-
-
Over ons
Al geruime tijd wordt er gediscussieerd over de manier waarop kunstmatige intelligentie (AI) elk aspect van het menselijk leven zal veranderen, en u zult inmiddels wel beseffen dat het de potentie heeft om de meest ontwrichtende technologie ooit te worden. Tegenwoordig kunnen we Siri, Cortana of Google gebruiken om antwoord te krijgen op onze basisvragen, maar veel van hun werkelijke potentieel is nog onbekend.
Het ontwikkelen van AI die menselijke taal echt begrijpt, vereist meer dan alleen ruwe data — het vraagt om nauwkeurig gelabelde, taalkundig deskundige trainingsdatasets die op bedrijfsniveau beschikbaar worden gesteld. Shaip is een toonaangevende aanbieder van NLP-diensten en biedt complete oplossingen voor natuurlijke taalverwerking aan AI-teams wereldwijd: van het verzamelen van aangepaste tekst- en audiogegevens tot deskundige annotatie, kant-en-klare NLP-datasets en volledig beheerde personeelsinzet in meer dan 150 talen.
Of u nu een conversationeel AI-systeem traint, een groot taalmodel (LLM) verfijnt, een sentimentanalyse-engine bouwt of een named entity recognition (NER)-pipeline opschaalt – de meer dan 30 gecertificeerde medewerkers van Shaip leveren de gestructureerde, hoogwaardige NLP-trainingsdata die uw modellen nodig hebben om nauwkeurig te presteren in de praktijk. Shaip, dat wordt vertrouwd door Fortune 500-bedrijven in de sectoren gezondheidszorg, financiën, technologie en retail, combineert eigen platformtools, 6 Sigma-kwaliteitsprocessen en domeinexperts om te voldoen aan de nauwkeurigheids- en doorvoereisen van AI in productieomgevingen.
Elk hoogwaardig taalmodel begint met speciaal daarvoor ontwikkelde, domeinspecifieke trainingsdata. De NLP-datacollectiediensten van Shaip leveren de precieze input die uw model nodig heeft: in grote hoeveelheden, in uw taal en met de taalkundige variabiliteit die in de praktijk vereist is.
Wij verzamelen grote hoeveelheden op maat gemaakte tekstcorpora in diverse formaten: e-mails, klantrecensies, berichten op sociale media, supporttickets, juridische contracten, financiële documenten en meer. Onze tekstcollecties zijn beschikbaar in meer dan 150 talen en regionale dialecten en worden gebruikt voor chatbottraining, het verfijnen van LLM-systemen, zoekrelevantiesystemen en documentanalyseprocessen.
Van voorgeprogrammeerde prompts tot spontane dialogen, Shaip verzamelt hoogwaardige audio-opnames die zijn afgestemd op uw ASR- of spraak-AI-vereisten — inclusief specifieke accenten, omgevingsgeluiden, demografische gegevens van sprekers en kanaalomstandigheden. De opnames worden geleverd als losse collecties of als complete ASR-pakketten met transcriptie, uitspraaklexicons en taalspecifieke documentatie voor directe modeltraining. Alle verzamelde gegevens worden geleverd met volledige metadata, sprekerattributie en kwaliteitscontrole via Shaips eigen annotatieplatform.
Nauwkeurige NLP-modellen vereisen nauwkeurig geannoteerde trainingsdata. De data-annotatiediensten van Shaip combineren een gekwalificeerd, meertalig team met een eigen platform om consistent nauwkeurige labels te leveren op bedrijfsniveau — met ingebouwde kwaliteitscontroles en transparante leveringsvolging.
Onze NLP-annotatiemogelijkheden bestrijken alle belangrijke taaktypen:
Alle annotaties worden geleverd via een 6 Sigma-kwaliteitsproces met fasepoorten, waarbij de overeenstemming tussen annotatoren wordt beoordeeld en continue feedbackloops worden toegepast.
Blader door onze audio-dataset met diverse, kant-en-klare NLP-datasets, bestaande uit meer dan 20,000 uur aan audio over uiteenlopende onderwerpen zoals callcenters, algemene gesprekken, debatten, toespraken, presentaties, documentaires, evenementen, films, nieuws, enzovoort, in meer dan 40 talen.
Wij bieden een deskundige partner die als verlengstuk van uw team fungeert en uw data-annotatietaken ondersteunt met behulp van de tools van uw voorkeur, met behoud van de gewenste kwaliteit. Onze ervaren medewerkers begrijpen de subtiliteiten van menselijke taal en passen de beste werkwijzen toe die ze hebben geleerd door miljoenen audio- en tekstdocumenten te labelen. Zo leveren we een hoogwaardige data-annotatieoplossing voor natuurlijke taalverwerking.
Van het verzamelen van tekst en audio tot het annoteren ervan, wij bieden een beter begrip van de gesproken wereld met gedetailleerde, nauwkeurig gelabelde tekst en audio om de prestaties van uw NLP-modellen te verbeteren. Of u nu een virtuele/digitale assistent traint, een juridisch contract wilt beoordelen of een algoritme voor financiële analyses wilt bouwen, wij leveren de hoogwaardige data die u nodig hebt om uw modellen in de praktijk te laten werken. Ons team begrijpt de taal, het dialect, de syntaxis en de zinsstructuur om tekst nauwkeurig te labelen, gebaseerd op uw zakelijke behoeften.
Wij zijn een van de weinige NLP-bedrijven die trots zijn op hun sterke taalvaardigheid. We hebben een wereldwijd team van meer dan 30,000 medewerkers met expertise in meer dan 150 talen . We hebben startups in een vroeg stadium, kleine en middelgrote ondernemingen en topbedrijven uit de Fortune 500 in diverse sectoren , zoals de gezondheidszorg, retail/e-commerce, financiën, technologie en meer, geholpen bij het realiseren van hun NLP-projectdoelen.
Meer dan 50 uur aan kant-en-klare audio-/spraakdatasets om u op weg te helpen.
Analyseer menselijke emoties door nuances in klantrecensies, sociale media, etc. te interpreteren.
Verzamel tekstgegevenssets, dwz e-mails, sms, blogs, documenten, onderzoekspapers enz.
Het trainen van digitale assistenten vereist een grote set kwaliteitsgegevens uit verschillende geografische gebieden, talen, dialecten, instellingen en formaten. Bij Shaip bieden we trainingsgegevens voor AI-modellen met Human-in-the-loop die over de vereiste kennis en domeinexpertise beschikken en goed op de hoogte zijn van de specifieke behoeften van de klant.
Er wordt terecht gezegd dat woorden alleen niet in staat zijn het hele verhaal over te brengen, en de verantwoordelijkheid ligt bij de menselijke annotatoren om de dubbelzinnigheid in de menselijke taal te interpreteren. Daarom is het identificeren van het sentiment van een klant, op basis van het gesprek, van het grootste belang. Onze taalexperts uit verschillende domeinen kunnen nuances in productreviews, financieel nieuws en sociale media interpreteren.
Named Entity Recognition (NER) is het identificeren, extraheren en classificeren van de genoemde entiteiten in een tekst, in vooraf gedefinieerde categorieën. De tekst kan worden gecategoriseerd als een plaats, naam, organisatie, product, hoeveelheid, waarde, percentage, enz. Met NER kunt u echte vragen beantwoorden, zoals welke organisaties in het artikel werden genoemd enz.
Robuuste, goed opgeleide virtuele chatbots of digitale assistenten hebben een revolutie teweeggebracht in de manier waarop klanten met de verkopers communiceren en hebben bijgedragen aan een aanzienlijke verbetering van de klantervaring.
Van handgeschreven doktersrecepten tot aantekeningen bij telefonische vergaderingen, onze specialisten kunnen elke vorm van gegevens digitaliseren, zoals gearchiveerde documenten, juridische contracten, patiëntendossiers, enz.
Categorisatie, ook wel classificatie of tagging genoemd, is het proces van het classificeren van tekst in georganiseerde groepen en het labelen ervan op basis van de kenmerken die van belang zijn.
Menselijke evaluatie en nabewerking van de output van machinevertalingen om de vloeiendheid, adequaatheid en domeinnauwkeurigheid te meten, waardoor betrouwbare machinevertalingssystemen voor meertalige toepassingen mogelijk worden.
Samengestelde datasets met instructies, prompt-respons-paren en RLHF-voorkeuren worden gebruikt om grote taalmodellen te verfijnen en af te stemmen op uw domein, toon en taakvereisten.
Het annoteren van complexe documentstructuren — contracten, medische dossiers, financiële documenten — om AI-modellen te trainen die ongestructureerde tekst op grote schaal kunnen extraheren, classificeren en analyseren.
Onderwerpanalyse of onderwerplabeling is het identificeren en extraheren van de betekenis van een bepaalde tekst door terugkerende onderwerpen/thema's te identificeren.
Transcribeer spraak/podcast/seminar, bel een gesprek in tekst. Maak gebruik van mensen om audio-/spraakbestanden nauwkeurig te annoteren om NLP-modellen nauwkeurig te trainen.
Categoriseer geluiden of uitingen om spraak/audio te classificeren op basis van taal, dialect, semantiek, lexicons, enz.
Onze pool van experts die bedreven zijn in tekst/audio-annotatie/labeling kan nauwkeurige en effectief geannoteerde NLP-datasets verkrijgen.
Ons team helpt u bij het voorbereiden van tekst-/audiogegevens voor het trainen van AI-engines, waardoor u kostbare tijd en middelen bespaart.
Ons team van medewerkers kan extra volume accommoderen terwijl de kwaliteit van de gegevensuitvoer voor uw NLP-oplossingen behouden blijft.
Als experts in het trainen en managen van teams zorgen we ervoor dat projecten binnen het vastgestelde budget worden opgeleverd.
Het team analyseert gegevens uit meerdere bronnen en is in staat om AI-trainingsgegevens efficiënt en in volumes in alle sectoren te produceren.
Het brede scala aan audio-/tekstgegevens biedt AI grote hoeveelheden informatie die nodig is om sneller te trainen.
Toegewijde en getrainde teams:
De hoogste procesefficiëntie wordt gegarandeerd met:
Het gepatenteerde platform biedt voordelen:
AI-chatbots bieden een verbeterde gebruikerservaring door te leren van eerdere interacties, gebruikersgedrag te begrijpen en verschillende talen te begrijpen met behulp van geavanceerde besluitvormingsvaardigheden.
Automatische spraakherkenning (ASR) heeft een lange weg afgelegd. Hoewel het lang geleden is uitgevonden, werd het bijna nooit door iemand gebruikt. Tijd en technologie zijn nu echter aanzienlijk veranderd.
De wereldwijde markt voor natuurlijke taalverwerking zal naar verwachting toenemen van $ 1.8 miljard in 2021 tot $ 4.3 miljard in 2026, met een CAGR van 19.0% gedurende de periode.
Teams in staat stellen om toonaangevende AI-producten te bouwen.
NLP is een onderdeel van kunstmatige intelligentie waarmee machines menselijke taal, zowel tekst als spraak, kunnen begrijpen, analyseren en erop kunnen reageren door context, sentiment en intentie te interpreteren.
NLP omvat het verwerken van menselijke taal met behulp van algoritmen die grammatica, syntaxis, semantiek en context analyseren. Het is gebaseerd op grote hoeveelheden geannoteerde data om AI-modellen te trainen om betekenis te achterhalen, patronen te identificeren en accurate antwoorden te genereren.
NLP wordt gebruikt in toepassingen zoals virtuele assistenten, chatbots, sentimentanalyse, machinevertaling, tekstsamenvatting, spamdetectie en grammaticacorrectie. Het ondersteunt systemen die de interactie tussen mens en computer efficiënter en natuurlijker maken.
NLP-diensten omvatten tekstverzameling (het verkrijgen van uiteenlopende tekstgegevens), audioverzameling (het opnemen van spraakgegevens), data-annotatie (het labelen van tekst en audio voor het trainen van AI) en transcriptie (het omzetten van spraak in tekst voor analyse).
NLP-oplossingen verbeteren AI-modellen door nauwkeurig gelabelde datasets te bieden die de modellen helpen menselijke taal beter te begrijpen. Dit verbetert taken zoals sentimentanalyse, herkenning van benoemde entiteiten (NER), conversationele AI en chatbottraining.
Belangrijke sectoren zijn onder meer de gezondheidszorg (analyse van medische dossiers en patiëntensentimenten), de financiële sector (fraudedetectie en documentanalyse) en e-commerce (gepersonaliseerde aanbevelingen en automatisering van klantondersteuning).
De tijdlijnen variëren afhankelijk van de omvang en complexiteit van het project, maar zijn geoptimaliseerd om op efficiënte wijze gegevens van hoge kwaliteit te leveren.
De kwaliteit wordt gegarandeerd door strenge validatieprocessen, deskundige annotators en geavanceerde hulpmiddelen. Zo weten we zeker dat de gegevens aan de hoogste normen voldoen.
De kosten zijn afhankelijk van factoren zoals de projectomvang, de complexiteit van de data en de behoefte aan maatwerk. Neem contact op met Shaip voor een offerte op maat.
NLP as a service verwijst naar een volledig beheerd dataleveringsmodel waarbij een NLP-serviceprovider elke fase van uw taaldata-pipeline – verzameling, annotatie, kwaliteitscontrole en levering – namens u afhandelt. Shaip biedt projectgebaseerde, abonnements- en embedded team-leveringsmodellen aan om aan verschillende organisatorische behoeften en projectomvang te voldoen.
Elke taalgroep bestaat uit moedertaalsprekers of bijna-moedertaalsprekers die zijn gerekruteerd en gescreend op domeinkennis. De annotaties worden gekalibreerd aan de hand van gouden standaardreferentiesets, en een 6 Sigma-kwaliteitsproces met beoordeling van de overeenstemming tussen annotatoren zorgt voor consistentie tussen alle taalparen en dialecten.
Shaip hanteert HIPAA-conforme workflows voor NLP-projecten in de gezondheidszorg en voldoet aan de GDPR-vereisten voor toestemmingsbeheer bij gegevensverzameling in de EU. Alle projecten omvatten auditdocumentatie, gegevensherkomstregistratie en op rollen gebaseerde toegangscontroles voor compliance-teams binnen de organisatie.
Ja. Shaip levert datasets voor het opvolgen van instructies, prompt-respons-paren en RLHF-voorkeursgegevens voor het finetunen en afstemmen van LLM. Onze pagina over Generative AI-oplossingen beschrijft het volledige scala aan LLM-trainingsdatadiensten.
Dataverzameling omvat het verzamelen van ruwe tekst of audio – het inputmateriaal waarmee uw model zal leren. Annotatie houdt in dat deze ruwe data wordt gelabeld met gestructureerde tags, categorieën, entiteiten of sentimentindicatoren die het model vertellen wat het moet begrijpen. Shaip biedt beide aan als losse diensten of als een geïntegreerde end-to-end NLP-dataoplossing.
Ja. Shaip heeft samengewerkt met startups in een vroege fase, mkb's en Fortune 500-bedrijven. We bieden flexibele projectplanning, minimale datasetpakketten voor AI in de MVP-fase en schaalbare leveringsmodellen die meegroeien met uw annotatiebehoeften. Neem contact met ons op voor een offerte op maat.
