- Wat we doen
-
-
-
Specialiteit
-
-
-
- Standaardgegevens
-
- Platform
- Over ons
Teams in staat stellen om toonaangevende AI-producten te bouwen.
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.
Tekstverzameling: Om een op taal gebaseerd ML-model te bouwen, zijn tekstuele gegevens van hoge kwaliteit uit verschillende bronnen vereist in alle belangrijke talen en dialecten. Met onze tekstverzameldiensten kunnen we onze klanten helpen bij het inkopen van grote hoeveelheden: aangepaste tekstgegevens om chatbots te trainen en andere digitale assistenten.
Audio- en spraakverzameling: Wij helpen u bij het verzamelen van grote hoeveelheden hoogwaardige audiodata, afgestemd op uw wensen, voor training, spraakgestuurde virtuele assistenten, spraakgestuurde apps en meer. We bieden audiodataverzamelingsdiensten aan als standalone-oplossing of als bundel, zoals een spraakdatabase voor automatische spraakherkenning (ASR) met audiodataverzameling, transcriptie/annotatie, lexicons en taalspecifieke documentatie om ASR-modellen te trainen.
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.
Blader door onze audiogegevensset 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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Versnel uw AI-roadmap met Shaip's Natural Language Processing Services (NLP Services)
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.
Belangrijke toepassingen zijn onder andere radiologie voor het identificeren van afwijkingen in scans, cardiologie voor het analyseren van hartaandoeningen en oncologie voor het detecteren van kankerstadia en -behandelingen. Het ondersteunt ook NLP-modellen voor de verwerking van ongestructureerde medische gegevens.
NER extraheert cruciale informatie uit ongestructureerde medische data, zoals de identificatie van symptomen, ziekten, medicijnen en relaties tussen entiteiten. Het transformeert ruwe data in gestructureerde, bruikbare inzichten.
Uitdagingen zijn onder meer de complexiteit van medische terminologie, het garanderen van een hoge nauwkeurigheid en het naleven van strenge regelgeving in de gezondheidszorg, zoals HIPAA voor gegevensbeveiliging en privacy.
Het verbetert de AI-prestaties door de mogelijkheid om medische data te analyseren te vergroten. De diensten zijn schaalbaar om aan de groeiende behoeften te voldoen en alle data wordt ethisch en conform de regelgeving verwerkt.
De tijdlijnen zijn afhankelijk van de omvang en complexiteit van het project, maar zijn zo opgesteld dat de efficiëntie gewaarborgd is zonder dat dit ten koste gaat van de kwaliteit.
Kwaliteitsborging vereist deskundige annotators, strenge validatieprocessen en naleving van industrienormen om nauwkeurige en betrouwbare annotaties te leveren.
De kosten variëren afhankelijk van het type data, de complexiteit van het project en de maatwerkbehoeften. Neem contact op voor een offerte op maat, afgestemd op uw wensen.