Услуги по аннотированию текста для обучения в области обработки естественного языка, генеративного искусственного интеллекта и магистратуры.
Аутсорсинг аннотирования текста на более чем 150 языках — распознавание сущностей, анализ настроения, классификация и обучающие данные LLM предоставляются экспертами-аннотаторами.
Зачем нужна текстовая аннотация — и почему она необходима вашим моделям NLP и LLM.
Аннотирование текста — это процесс разметки неструктурированного текста (электронных писем, журналов чатов, заявок в службу поддержки, медицинских записей, юридических контрактов, сообщений в социальных сетях) для того, чтобы системы обработки естественного языка (NLP) и большие языковые модели (LLM) могли изучить закономерности. Без высококачественных аннотированных обучающих данных даже самая сильная архитектура модели показывает низкую эффективность.
В Shaip мы создаем аннотированные текстовые наборы данных для четырех основных задач: обучения модели с нуля, тонкой настройки модели с открытым исходным кодом, оценки выходных данных модели и запуска непрерывного обучения с подкреплением и обратной связью от человека (RLHF). Каждый набор данных размечается экспертом-аннотатором, проходит двойную проверку специалистом по контролю качества, прошедшим обучение по методологии Six Sigma, и предоставляется в схеме, ожидаемой вашим конвейером обучения.
Если ваша команда специалистов по анализу данных в настоящее время тратит 80% своего времени на очистку и разметку текста вместо построения моделей, то именно этот пробел и призван заполнить аутсорсинг аннотирования текста.
Точная аннотация текста для машинного обучения
Хотя концепция кажется интригующей, подготовка подобных ресурсов может потребовать больших усилий, профессионального опыта и интеллекта экспертного уровня. Именно здесь Shaip проявляет себя как надежная компания, занимающаяся текстовыми аннотациями, уделяя особое внимание идеальной маркировке собранных данных.
С Shaip на борту вы можете перестать беспокоиться о перцептивных способностях ваших установок машинного обучения, поскольку предлагаемые данные для обучения ИИ подготовлены для интерпретации ответов, семантики и, да, даже настроений.
Если вы хотите узнать больше, вот некоторые из дополнительных преимуществ использования Shaip в качестве партнера по аутсорсингу текстовых аннотаций:
- Целенаправленный подход
- Сосредоточьтесь на контексте и ясности общения
- Умение тренировать машины с языковыми элементами
- Исчерпывающая маркировка в поисковых системах
- Масштабируемые предложения
- Многоязычный машинный перевод
Наша Экспертиза
Виды услуг по аннотированию текста, которые мы предоставляем.
Каждый сценарий использования NLP и генеративного ИИ соответствует одному или нескольким из девяти методов аннотирования. Shaip предоставляет все девять методов — в рамках одной платформы, одного менеджера проекта и одной системы контроля качества.
Классификация текста и тематическая разметка
Одноклассовая, многоклассовая и иерархическая классификация для обнаружения спама, маршрутизации тем, категоризации новостей, сортировки намерений и модерации контента. Разработана для масштабирования до таксономий с сотнями категорий.
Лингвистическая аннотация (частотная, фонетическая, морфологическая)
Разметка частей речи, фонетическая транскрипция, морфологическая разметка и синтаксический анализ зависимостей — используются для языкового моделирования в условиях ограниченных ресурсов, обучения машинному переводу и работы с академическими корпусами.
Распознавание именованных сущностей (NER) и связывание сущностей
Мы помечаем людей, организации, места, даты, денежные суммы, медицинские учреждения, правовые положения и коды товаров внутри неструктурированного текста — и связываем каждую сущность с канонической базой знаний (Wikidata, UMLS, ICD-10 или клиентской онтологией).
Аннотирование отношений «субъект-действие-объект» (SAO) и отношений
Извлечение триплетов для построения графов знаний, систем извлечения событий и патентной разведки. Разметка SAO преобразует плоские предложения в машиночитаемую структуру.
Аннотирование настроений и эмоций
Многоклассовая маркировка настроений (положительные / нейтральные / отрицательные) и более детальная маркировка эмоций в отзывах, сообщениях в социальных сетях, заявках в службу поддержки и ответах на опросы. Многоязычное покрытие учитывает культурные нюансы — ирония в английском языке не равна иронии в хинди или арабском.
Аннотирование намерений для чат-ботов и виртуальных помощников
Разметка намерений и сущностей на уровне высказываний — это базовый набор данных для любого разговорного ИИ, обновления IVR или навыка голосового помощника.
Разрешение кореференции и связывание документов
Кореференция между несколькими предложениями и документами — преобразование местоимений «она», «пациент», «ответчик» в канонические сущности. Критически важно для составления длинных резюме и искусственного интеллекта для клинических нарративов.
Быстродействующая и RLHF-маркировка для LLM
Сравнение предпочтений, пары «инструкция-ответ», логическая цепочка рассуждений, враждебные подсказки для «красной команды» и оценка безвредности — тот уровень обратной связи от человека, на котором основывается современная тонкая настройка LLM.
Аннотирование документов и постредактирование с помощью OCR.
Маркировка на уровне полей отсканированных PDF-файлов, счетов-фактур, электронных медицинских карт, удостоверений личности и структурированных форм — сочетание оптического распознавания символов (OCR) с коррекцией ошибок человеком для интеллектуальных конвейеров обработки документов (IDP).
Почему команды выбирают Shaip в качестве партнера по аутсорсингу текстового аннотирования
150 + Языки
Аннотирование охватывает все основные индоевропейские, сино-тибетские, афроазиатские и австронезийские языки, а также языки индийской и африканской языковой среды с ограниченными ресурсами. Многоязычное распознавание настроений, именованных сущностей и намерений осуществляется в рамках одного технического задания.
Структура качества «Шесть сигм»
Процесс, разработанный специалистами Six Sigma Black Belt. Двухэтапный рабочий процесс аннотирования + контроля качества. Непрерывный мониторинг согласованности между аннотаторами (IAA) с целевыми пороговыми значениями, установленными для каждого проекта.
Надежная платформа для аннотирования
Веб-интерфейс для аннотирования с ведением журнала аудита и сегментацией по ролям. Поддерживает текст, аудио и изображения в одном рабочем процессе — полезно, если ваш план развития включает многомодальное аннотирование.
Аннотаторы, обученные в предметной области
Специалисты по аннотированию распределяются по областям знаний — клинические специалисты для проектов в сфере здравоохранения, юристы-рецензенты для юридических проектов, выпускники финансовых факультетов для работы на рынках капитала, носители языка для всех многоязычных проектов.
Надежное соответствие
Соответствие требованиям HIPAA, GDPR, SOC 2 и ISO 27001 — проверенные средства контроля для защиты конфиденциальной медицинской информации в здравоохранении, персональных данных ЕС и безопасности SOC 2 типа II. Возможность удаления персональных данных до того, как данные будут просмотрены специалистом-аннотатором.
Гибкая коммерческая модель
За каждый помеченный объект, за каждый час аннотирования, за каждый проект или по договору полного обслуживания.
Почему стоит передать услуги по аннотированию текста на аутсорсинг компании Shaip?
Аутсорсинг аннотирования текста — это не решение, продиктованное экономией средств, а решение, направленное на повышение скорости работы. Четыре причины, по которым внутренние команды передают разметку текста компании Shaip:
Освободите своих специалистов по анализу данных от 80% временного налога.
Согласно отраслевым стандартам, 80% усилий команды специалистов по анализу данных приходится на очистку и подготовку данных. Аутсорсинг аннотирования текста позволяет высвободить это время для разработки моделей, анализа ошибок и развертывания в производственной среде — работы, за которую специалистам по анализу данных, собственно, и платят.
Качество экспертных знаний в данной области, а не работа специалиста широкого профиля.
Врач правильно делает пометки в клинических записях с первого раза. Помощник юриста правильно делает пометки в договорах с первого раза. Команды специалистов по аннотированию — будь то коллективные или штатные младшие сотрудники — переделывают работу два или три раза. Маршрутизация домена сворачивает цикл контроля качества.
Эластичное масштабирование по требованию
Объём аннотаций редко распределяется равномерно. На пилотных этапах требуется десять аннотаторов; на этапе подготовки к запуску — триста; на этапе технического обслуживания в производственной среде — двадцать. Аутсорсинг превращает риск нехватки персонала в переменные затраты и устраняет цикл найма-обучения-удержания.
Устраните внутреннюю предвзятость.
Аннотаторы, отобранные из одной команды, региона или с одним опытом, непреднамеренно закладывают в модель их собственное видение мира. Аннотаторы из разных регионов и с разным опытом — в сочетании с выборкой для контроля качества с учетом предвзятости — создают наборы данных, которые обобщаются на все группы населения, для которых ваша модель будет фактически использоваться.
Предлагаемые услуги
Экспертный сбор данных об изображениях - это не все, что нужно для комплексных настроек ИИ. В Shaip вы даже можете рассмотреть следующие услуги, чтобы сделать модели более распространенными, чем обычно:
Службы аудиоаннотаций
Маркировка аудиоисточников, речи и наборов данных, связанных с голосом, с помощью соответствующих инструментов, таких как распознавание речи, ведение дневника говорящего, распознавание эмоций и т. Д., - это то, на чем специализируется Shaip.
Услуги аннотации изображений
Мы гордимся тем, что маркируем сегментированные наборы данных изображений для обучения разборчивых моделей компьютерного зрения. Некоторые из соответствующих методов включают распознавание границ и классификацию изображений.
Услуги видеоаннотации
Shaip предлагает высококачественные услуги по маркировке видео для обучения моделей компьютерного зрения.
Цель здесь — сделать наборы данных пригодными для использования с такими инструментами, как распознавание образов, обнаружение объектов и т. д.
Рекомендуемые ресурсы
Руководство для покупателя
Руководство покупателя по аннотации данных и маркировке данных
Итак, вы хотите начать новую инициативу AI / ML и понимаете, что поиск надежных данных будет одним из наиболее сложных аспектов вашей работы. Результат вашей модели AI / ML настолько хорош, насколько хороши данные.
Предложения
Сбор текстовых данных для конкретного случая
Истинная ценность услуг по сбору когнитивных текстовых данных Shaip заключается в том, что они дают организациям ключ к раскрытию важной информации, содержащейся глубоко в неструктурированных текстовых данных.
Блог
Обеспечение точной аннотации данных для проектов AI
Надежное решение на основе ИИ строится на данных — не просто на любых данных, а на высококачественных, точно аннотированных данных. Только самые лучшие и самые точные данные могут привести в действие ваш проект ИИ, и эта чистота данных окажет огромное влияние на результат проекта.
Избранные клиенты
Расширение возможностей команд для создания ведущих в мире продуктов искусственного интеллекта.
Система НЛП в разработке? Инвестируйте в первоклассные услуги по текстовой маркировке — наши специалисты позаботятся о сложной маркировке
Частые вопросы (FAQ)
1. Что такое текстовая аннотация?
Аннотирование текста — это процесс разметки неструктурированного текста (электронных писем, договоров, заявок в службу поддержки, клинических записей, сообщений в социальных сетях) структурированными тегами, чтобы системы обработки естественного языка (NLP) и большие языковые модели могли изучать содержащиеся в нем закономерности. К распространенным типам аннотирования относятся распознавание именованных сущностей (NER), анализ настроения, аннотирование намерений, классификация текста, связывание сущностей и разметка SAO (субъект-действие-объект). Аннотирование текста является основой каждой производственной системы NLP, каждого чат-бота, каждой предметно-ориентированной модели обработки естественного языка и каждого современного конвейера обработки документов с использованием искусственного интеллекта.
2. Стоит ли заказывать аннотирование текста у стороннего специалиста или лучше разработать его самостоятельно?
Решение обычно сводится к трем факторам. (1) Скорость: Как правило, внутренним командам требуется 8–12 недель для найма и обучения аннотаторов; при аутсорсинге процесс получения размеченных данных начинается в течение 7–14 дней. (2) Качество: Привлеченные на аутсорсинг аннотаторы, обладающие соответствующей специализацией, демонстрируют более высокую согласованность между аннотаторами, чем штатные команды специалистов широкого профиля, особенно при работе с текстами из сферы здравоохранения, права и финансов. (3) Эластичность по затратам: Объем аннотирования колеблется; аутсорсинг преобразует фиксированные затраты на персонал в переменные затраты на каждый объект или час работы. Большинство команд передают основную часть работы на аутсорсинг и сохраняют небольшой штат внутренних экспертов по контролю качества — это гибридная модель.
3. Как Shaip справляется с проектами многоязычных текстовых аннотаций?
Шайп управляет многоязычными проектами, используя международный опыт и передовые инструменты, обеспечивая точную маркировку на разных языках и в разных регионах.
4. Как текстовые аннотации используются для обучения ИИ-чат-ботов и виртуальных помощников?
Текстовые аннотации помогают чат-ботам и виртуальным помощникам понимать запросы пользователей, отмечая сущности, намерения и настроения, что позволяет им предоставлять точные и учитывающие контекст ответы.
5. Какие распространенные типы текстовых аннотаций предлагает Shaip?
Shaip предлагает такие услуги, как аннотация сущностей, аннотация настроений, классификация текстов, связывание сущностей, аннотация субъект-действие-объект (SAO) и лингвистическая аннотация для эффективного обучения моделей NLP.
6. Как текстовые аннотации улучшают анализ настроений в моделях ИИ?
Текстовые аннотации снабжают данные тегами эмоций, например положительными, отрицательными или нейтральными, что позволяет ИИ выявлять мнения и настроения для более качественного анализа отзывов клиентов.
7. Почему аннотация сущностей имеет решающее значение для разработки чат-бота?
Аннотация сущностей определяет ключевую информацию, такую как имена, даты и местоположения, что позволяет чат-ботам предоставлять релевантные и персонализированные ответы.
8. Какие инструменты и методы использует Шайп для аннотирования текста?
Shaip использует передовые инструменты и методы аннотирования, такие как семантический анализ, связывание знаний и маркировка частей речи, что гарантирует высокое качество результатов.
9. Каким образом Shaip обеспечивает качество данных и устраняет предвзятость в текстовых аннотациях?
Shaip применяет строгие процессы контроля качества, многоуровневые проверки и услуги экспертов-аннотаторов для предоставления точных и беспристрастных наборов данных, подходящих для обучения ИИ.
10. Какие проблемы возникают при аннотировании больших наборов данных для обработки естественного языка?
Среди задач — обеспечение согласованности данных, обработка данных, специфичных для конкретной области, и управление многоязычными проектами. Shaip решает эти задачи, используя масштабируемость, экспертные знания и надежную систему контроля качества.
11. Каковы некоторые отраслевые варианты использования текстовых аннотаций?
Shaip поддерживает приложения в сфере здравоохранения, электронной коммерции, разговорного ИИ и технологий, обучая модели ИИ для таких задач, как анализ медицинских данных, персонализированные рекомендации и системы перевода.
12. Может ли Shaip предоставлять текстовые аннотации для обучения генеративного ИИ и LLM?
Да. Компания Shaip использует четыре специализированных процесса аннотирования для LLM: Контролируемая точная настройка (SFT) создание пар «инструкция-ответ», РЛХФ Сравнение предпочтений и обоснование маркировки. Оценка RAG для обеспечения точности поиска и корректности цитирования, и Красная команда для враждебных подсказок и оценки безвредности. Выходные данные поставляются в формате JSONL или в формате чата OpenAI для непосредственного использования в Hugging Face, тонкой настройке OpenAI или пользовательских конвейерах обучения.
