cruciaal belang omdat de kwaliteit en verscheidenheid van de gegevens de nauwkeurigheid van het model bepalen. Hoe beter de gegevens, hoe efficiënter en nauwkeuriger het model wordt bij het afhandelen van taaltaken.

Tekstgegevens kunnen afkomstig zijn uit verschillende bronnen, waaronder boeken, artikelen, websites, sociale media, chatlogs, klantrecensies, e-mails en meer, afhankelijk van het specifieke project en de doelstellingen ervan.