Služby a řešení pro zpracování přirozeného jazyka
Vybraní klienti
Posílení postavení týmů při vytváření špičkových produktů umělé inteligence na světě.
Lidská inteligence promění zpracování přirozeného jazyka (NLP) na vysoce kvalitní datovou sadu pro strojové učení
Samotná slova nedokáží sdělit celý příběh. My v Shaip vám můžeme pomoci vycvičit vaše modely AI k interpretaci nejednoznačnosti v lidské řeči
Už nějakou dobu se diskutuje o tom, jak je umělá inteligence (AI) nastavena tak, aby změnila všechny aspekty lidských životů, a teď už jste si určitě uvědomili, že má potenciál být vůbec nejrušivější technologií vůbec. Dnes si můžeme promluvit Siri, Cortana nebo Google řešit naše základní dotazy, ale velká část jejich skutečného potenciálu je zatím neznámá
Systémy AI mohou plně využít svůj potenciál díky zpracování přirozeného jazyka (NLP). Bez služeb NLP dokáže umělá inteligence porozumět významu a odpovědět na jednoduché otázky, ale nedokáže porozumět kontextu toho, co se říká. Řešení NLP umožňují uživatelům komunikovat s inteligentními systémy ve svém vlastním jazyce čtením textu, porozuměním řeči, interpretací toho, co je řečeno, a pokouší se měřit lidský sentiment. Umožňuje počítačům učit se a odpovídat tím, že replikují lidskou schopnost porozumět běžnému jazyku, který lidé používají. Algoritmy NLP dokážou najít vzory a mohou samy vytvářet závěry. Toho lze dosáhnout pouze tehdy, pokud dostanou přesně anotovaná tréninková data ve velkých objemech, což jim pomůže identifikovat, porozumět a označit různé prvky v jazyce.
Služby sběru dat
Služby anotace dat
Správně uspořádaná a přesně anotovaná data jsou jádrem toho, proč fungují modely Artificial (AI) / Machine Learning (ML). Naše proprietární platforma a vybrané pracovní postupy správy davu kombinují různé úkoly s kvalifikovaným pracovníkem, což umožňuje konzistentní a levné dodávání vysoce kvalitního výstupu. Data lze anotovat pro velký počet případů použití včetně Rozpoznávání pojmenovaných entit, analýza sentimentu, anotace textu a zvuku, označování zvuku atd.
Licencování dat: Standardní datové sady NLP
Projděte si naše audio datový soubor různých standardních datových sad NLP, které obsahují více než 20,000 40 hodin zvuku, na různá témata, jako je Call-centrum, Obecná konverzace, Debaty, Projevy, Hovory, Dokumenty, Události, Obecná konverzace, Film, Zprávy atd. , ve více než XNUMX jazycích.
Řízená pracovní síla
Nabízíme kvalifikovaný zdroj, který se stane rozšířením vašeho týmu pro podporu vašich úkolů anotace dat, prostřednictvím nástrojů, které upřednostňujete při zachování požadované kvality. Naše zkušená pracovní síla rozumí jemnostem v lidských jazycích a aplikujte osvědčené postupy získané při označování milionů zvukových a textových dokumentů a dodejte řešení pro označování dat světové úrovně pro zpracování v přirozeném jazyce.
Poradenství a implementace zpracování přirozeného jazyka
Sběr textu a zvuku a možnosti anotací
Od sbírky textu/zvuku po anotaci přinášíme lepší porozumění mluvenému světu s podrobným, přesně označeným textem a zvukem, abychom zlepšili výkon vašich modelů NLP. Ať už trénujete virtuálního/digitálního asistenta, chcete zkontrolovat právní smlouvu nebo vytvořit algoritmus finanční analýzy, poskytujeme data standardu zlata, která potřebujete, aby vaše modely fungovaly v reálném světě. Náš tým rozumí jazyku, dialektu, syntaxi a větné struktuře, aby přesně označil text na základě vašich obchodních požadavků.
Jsme jednou z mála společností NLP, které jsou hrdé na svou silnou jazykovou schopnost. Máme více než globální pracovní sílu 30,000 XNUMX spolupracovníků z celého světa, kteří mají odborné znalosti v oboru Jazyky 150. Pomohli jsme začínajícím podnikům, malým a středním podnikům a spolupracovali s 500 nejlepšími společnostmi v různých odvětvích tj. zdravotnictví, maloobchod/elektronický obchod, finance, technologie, a další, aby dosáhli svých cílů projektu NLP.
Sbírka textů
Sbírka zvuku/řeči
Textová anotace
Anotace zvuku / řeči
Přepis textu
Přepis zvuku / řeči
NLP datové sady
Konverzační datová sada AI / audio datová sada
Více než 50 XNUMX hodin běžně dostupných audio/řečových datových sad, které vám pomohou.
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.
Proč Shaip?
Odborná pracovní síla
Naše skupina odborníků, kteří jsou zběhlí v textových/audio anotacích/označování, dokáže obstarat přesné a efektivně anotované datové sady NLP.
Zaměřte se na růst
Náš tým vám pomůže připravit textová/zvuková data pro školení motorů AI, což ušetří drahocenný čas a zdroje.
Škálovatelnost
Náš tým spolupracovníků pojme další objem při zachování kvality výstupu dat pro vaše řešení NLP.
Konkurenční Ceny
Jako odborníci na školení a řízení týmů zajišťujeme, aby projekty byly realizovány v rámci stanoveného rozpočtu.
Mezioborová schopnost
Tým analyzuje data z více zdrojů a je schopen efektivně a v objemech napříč všemi průmyslovými odvětvími produkovat tréninková data o AI.
Zůstaňte před konkurencí
Široká škála zvukových/textových dat poskytuje AI velké množství informací potřebných k rychlejšímu tréninku.
Případy užití
Konverzační školení AI / Chatbot
Školení digitálních asistentů vyžaduje rozsáhlou sadu kvalitních dat z různých geografických oblastí, jazyků, dialektů, nastavení a formátů. Ve společnosti Shaip nabízíme školicí data pro modely AI s technologií Human-in-the-loop, kteří mají požadované znalosti, znalosti oboru a dobře si uvědomují specifické potřeby klienta.
Sentiment / záměr
Analýza
Je správně řečeno, že slova sama o sobě nedokáží sdělit celý příběh a tíha leží na lidských anotátorech, aby interpretovali nejednoznačnost v lidském jazyce. Proto je nanejvýš důležité identifikovat Sentiment zákazníka na základě konverzace. Naši jazykoví experti z různých domén dokážou interpretovat nuance v recenzích produktů, finančních zprávách a sociálních médiích.
Rozpoznání pojmenované entity (NER)
Rozpoznávání pojmenovaných entit (NER) identifikuje, extrahuje a klasifikuje pojmenované entity v textu do předem definovaných kategorií. Text lze kategorizovat jako místo, název, organizaci, produkt, množství, hodnotu, procento atd. Pomocí NER můžete řešit otázky reálného světa, například o tom, které organizace byly v článku zmíněny atd.
Automatizace klientských služeb
Robustní, dobře vyškolení virtuální chatboti nebo digitální asistenti způsobili revoluci ve způsobu, jakým zákazníci komunikují s prodejci, a významně zlepšili zákaznickou zkušenost.
Přepis textu
Od ručně psaných receptů lékařů po poznámky z konferenčních hovorů mohou naši specialisté digitalizovat jakoukoli formu dat, tj. Archivované dokumenty, právní smlouvy, zdravotní záznamy pacientů atd.
Kategorizace obsahu
Kategorizace, známá také jako klasifikace nebo označování, je proces třídění textu do organizovaných skupin a jeho označování na základě jeho zvláštností.
Analýza tématu
Analýza témat nebo označení témat je identifikace a extrakce významu z daného textu určením opakujících se uvažovaných témat / témat.
Přepis zvuku
Přepište řeč/podcast/seminář, zavolejte konverzaci do textu. Využijte lidi k přesné anotaci zvukových/řečových souborů a přesně trénujte modely NLP.
Klasifikace zvuku
Kategorizujte zvuky nebo promluvy ke klasifikaci řeči / zvuku na základě jazyka, dialektu, sémantiky, lexikonů atd.
Naše schopnost
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
Doporučené zdroje
Průvodce kupujícím
Průvodce kupujícího: Konverzační umělá inteligence
Chatboti s umělou inteligencí poskytují lepší uživatelský zážitek tím, že se učí z předchozích interakcí, rozumí chování uživatelů a rozumějí různým jazykům pomocí pokročilých rozhodovacích dovedností.
Blog
Minulost, současnost a budoucnost automatického rozpoznávání řeči / převod řeči na text
Automatické rozpoznávání řeči (ASR) urazilo dlouhou cestu. Přestože byla vynalezena již dávno, téměř ji nikdo nepoužíval. Doba a technologie se však nyní výrazně změnily.
Blog
Nejčastější případy použití zpracování přirozeného jazyka ve zdravotnictví
Globální trh zpracování přirozeného jazyka se má zvýšit z 1.8 miliardy USD v roce 2021 na 4.3 miliardy USD v roce 2026, přičemž během tohoto období poroste CAGR o 19.0 %.
Zrychlete svůj plán AI pomocí služeb Shaip's Natural Language Processing Services (NLP Services)
Často kladené otázky (FAQ)
Pro výpočetní nastavení, i když mají dobře definované možnosti AI, je těžké změřit sentiment za dotazy. Zpracování přirozeného jazyka je jednou z ostřílenějších větví umělé inteligence, která lépe trénuje stroje, pokud jde o porozumění, analýzu a reakci na hlasová a textová data, a zaměřuje se tak na inteligentní určování kontextu za reakcemi.
Lidské jazyky jsou náchylné k odchylkám a nejasnostem. Nastavení, nástroje a komponenty NLP se zaměřují na překlad textu do několika jazyků, přesnou reakci na verbální příkazy, analýzu citů a rozpoznávání entit za předpokladu, že jsou školeni s šíleně vysokým objemem komentovaných dat, pokrývajících každý aspekt lidských dialektů.
Pokud hledáte akční příklady NLP, které jsou k dispozici již delší dobu, zvažte nástroj prediktivní analýzy textu na smartphonu jako přijatelný výchozí bod. Mezi další příklady patří virtuální asistenti, včetně Bixby, Siri, Alexa nebo více, nevyžádaná pošta vaší e -mailové platformy a Překladač Google
Po dlouhém zvažování je jasné, že úkoly založené na NLP se většinou týkají rozbití hlasových a textových dat, aby počítač porozuměl kontextu přijatých dat. Proto se NLP nejlépe používá pro sumarizaci textu, analýzu sentimentu na sociálních médiích, lepší školení chatbotů a VA, strojový překlad a detekci spamu, které používají nástroje pro kontrolu čitelnosti a gramatiky a e -mailové platformy.
NLP lze dále rozdělit na 5 složek, a to Lexikální analýza výrazů a slov, Sémantická analýza významu, Pragmatická analýza pro interpretaci, Syntaxní analýza pro strukturování vět a Integrace diskurzu pro zjišťování významu vět tak, jak jsou přenášeny souvislými větami.