Сбор текстовых данных для конкретного случая
Расширьте возможности моделей НЛП для расшифровки человеческого языка с помощью современной службы сбора текстовых данных, ориентированной на искусственный интеллект
Представьте себе конвейер текстовых данных без узких мест. Давайте покажем вам, как!
Избранные клиенты
Зачем нужен набор данных для обучения тексту для обработки естественного языка?
Обучение интеллектуальных машин тому, чтобы они могли отслеживать текстовые данные и принимать решения на основе вводимых данных, может оказаться непростой задачей. Но не можем ли мы просто обучить машины просматривать входные данные в соответствии с шаблонами?
Что ж, мы можем, но не каждая машина предназначена для визуального анализа. Некоторые приложения строго основаны на языке и предназначены для фильтрации текстов, обеспечения текстовой аналитики и перевода в письменной форме. Для подобных интеллектуальных моделей первый шаг к всестороннему обучению - заставить их потреблять гигантские объемы текстовых данных.
Тем не менее, сбор данных - это непростая задача, сложность которой зависит от характера возможностей глубокого обучения, НЛП и машинного обучения. Следовательно, в качестве первого шага к целостному обучению с учителем, без учителя и с подкреплением, которое является более динамичным и каскадным по своей природе, организация должна полагаться на надежные службы сбора текстовых данных.
Имея в своем распоряжении надежные инструменты сбора текстовых данных, вы можете:
- Создайте исчерпывающую базу данных для своей модели ИИ
- Ориентируйтесь на все формы сбора данных
- Обслуживайте все варианты использования, указанные в модели
- Внедрение технологии оптического распознавания символов для автоматизации извлечения записанных данных
- Улучшение возможностей интеллектуальной системы для исследований и сбора доказательств
- С легкостью внедряйте технологии интеллектуального анализа текста
Профессиональные услуги по сбору текстовых данных для НЛП
Любая тема. Любой сценарий.
Для интеллектуального анализа текста требуется перспектива. Количество и качество информации, которую вы хотите передать в систему, зависит от специфики, вариантов использования, общего планирования и творческих аспектов проекта. Кроме того, могут быть довольно простые настройки, требующие только данных в огромных количествах, хотя и с упором на время выполнения работ и целостное обучение.
Наконец, некоторым моделям НЛП необходимо исключить предвзятость ИИ за счет использования высокодетализированных текстовых резервов. Независимо от предпочтений, качества, которое вы хотите продемонстрировать, и степени возможностей модели, в Shaip мы помогаем вам удовлетворить любые требования с помощью целевых, тщательно отобранных, настраиваемых и гибких служб сбора текстовых данных. Аутсорсинг сбора данных для обучения ИИ в Shaip также означает доступ к следующим преимуществам:
- Определение точных наборов текстовых данных для машинного обучения с семантическим анализом в основе
- Подготовка моделей машинного обучения для транскрипции с поддержкой идентификации человеческой речи
- Поддержка большого количества языков
- Интеллектуально обученная служба поддержки клиентов
- Возможность обслуживать разрозненные приложения
Наша Экспертиза
Типы сбора текстовых данных, которые мы рассматриваем
Истинная ценность сервисов сбора когнитивных текстовых данных Shaip заключается в том, что они дают организациям ключ к раскрытию важной информации, находящейся глубоко в неструктурированных текстовых данных. Эти неструктурированные данные могут включать записи врачей, заявления о страховании личного имущества или банковские записи. Сбор большого количества текстовых данных необходим для разработки технологий, способных понимать человеческий язык. В Shaip вы получаете полный стек сбора данных, когда речь идет об обучении моделей с использованием документированных источников. Наши услуги охватывают широкий спектр услуг по сбору текстовых данных для создания высококачественных наборов данных НЛП.
Получение данных
Научите свои интеллектуальные модели электронной коммерции точно определять счета.
Наша технология OCR и соответствующие методы идентификации помогут вам вводить данные, относящиеся к квитанциям такси, интернет-счетам, счетам в ресторанах, счетам за покупки и многоязычным квитанциям, в машины для их комплексного обучения.
Набор данных билетов
Измените своего цифрового помощника в путешествии с помощью
важные идеи
Убедитесь, что ваша пользовательская модель искусственного интеллекта может безупречно идентифицировать железнодорожные, круизные, авиационные, автобусные и другие билеты с помощью обширных наборов текстовых данных для машинного обучения и аналитических данных OCR, передаваемых в одно и то же.
Данные EHR и стенограммы диктовки врача
Проактивно обучайте медицинские модели для повышения клинической точности.
Наши решения для сбора текстовых данных содержат наборы медицинских данных и расшифровки стенограмм, что позволяет создавать инновационные цифровые системы здравоохранения, которые могут хранить клинические данные, управлять рабочим процессом и автоматизировать медицинскую расшифровку.
Набор данных документа
Разумно подготовьте цифровые RTO, платежные банки и профессиональные настройки
Мы помогаем вам создавать модели, которые служат профессиональным целям, позволяя им идентифицировать документы. Наше покрытие распространяется на кредитные карты, документы на собственность, водительские права, наборы данных для виз и многое другое.
Вариант намерения
Dataset
Создавайте просвещенные системы НЛП, которые могут идентифицировать намерение.
Теперь обучите машины распознавать цель вашего текстового ввода. Shaip позволяет вам распознавать намерения и классифицировать намерения, чтобы обнаруживать эмоции на основе структурирования предложений и порядка формулировок.
Расшифровка рукописных данных
Модели обнаружения и распознавания текста AI у вас под рукой.
Транскрибируйте широкий спектр исторических документов или даже рукописных заметок, используя расшифровку рукописных данных. Кроме того, наш детальный подход к обучению позволяет вашей модели распознавать структуру, макет и текст.
Обучение чат-бота
Данные
Разверните интерактивные чат-боты для более профессионального внешнего вида
В нашем распоряжении есть наборы данных для обучения чат-ботов, которые помогут вам разработать некоторые из более интерактивных программ для вашей профессиональной установки. Благодаря нашему сбору данных текстовых сообщений и вертикальным службам чат-ботам становится проще естественным образом реагировать на ввод текста.
OCR
Обучение
Добавьте визуальный элемент в модели искусственного интеллекта с текстовым управлением
Наши услуги охватывают OCR (оптическое распознавание символов) в качестве отдельной услуги, позволяющей интеллектуально распознавать слова, символы, идеи из отсканированных фотографий и многое другое с надежными наборами данных для подачи на машину.
Текстовые наборы данных
Наборы данных НЛП для анализа настроений
Анализируйте человеческие эмоции, интерпретируя нюансы в отзывах клиентов, социальных сетях и т. д.
Набор текстовых данных для распознавания голоса и чат-ботов
Собирайте наборы текстовых данных, т. е. электронные письма, SMS, блоги, документы, исследовательские работы и т. д.
Причины выбрать Shaip в качестве надежного партнера по сбору текстовых данных
Люди
Выделенные и обученные команды:
- Более 30,000 сотрудников по созданию, маркировке и контролю качества данных
- Аттестованная команда управления проектами
- Опытная команда по разработке продуктов
- Команда поиска и адаптации кадрового резерва
Разработка
Наивысшая эффективность процесса обеспечивается:
- Надежный 6-сигма-технологический процесс
- Специальная команда «черных поясов 6 сигм» - владельцы ключевых процессов и соблюдение требований к качеству
- Непрерывное совершенствование и обратная связь
Платформа
Запатентованная платформа предлагает преимущества:
- Сквозная веб-платформа
- Безупречное качество
- Быстрее ТАТ
- Бесшовная доставка
Предлагаемые услуги
Экспертный сбор текстовых данных - это не все, что нужно для комплексных настроек ИИ. В Shaip вы даже можете рассмотреть следующие услуги, чтобы сделать модели более распространенными, чем обычно:
Услуги по сбору аудиоданных
Мы упрощаем вам загрузку моделей голосовыми данными, чтобы помочь им изучить преимущества обработки естественного языка более сбалансированным образом.
Услуги по сбору данных об изображениях
Убедитесь, что ваша модель компьютерного зрения точно идентифицирует каждое изображение, чтобы беспрепятственно обучать модели искусственного интеллекта следующего поколения будущего.
Услуги по сбору видеоданных
Теперь сосредоточьтесь на компьютерном зрении вместе с НЛП, чтобы научить свои модели в совершенстве определять объекты, людей, сдерживающие факторы и другие визуальные элементы.
Рекомендуемые ресурсы
Руководство для покупателя
Руководство покупателя ИИ для сбора данных
У машин нет собственного разума. Они лишены мнений, фактов и таких способностей, как рассуждение, познание и т. Д. Чтобы превратить их в мощные носители, вам нужны алгоритмы, разработанные на основе данных.
Блог
Текстовые аннотации в машинном обучении: подробное руководство
Текстовые аннотации в машинном обучении — это добавление метаданных или меток к необработанным текстовым данным для создания структурированных наборов данных для обучения, оценки и улучшения моделей машинного обучения. Это важный шаг в задачах обработки естественного языка (NLP).
Решения
Данные обучения ИИ для оптического распознавания символов (OCR)
Оптимизируйте оцифровку данных с помощью высококачественных обучающих данных оптического распознавания символов (OCR) для создания интеллектуальных моделей машинного обучения. Расшифровка и оцифровка отсканированных изображений текста является проблемой для многих компаний, разрабатывающих надежные модели искусственного интеллекта и глубокого обучения.
Хотите создать свой собственный набор данных?
Свяжитесь с нами сейчас, чтобы избавиться от беспокойства по поводу сбора данных для обучения тексту.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
Сбор текстовых данных — это процесс сбора письменного контента для обучения и совершенствования моделей машинного обучения, позволяющий им понимать и обрабатывать язык.
В ML сбор текстовых данных включает в себя поиск и организацию текста из различных источников. Эти данные затем используются, чтобы научить модель распознавать закономерности, делать прогнозы или генерировать текст на основе предоставленных примеров.
Сбор текстовых данных жизненно важен, поскольку качество и разнообразие данных определяют точность модели. Чем лучше данные, тем эффективнее и точнее становится модель при решении языковых задач.
Текстовые данные могут поступать из различных источников, включая книги, статьи, веб-сайты, социальные сети, журналы чатов, отзывы клиентов, электронные письма и многое другое, в зависимости от конкретного проекта и его целей.