Diensten en oplossingen voor natuurlijke taalverwerking
Uitgelichte klanten
Teams in staat stellen om toonaangevende AI-producten te bouwen.
Menselijke intelligentie om natuurlijke taalverwerking (NLP) om te zetten in een hoogwaardige dataset voor machine learning
Woorden alleen niet om het hele verhaal te communiceren. Wij van Shaip kunnen u helpen uw AI-modellen te trainen om de dubbelzinnigheid in menselijke taal te interpreteren
Er wordt al geruime tijd nagedacht over hoe kunstmatige intelligentie (AI) elk aspect van mensenlevens gaat veranderen, en nu moet je je al gerealiseerd hebben dat het de potentie heeft om de meest ontwrichtende technologie ooit te zijn. Vandaag kunnen we praten met Siri, Cortana of Google om onze basisvragen te beantwoorden, maar veel van hun werkelijke potentieel is nog onbekend
AI-systemen kunnen hun volledige potentieel benutten met natuurlijke taalverwerking (NLP). Zonder NLP-services kan AI de betekenis begrijpen en eenvoudige vragen beantwoorden, maar de context van wat er wordt gezegd niet begrijpen. Met NLP-oplossingen kunnen gebruikers communiceren met intelligente systemen in hun eigen taal door tekst te lezen, spraak te begrijpen, te interpreteren wat er wordt gezegd en menselijke gevoelens te meten. Het stelt computers in staat om te leren en te antwoorden door het menselijke vermogen te repliceren om de alledaagse taal die mensen gebruiken te begrijpen. De NLP-algoritmen kunnen patronen vinden en zelf conclusies trekken. Dit kan alleen worden bereikt als ze nauwkeurig geannoteerde trainingsgegevens in grote hoeveelheden ontvangen, waardoor ze verschillende elementen in de taal kunnen identificeren, begrijpen en aangeven.
Diensten voor gegevensverzameling
Gegevensannotatieservices
Goed georganiseerde en nauwkeurig geannoteerde gegevens vormen de kern van wat kunstmatige (AI) / machine learning (ML) -modellen laat werken. Ons eigen platform en samengestelde workflows voor crowdmanagement combineren verschillende taken met de gekwalificeerde werknemer, waardoor een consistente en goedkope levering van hoogwaardige output mogelijk is. Gegevens kunnen worden geannoteerd voor een groot aantal gebruiksscenario's, waaronder: Genoemde entiteitsherkenning, sentimentanalyse, tekst- en audioannotatie, audiotagging, enz.
Gegevenslicenties: kant-en-klare NLP-datasets
Blader door onze audio dataset van diverse kant-en-klare NLP-datasets, bestaande uit meer dan 20,000 uur aan audio, over een verscheidenheid aan onderwerpen zoals callcenter, algemene gesprekken, debatten, toespraken, lezingen, documentaires, evenementen, algemene gesprekken, films, nieuws enz. , in meer dan 40 talen.
Beheerd personeel
We bieden een bekwame hulpbron die een verlengstuk van uw team wordt om uw gegevensannotatietaken te ondersteunen, door middel van tools die u verkiest met behoud van de gewenste kwaliteit. Onze ervaren medewerkers begrijpen de subtiliteiten in menselijke talen en pas de best practices toe die zijn geleerd door miljoenen audio- en tekstdocumenten te labelen om een datalabeloplossing van wereldklasse te leveren voor natuurlijke taalverwerking.
Advisering en implementatie van natuurlijke taalverwerking
Tekst- en audioverzameling en annotatiemogelijkheden
Van tekst-/audioverzameling tot annotatie, we brengen 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 herzien of een algoritme voor financiële analyse wilt bouwen, wij bieden de gouden standaardgegevens die u nodig hebt om uw modellen in de echte wereld te laten werken. Ons team begrijpt de taal, het dialect, de syntaxis en de zinsstructuur om tekst nauwkeurig te taggen op basis van uw zakelijke vereisten.
Wij zijn een van de weinige NLP-bedrijven die trots zijn op hun sterke taalvaardigheid. We hebben een wereldwijd personeelsbestand van meer dan 30,000 medewerkers van over de hele wereld, met expertise in over 150 talen. We hebben startups in een vroeg stadium, kleine en middelgrote ondernemingen geholpen en met top-fortuin 500-bedrijven in verschillende branches gewerkt dwz gezondheidszorg, detailhandel/e-commerce, financiën, technologie, en meer om hun NLP-projectdoelen te bereiken.
Tekstverzameling
Audio/spraakverzameling
Tekstannotatie
Audio/spraakaantekening
Teksttranscriptie
Audio-/spraaktranscriptie
NLP-gegevenssets
Conversationele AI-dataset / audiodataset
Meer dan 50 uur aan kant-en-klare audio-/spraakdatasets om u op weg te helpen.
NLP-datasets voor sentimentanalyse
Analyseer menselijke emoties door nuances in klantrecensies, sociale media, etc. te interpreteren.
Tekstgegevensset voor spraakherkenning en chatbots
Verzamel tekstgegevenssets, dwz e-mails, sms, blogs, documenten, onderzoekspapers enz.
Waarom Shaip?
Deskundig personeel
Onze pool van experts die bedreven zijn in tekst/audio-annotatie/labeling kan nauwkeurige en effectief geannoteerde NLP-datasets verkrijgen.
Focus op groei
Ons team helpt u bij het voorbereiden van tekst-/audiogegevens voor het trainen van AI-engines, waardoor u kostbare tijd en middelen bespaart.
Schaalbaarheid
Ons team van medewerkers kan extra volume accommoderen terwijl de kwaliteit van de gegevensuitvoer voor uw NLP-oplossingen behouden blijft.
concurrerende prijzen
Als experts in het trainen en managen van teams zorgen we ervoor dat projecten binnen het vastgestelde budget worden opgeleverd.
Cross-industriële mogelijkheden
Het team analyseert gegevens uit meerdere bronnen en is in staat om AI-trainingsgegevens efficiënt en in volumes in alle sectoren te produceren.
Blijf de concurrentie voor
Het brede scala aan audio-/tekstgegevens biedt AI grote hoeveelheden informatie die nodig is om sneller te trainen.
Cases
Conversationele AI / Chatbot-training
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.
Gevoel / Intentie
Analyse
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)
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.
Automatisering van klantenservice
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.
Teksttranscriptie
Van handgeschreven doktersrecepten tot aantekeningen bij telefonische vergaderingen, onze specialisten kunnen elke vorm van gegevens digitaliseren, zoals gearchiveerde documenten, juridische contracten, patiëntendossiers, enz.
Inhoudscategorisatie
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.
Onderwerpanalyse
Onderwerpanalyse of onderwerplabeling is het identificeren en extraheren van de betekenis van een bepaalde tekst door terugkerende onderwerpen/thema's te identificeren.
Audiotranscriptie
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.
Audio Classificatie
Categoriseer geluiden of uitingen om spraak/audio te classificeren op basis van taal, dialect, semantiek, lexicons, enz.
Onze mogelijkheid
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
Aanbevolen bronnen
Kopergids
Koopgids: Conversationele AI
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.
Blog
Het verleden, het heden en de toekomst van automatische spraakherkenning / spraak-naar-tekst
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.
Blog
Top use cases van natuurlijke taalverwerking in de gezondheidszorg
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.
Versnel uw AI-roadmap met Shaip's Natural Language Processing Services (NLP Services)
Veel gestelde vragen (FAQ)
Computerconfiguraties, zelfs met goed gedefinieerde AI-mogelijkheden, vinden het moeilijk om het sentiment achter de vragen te peilen. Natural Language Processing is een van de meer doorgewinterde takken van kunstmatige intelligentie die de machines beter traint als het gaat om het begrijpen, analyseren en reageren op spraak- en tekstuele gegevens, waarbij de nadruk ligt op intelligente contextbepaling achter reacties.
Menselijke talen zijn gevoelig voor variantie en dubbelzinnigheden. NLP-opstellingen, -hulpmiddelen en -componenten zijn bedoeld om de tekst in verschillende talen te vertalen, nauwkeurig te reageren op verbale commando's, sentimenten te analyseren en entiteiten te herkennen, op voorwaarde dat ze worden getraind met waanzinnig grote hoeveelheden geannoteerde gegevens, die elk aspect van de menselijke dialecten bestrijken.
Als u op zoek bent naar bruikbare NLP-voorbeelden die al lang bestaan, overweeg dan de voorspellende tekstanalysetool op uw smartphone als een acceptabel startpunt. Andere voorbeelden zijn virtuele assistenten, waaronder Bixby, Siri, Alexa of meer, spambox van uw e-mailplatform en de Google Translate
Na lang wikken en wegen is het duidelijk dat NLP-aangedreven taken voornamelijk betrekking hebben op het opsplitsen van spraak- en tekstgegevens om de computer de context van de opgenomen gegevens te laten begrijpen. Daarom wordt NLP het best gebruikt voor tekstsamenvattingen, sentimentanalyse via sociale media, het beter trainen van chatbots en VA's, machinevertaling en spamdetectie, gebruikt door tools voor leesbaarheid en grammaticacontrole en e-mailplatforms.
NLP kan verder worden onderverdeeld in 5 componenten, met lexicale analyse voor uitdrukkingen en woorden, semantische analyse voor de betekenis, pragmatische analyse voor interpretatie, syntaxisanalyse voor zinsstructurering en discoursintegratie voor het vaststellen van zinsbetekenis zoals overgebracht door verbonden zinnen.