Bereiten Sie anspruchsvolle KI-Modelle mit modernsten Textannotationsdiensten vor
Lassen Sie unsere Textanmerkungsdienste umfassende, detaillierte und einzigartige Datensätze erstellen, die direkt in Ihre erfindenden ML- und NLP-Prototypen passen.
Erwecken Sie Ihre Textdaten zum Leben!
Ausgewählte Kunden
Warum werden Textanmerkungsdienste für NLP benötigt?
In einer Zeit, in der Chatbots, E-Mail-Filter und mehrsprachige Übersetzer einen großen Tag haben, braucht es oft nur mehr als eine Idee, um intelligente KIs als nächste bahnbrechende Technologie zu entwickeln. Befürworter von NLP-betriebenen Systemen glauben, dass Modelle mit einer übermäßigen Menge an gekennzeichneten Textdaten gefüttert werden müssen, damit Algorithmen optimal funktionieren können, was durch glaubwürdige Textannotationslösungen und -dienste ermöglicht wird.
Zur Vereinfachung zielt die Textannotation darauf ab, einzigartige, projektgesteuerte Datensätze zu erstellen, die für ein bestimmtes KI-Setup relevant sind. Diese qualitativ hochwertigen Datensätze sind entscheidend für Trainingsmodelle, die wie angegeben funktionieren.
Noch unsicher, wie die Textannotation für maschinelles Lernen funktioniert! Stellen Sie sich vor, Sie besuchen um 3 Uhr morgens eine Website mit integrierten Chatbots, auf der Sie Fragen eingeben und im Handumdrehen Antworten erhalten. Sie können sicherlich nicht erwarten, dass eine Person zu einer so ungewöhnlichen Stunde antwortet. Hier setzt die Magie der KI an, da die Chatbots bei einer Anfrage schnell Antworten aus den Trainingsdaten abrufen.
Präzise Textanmerkung für maschinelles Lernen
So faszinierend das Konzept auch ist, die Vorbereitung ähnlicher Ressourcen kann viel Aufwand, Berufserfahrung und Intellekt auf Expertenniveau erfordern. Hier zeigt sich Shaip als zuverlässiges Unternehmen für Textanmerkungen, das sich intensiv darauf konzentriert, die gesammelten Daten bis zur Perfektion zu kennzeichnen.
Mit Shaip an Bord müssen Sie sich keine Sorgen mehr über die Wahrnehmungsfähigkeit Ihrer Machine-Learning-Setups machen, da die angebotenen KI-Trainingsdaten darauf vorbereitet sind, Antworten, Semantik und ja sogar Gefühle zu interpretieren.
Auf der Suche nach mehr finden Sie hier einige der zusätzlichen Vorteile, wenn Sie sich auf Shaip als Ihren Outsourcing-Partner für Textanmerkungen verlassen:
- Zielintensiver Ansatz
- Fokus auf Kontext und Klarheit der Kommunikation
- Fähigkeit, Maschinen mit linguistischen Elementen zu trainieren
- Umfassende Suchmaschinen-Kennzeichnung
- Skalierbare Angebote
- Mehrsprachige maschinelle Übersetzung
Unsere Expertise
Zielspezifische Textlabeling-Services
Wir bieten kognitive Textkennzeichnungsdienste über unser patentiertes Textkennzeichnungstool, das es Unternehmen ermöglicht, kritische Informationen in unstrukturiertem Text freizuschalten. Das Kommentieren des verfügbaren Textes hilft Maschinen, die menschliche Sprache zu verstehen. Mit reicher Erfahrung in natürlicher Sprache und Linguistik sind wir gut gerüstet, um Textlabeling-Projekte jeder Größenordnung abzuwickeln. Unser qualifiziertes Team kann an verschiedenen Textetikettierungslösungen arbeiten, wie z Named Entity Recognition, Intent Analysis, Sentiment Analysis, Document Annotation etc. Wählen Sie einen aus, der Ihren Anforderungen entspricht, und überlassen Sie Shaip das schwere Heben. Nachfolgend finden Sie einige kommentierte Textbeispiele.
Textklassifizierung
Der elementarste Ansatz zur Textanmerkung, der sich auf die Kategorisierung von Text basierend auf Inhaltstyp, Absicht, Stimmung und Thema konzentriert. Nach der Kategorisierung werden die Datensätze als Teil eines vordefinierten Segments in das System eingespeist, auf das Maschinen zugreifen können, um eine Antwort zu generieren
Sprachliche Anmerkung
Ursprünglich als Korpusannotation bezeichnet, konzentriert sich diese Form der textuellen Datensatzbeschriftung auf die Sprachdetails von Audio und Texten; Außerdem sind phonetische Annotationen, semantische Annotationen, POS-Tagging usw. erforderlich. Dieser Ansatz ist relevant, wenn es um das Trainieren von Modellen für maschinelle Übersetzung geht
Entitätsanmerkung
Diese Methode der Etikettierung ist entscheidend, wenn es um das Chatbot-Training geht. Der Fokus liegt hier auf dem Extrahieren, Lokalisieren und Markieren von Entitäten, bevor die Daten in das System eingegeben werden. Wie bei jeder Chatbot-basierten Benutzeroberfläche werden Namensentitäten, Schlüsselsätze und POS wie Adjektive, Adverbien und mehr zum Kernstück.
Entitätsverknüpfung
Während Annotatoren Entitäten aus größeren Datenbeständen extrahieren, müssen sie miteinander verknüpft werden, um bedeutungsvolle Datensätze zu bilden. Dies ist eines der wenigen Werkzeuge zur Textannotation, das den Aufbau kompletter Wissensdatenbanken durch Begriffsklärung und schließlich End-to-End-Verknüpfung umfasst. zB URL-Routing, direkt aus dem Chat-Interface
SAO (Subject Action Object)
Wenn ein Text mehrere Entitäten enthält, die durch eine Aktion verknüpft sind. Zum Beispiel ist 'John hits Jimmy' offen für Entity-Annotation und Textklassifizierung, wobei ein Label bezüglich gesetzesbasierter Diskussion hinzugefügt wird. Damit das Modell den Satz jedoch verstehen kann, muss es mit SAO-Daten gefüttert werden, wobei John das Subjekt ist, Jimmy das Objekt und die Klage die Handlung.
Stimmungsanmerkung
Die Stimmungsannotation kümmert sich um die emotionale Kennzeichnung und ermöglicht es intelligenten Setups, versteckte Konnotationen, Meinungen und bestimmte Gefühle zu erkennen. Annotatoren sind dafür verantwortlich, Text zu überprüfen und ihn als negative, neutrale und positive Stimmungen zu kennzeichnen. Während sich die Intent-Annotation auf den Wunsch der Abfrage konzentriert.
Jeder Text muss diese Form der Kennzeichnung durchlaufen, um die Modelle bis zur Perfektion zu trainieren
Gründe, Shaip als Ihren vertrauenswürdigen Partner für Textanmerkungen zu wählen
Personen
Engagierte und geschulte Teams:
- 30,000+ Mitarbeiter für Datenerstellung, Kennzeichnung und QA
- Zertifiziertes Projektmanagement-Team
- Erfahrenes Produktentwicklungsteam
- Talentpool-Sourcing- und Onboarding-Team
Prozess
Höchste Prozesseffizienz wird gewährleistet durch:
- Robuster 6-Sigma-Stage-Gate-Prozess
- Ein engagiertes Team von 6 Sigma Black Belts – Key Process Owners & Quality Compliance
- Kontinuierliche Verbesserung und Feedbackschleife
Plattform
Die patentierte Plattform bietet Vorteile:
- Webbasierte End-to-End-Plattform
- Einwandfreie Qualität
- Schnellere TAT
- Nahtlose Lieferung
Personen
Engagierte und geschulte Teams:
- 30,000+ Mitarbeiter für Datenerstellung, Kennzeichnung und QA
- Zertifiziertes Projektmanagement-Team
- Erfahrenes Produktentwicklungsteam
- Talentpool-Sourcing- und Onboarding-Team
Prozess
Höchste Prozesseffizienz wird gewährleistet durch:
- Robuster 6-Sigma-Stage-Gate-Prozess
- Ein engagiertes Team von 6 Sigma Black Belts – Key Process Owners & Quality Compliance
- Kontinuierliche Verbesserung und Feedbackschleife
Plattform
Die patentierte Plattform bietet Vorteile:
- Webbasierte End-to-End-Plattform
- Einwandfreie Qualität
- Schnellere TAT
- Nahtlose Lieferung
Warum Sie Textdatenbeschriftung / Annotation auslagern sollten
Engagiertes Team
Es wird geschätzt, dass Datenwissenschaftler über 80 % ihrer Zeit mit der Datenbereinigung und Datenaufbereitung verbringen. Beim Outsourcing kann sich Ihr Team von Data Scientists auf die Weiterentwicklung robuster Algorithmen konzentrieren und den mühsamen Teil der Arbeit uns überlassen.
Skalierbarkeit
Selbst ein durchschnittliches Machine Learning (ML)-Modell würde die Kennzeichnung großer Datenmengen erfordern, wodurch Unternehmen Ressourcen von anderen Teams einbeziehen müssen. Mit Data-Annotation-Beratern wie uns bieten wir Domänenexperten, die engagiert an Ihren Projekten arbeiten und den Betrieb leicht skalieren können, wenn Ihr Unternehmen wächst.
Bessere Qualität
Engagierte Domänenexperten, die Tag für Tag kommentieren, werden – jeden Tag – eine bessere Arbeit leisten als ein Team, das Anmerkungsaufgaben in seinen vollen Terminkalender aufnehmen muss. Es ist unnötig zu erwähnen, dass dies zu einer besseren Ausgabe führt.
Eliminieren Sie interne Verzerrungen
Der Grund, warum KI-Modelle versagen, liegt darin, dass Teams, die an der Datenerfassung und Annotation arbeiten, unbeabsichtigt Verzerrungen verursachen, das Endergebnis verzerren und die Genauigkeit beeinträchtigen. Der Anbieter von Datenannotationen leistet jedoch bessere Arbeit beim Annotieren der Daten, um die Genauigkeit zu verbessern, indem Annahmen und Verzerrungen eliminiert werden.
Dienstleistungen angeboten
Die fachmännische Erfassung von Bilddaten ist für umfassende KI-Setups nicht nur praktisch. Bei Shaip können Sie sogar die folgenden Dienstleistungen in Betracht ziehen, um Modelle weit verbreiteter als üblich zu machen:
Audiokommentar
Leistungen
Auf die Kennzeichnung von Audioquellen, Sprache und sprachspezifischen Datensätzen über relevante Tools wie Spracherkennung, Sprecherdiarisierung, Emotionserkennung und mehr ist Shaip spezialisiert.
Bildanmerkung
Leistungen
Wir sind stolz darauf, segmentierte Bilddatensätze zu kennzeichnen, um anspruchsvolle Computer-Vision-Modelle zu trainieren. Einige der relevanten Techniken umfassen Grenzerkennung und Bildklassifizierung.
Videoanmerkung
Leistungen
Shaip bietet High-End-Video-Labeling-Services für das Training von Computer Vision-Modellen. Ziel ist es, Datensätze mit Werkzeugen wie Mustererkennung, Objekterkennung und mehr nutzbar zu machen.
Empfohlene Ressourcen
Angebote
Fallspezifische Textdatenerfassung
Der wahre Wert der kognitiven Textdatenerfassungsdienste von Shaip besteht darin, dass sie Unternehmen den Schlüssel an die Hand geben, um kritische Informationen zu entschlüsseln, die tief in unstrukturierten Textdaten zu finden sind.
Käufer-Führer
Einkaufsleitfaden für Datenanmerkung und Datenbeschriftung
Sie möchten also eine neue KI/ML-Initiative starten und erkennen, dass das Auffinden guter Daten einer der schwierigeren Aspekte Ihres Betriebs sein wird. Die Ausgabe Ihres KI/ML-Modells ist nur so gut wie die Daten.
Blog
Sicherstellen einer genauen Datenannotation für KI-Projekte
Eine robuste KI-basierte Lösung basiert auf Daten – nicht irgendwelchen Daten, sondern qualitativ hochwertigen, genau kommentierten Daten. Nur die besten und raffiniertesten Daten können Ihr KI-Projekt vorantreiben, und diese Datenreinheit wird einen enormen Einfluss auf das Ergebnis des Projekts haben.
NLP-System in der Pipeline? Investieren Sie in hochwertige Textbeschriftungsdienste – unsere Experten kümmern sich um komplexe Beschriftungen
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Bei der Textannotation geht es um einen Prozess der Kennzeichnung von Textdatensätzen, um sie für NLP-Modelle trainingsfähig zu machen.
Es gibt viele Möglichkeiten, einen Textausschnitt mit Anmerkungen zu versehen. Die Textanmerkung für NLP hängt jedoch von Ihren Anwendungsfällen ab. Die Standardpraxis besteht jedoch darin, dem Datensatz ein Metadaten-Tag hinzuzufügen, während seine Merkmale wie Phrasen, Schlüsselwörter und sogar Stimmungen gekennzeichnet werden.
„Henry wurde am 24. März 1990 geboren und entwickelte sich zu einem großen Namen in der Unterhaltungsindustrie“. Wenn Sie den Satz sorgfältig lesen, erhalten Sie einige Anmerkungsbeispiele, wobei Henry und das relevante Geburtsdatum und -jahr Entitäten sind und das Gefühl neutral ist, wenn es kommentiert wird.
Bei der Textannotation in NLP geht es einfach darum, Labels für die Datensätze zu definieren, bei denen es sich meist um unterschiedliche Satzstrukturen handelt, die darauf warten, kategorisiert zu werden.
Die Annotation von Textdaten ist das Sprungbrett für die Entwicklung intelligenter Chatbots, virtueller Assistenten, E-Mail-Filter, Übersetzer und alles, was es Maschinen ermöglicht, die natürliche Verarbeitungssprache des Menschen zu verstehen und sogar entsprechend zu reagieren.