Sběr textových dat specifický pro daný případ
Umožněte modelům NLP rozluštit lidský jazyk pomocí nejmodernější služby pro sběr textových dat zaměřené na AI
Představte si svůj textový datový kanál bez překážek. Ukážeme vám, jak na to!
Vybraní klienti
Proč je pro zpracování přirozeného jazyka potřeba datová sada textových školení?
Vycvičit inteligentní stroje, aby dokázaly monitorovat textová data a přijímat rozhodnutí na základě vstupů, lze snadno dosáhnout. Nemůžeme ale jednoduše vycvičit stroje, aby zobrazovaly vstupy podle vzorů?
Můžeme, ale ne každý stroj je zasvěcen do vizuální analýzy. Některé aplikace jsou založeny výhradně na jazyce a jsou určeny k filtrování textů, poskytování textové analýzy a překladu v písemné podobě. U inteligentních modelů, jako jsou tyto, je prvním krokem ke komplexnímu školení nutnost spotřebovat obrovské množství textových dat.
Pořizování dat je přesto skličující úkol, jehož složitost se liší v závislosti na povaze schopností hlubokého učení, NLP a strojového učení. Organizace se proto musí jako první krok k celostnímu učení pod dohledem, bez dozoru a posilování, které má mnohem dynamičtější a kaskádovější charakter, spolehnout na důvěryhodné služby shromažďování textových dat.
Díky spolehlivým nástrojům pro sběr textových dat, které máte k dispozici, můžete:
- Vytvořte vyčerpávající databázi pro svůj model AI
- Zaměřte se na všechny formy sběru dat
- Zajistěte každý případ použití, na který se model zaměřuje
- Implementujte technologii optického rozpoznávání znaků pro automatizaci extrakce písemných dat
- Zlepšit možnosti výzkumu a budování důkazů inteligentního systému
- Snadná implementace technologií dolování textu
Profesionální služby shromažďování textových dat pro NLP
Jakýkoli předmět. Jakýkoli scénář.
Těžba textu vyžaduje perspektivu. Množství a kvalita informací, které chcete do systému vložit, závisí na specifičnosti, případech použití, celkovém plánování a kreativních aspektech projektu. Také může existovat docela jednoduchá nastavení, která vyžadují pouze data v obrovských množstvích, i když se zaměřením na dobu obratu a holistické školení.
Nakonec některé modely NLP musí omezit zaujatost AI tím, že se uchýlí k vysoce granulovaným textovým rezervám. Bez ohledu na preference, kvalitu, kterou chcete předvést, a rozsah schopností modelu, ve společnosti Shaip vám pomůžeme vyhovět všem požadavkům prostřednictvím cílených, upravených, přizpůsobených a tvárných služeb shromažďování textových dat. Outsourcing získávání dat o školení AI do Shaipu také znamená přístup k následujícím výhodám:
- Identifikace přesných textových datových sad pro ML se sémantickou analýzou v jádru
- Příprava modelů ML na transkripci s podporou identifikace lidské řeči
- Podpora široké škály jazyků
- Inteligentně vyškolená zákaznická podpora
- Schopnost vyhovět různorodým aplikacím
Naše odbornost
Typy shromažďování textových dat, které pokrýváme
Skutečnou hodnotou služeb sběru kognitivních textových dat Shaip je, že dává organizacím klíč k odemčení důležitých informací nacházejících se hluboko v nestrukturovaných textových datech. Tato nestrukturovaná data mohou zahrnovat lékařské poznámky, žádosti o pojištění osobního majetku nebo bankovní záznamy. Velké množství shromažďování textových dat je zásadní pro vývoj technologií, které rozumí lidské řeči. Ve společnosti Shaip získáte plný zásobník shromažďování dat, pokud jde o školení modelů pomocí zdokumentovaných zdrojů. Naše služby pokrývají širokou škálu služeb shromažďování textových dat za účelem vytváření vysoce kvalitních datových sad NLP.
Údaje o příjmu
Sbírka
Naučte své inteligentní modely elektronického obchodování přesně identifikovat faktury.
Naše technologie OCR a příslušné identifikační techniky vám pomohou přenést data týkající se účtenek za taxi, internetových účtů, účtů za restaurace, nákupních faktur a vícejazyčných účtenek do strojů pro jejich holistické školení
Dataset jízdenek
Sbírka
Předělejte svého digitálního cestovního asistenta s působivými poznatky
Zajistěte, aby váš vlastní model umělé inteligence dokázal perfektně identifikovat železnice, plavby, letecké společnosti, autobusy a další jízdenky pomocí rozsáhlých textových datových sad pro strojové učení a přehledů OCR, které do nich budou vkládány.
Přepisy diktátu dat a lékařů EHR
Proaktivně trénujte modely zdravotní péče, abyste zlepšili klinickou přesnost.
Naše řešení pro shromažďování textových dat pojímají sady lékařských dat a přepisy, což vám umožňuje konstruovat vynalézavá nastavení digitální zdravotní péče, která mohou ukládat klinické poznatky, spravovat pracovní tok a automatizovat lékařský přepis.
Datová sada dokumentu
Sbírka
Inteligentně připravte digitální RTO, platební banky a profesionální nastavení
Pomáháme vám nastavit modely, které slouží profesionálním účelům, a umožňujeme jim identifikovat dokumenty. Naše pokrytí se vztahuje na kreditní karty, majetkové doklady, řidičské průkazy, datové sady víz a další
Variace záměru
Dataset
Navrhněte osvícené systémy NLP, které dokážou identifikovat záměr.
Nyní vycvičte stroje, aby identifikovaly záměr vašich textových vstupů. Shaip vám umožní rozpoznat záměry a klasifikaci záměrů, abyste detekovali emoce ze strukturování vět a formulovaného pořadí.
Ručně psaný přepis dat
Modely rozpoznávání a rozpoznávání textu AI na dosah ruky.
Přepisujte celou řadu historických dokumentů nebo dokonce ručně psaných poznámek pomocí ručně psaného přepisu dat. Náš přístup k podrobnému školení navíc umožňuje vašemu modelu rozpoznat strukturu, rozložení a text
Data školení Chatbot
Nasazení interaktivních chatbotů pro profesionálnější vzhled
Máme k dispozici tréninkové datové sady Chatbot, které vám pomohou vyvinout některé z interaktivnějších programů pro vaše profesionální nastavení. S naším sběrem dat textových zpráv a vertikálními službami je pro chatboty snazší organicky reagovat na textové vstupy.
Školení OCR
Přidejte vizuální prvek do textově napájených modelů AI
Naše služby pokrývají OCR (optické rozpoznávání znaků) jako samostatná služba, která vám umožní inteligentně rozpoznávat slova, znaky, náhledy z naskenovaných fotografií a další, se spolehlivými datovými sadami, kterými můžete stroj napájet.
Textové datové sady
NLP datové sady pro analýzu sentimentu
Analyzujte lidské emoce interpretací nuancí v recenzích klientů, sociálních sítích atd.
Textová datová sada pro rozpoznávání hlasu a chatboty
Sbírejte textové datové sady, tj. e-maily, SMS, blogy, dokumenty, výzkumné práce atd.
Důvody, proč si vybrat Shaip jako svého partnera pro důvěryhodné shromažďování textových dat
Lidé
Specializované a vyškolené týmy:
- Více než 30,000 XNUMX spolupracovníků pro vytváření, označování a kontrolu dat
- Tým pověřeného řízení projektů
- Zkušený tým vývoje produktů
- Tým získávání a přihlašování talentů
Proces
Nejvyšší účinnost procesu je zajištěna pomocí:
- Robustní 6stupňový proces sigma-gate
- Specializovaný tým 6 černých pásů Sigma - klíčoví vlastníci procesů a dodržování kvality
- Neustálé zlepšování a zpětná vazba
Plošina
Patentovaná platforma nabízí výhody:
- Webová platforma typu end-to-end
- Bezvadná kvalita
- Rychlejší TAT
- Bezproblémové doručení
Lidé
Specializované a vyškolené týmy:
- Více než 30,000 XNUMX spolupracovníků pro vytváření, označování a kontrolu dat
- Tým pověřeného řízení projektů
- Zkušený tým vývoje produktů
- Tým získávání a přihlašování talentů
Proces
Nejvyšší účinnost procesu je zajištěna pomocí:
- Robustní 6stupňový proces sigma-gate
- Specializovaný tým 6 černých pásů Sigma - klíčoví vlastníci procesů a dodržování kvality
- Neustálé zlepšování a zpětná vazba
Plošina
Patentovaná platforma nabízí výhody:
- Webová platforma typu end-to-end
- Bezvadná kvalita
- Rychlejší TAT
- Bezproblémové doručení
Nabízené služby
Expertní sběr textových dat není komplexní řešení pro komplexní nastavení AI. Ve společnosti Shaip můžete dokonce zvážit následující služby, díky nimž budou modely mnohem rozšířenější než obvykle:
Služby shromažďování zvukových dat
Usnadňujeme vám podávání modelů hlasovými daty, což jim pomáhá zkoumat výhody zpracování přirozeného jazyka vyváženějším způsobem
Služby sběru obrazových dat
Zajistěte, aby váš model počítačového vidění přesně identifikoval každý obrázek, abyste mohli bezproblémově trénovat modely AI příští generace budoucnosti
Služby sběru video dat
Nyní se zaměřte na počítačové vidění spolu s NLP pro nácvik vašich modelů k dokonalé identifikaci objektů, jednotlivců, odstrašujících prostředků a dalších vizuálních prvků
Doporučené zdroje
Průvodce kupujícím
Průvodce kupujícího AI pro sběr dat
Stroje nemají vlastní mysl. Postrádají názory, fakta a schopnosti, jako je uvažování, poznávání a další. Chcete-li je přeměnit na výkonná média, potřebujete algoritmy, které jsou vyvinuty na základě dat.
Blog
Textová anotace ve strojovém učení: obsáhlý průvodce
Textová anotace ve strojovém učení se týká přidávání metadat nebo štítků k nezpracovaným textovým datům za účelem vytvoření strukturovaných datových sad pro trénování, vyhodnocování a zlepšování modelů strojového učení. Je to zásadní krok v úlohách zpracování přirozeného jazyka (NLP).
Řešení
Tréninková data umělé inteligence pro optické rozpoznávání znaků (OCR)
Optimalizujte digitalizaci dat pomocí vysoce kvalitních školicích dat optického rozpoznávání znaků (OCR) pro vytváření inteligentních modelů ML. Dešifrování a digitalizace naskenovaných obrázků textu je výzvou pro mnoho podniků vyvíjejících spolehlivé modely umělé inteligence a hlubokého učení.
Chcete si vytvořit vlastní textovou datovou sadu?
Kontaktujte nás nyní a zbavte se starostí se shromažďováním dat textového školení
Často kladené otázky (FAQ)
Sběr textových dat je proces shromažďování písemného obsahu za účelem trénování a zdokonalování modelů strojového učení, které jim umožňují porozumět a zpracovat jazyk.
V ML sběr textových dat zahrnuje získávání a organizování textu z různých zdrojů. Tato data se pak použijí k tomu, aby se model naučil rozpoznávat vzory, vytvářet předpovědi nebo generovat text na základě poskytnutých příkladů.
Sběr textových dat je zásadní, protože kvalita a rozmanitost dat určují přesnost modelu. Čím lepší data, tím efektivnější a přesnější se model stává při zpracování jazykových úloh.
Textová data mohou pocházet z různých zdrojů, včetně knih, článků, webových stránek, sociálních médií, chat logů, zákaznických recenzí, e-mailů a dalších, v závislosti na konkrétním projektu a jeho cílech.