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Seit geraumer Zeit wird darüber nachgedacht, wie Künstliche Intelligenz (KI) jeden Aspekt des menschlichen Lebens verändern soll, und inzwischen müssen Sie bereits erkannt haben, dass sie das Potenzial hat, die disruptivste Technologie aller Zeiten zu werden. Heute können wir reden Siri, Cortana oder Google Unsere grundlegenden Fragen wurden beantwortet, doch ein Großteil ihres tatsächlichen Potenzials ist noch unbekannt.
Um KI zu entwickeln, die menschliche Sprache wirklich versteht, braucht es mehr als Rohdaten – es bedarf präzise annotierter, linguistisch geschulter Trainingsdatensätze in Unternehmensgröße. Shaip ist ein führender NLP-Dienstleister und bietet KI-Teams weltweit umfassende Lösungen und Services für die Verarbeitung natürlicher Sprache: von der individuellen Text- und Audiodatenerfassung über die Expertenannotation bis hin zu sofort verfügbaren NLP-Datensätzen und der Bereitstellung von vollständig gemanagten Mitarbeitern für über 150 Sprachen.
Egal ob Sie ein dialogorientiertes KI-System trainieren, ein großes Sprachmodell (LLM) feinabstimmen, eine Sentimentanalyse-Engine entwickeln oder eine Named Entity Recognition (NER)-Pipeline skalieren – die über 30 zertifizierten Mitarbeiter von Shaip liefern die strukturierten, qualitativ hochwertigen NLP-Trainingsdaten, die Ihre Modelle benötigen, um in der realen Welt präzise zu funktionieren. Die NLP-Lösungen von Shaip, denen Fortune-500-Unternehmen aus den Bereichen Gesundheitswesen, Finanzen, Technologie und Einzelhandel vertrauen, kombinieren firmeneigene Plattform-Tools, 6-Sigma-Qualitätsprozesse und Fachexperten, um die Genauigkeits- und Durchsatzanforderungen von KI in Produktionsqualität zu erfüllen.
Jedes leistungsstarke Sprachmodell beginnt mit speziell erstellten, domänenspezifischen Trainingsdaten. Die NLP-Datenerfassungsdienste von Shaip liefern Ihnen genau die Eingabedaten, die Ihr Modell benötigt – in großem Umfang, in Ihrer Sprache und mit der sprachlichen Variabilität, die für den realen Einsatz erforderlich ist.
Wir beschaffen umfangreiche, individuell angepasste Textkorpora verschiedenster Formate: E-Mails, Kundenrezensionen, Social-Media-Beiträge, Support-Tickets, Verträge, Finanzdokumente und vieles mehr. Unsere Textsammlungsdienste sind in über 150 Sprachen und regionalen Dialekten verfügbar und unterstützen das Training von Chatbots, die Optimierung von LLM-Systemen, Suchrelevanzsysteme und Dokumentenanalyse-Pipelines.
Von vorgegebenen Dialogen bis hin zu spontanen Gesprächen – Shaip sammelt hochwertige Audioaufnahmen, die speziell auf Ihre Anforderungen an automatische Spracherkennung (ASR) oder Sprach-KI zugeschnitten sind. Dazu gehören Akzente, Umgebungsgeräusche, Sprecherdemografie und Kanalbedingungen. Die Aufnahmen werden als Einzelsammlungen oder als komplette ASR-Pakete mit Transkription, Aussprachelexika und sprachspezifischer Dokumentation für das sofortige Training Ihrer Modelle geliefert. Alle gesammelten Daten werden mit vollständigen Metadaten, Sprecherzuordnung und Qualitätsprüfung über Shaips proprietäre Annotationsplattform bereitgestellt.
Präzise NLP-Modelle benötigen präzise annotierte Trainingsdaten. Die Datenannotationsdienste von Shaip kombinieren qualifizierte, mehrsprachige Mitarbeiter mit einer proprietären Plattform, um konsistent präzise Labels im Unternehmensmaßstab zu liefern – mit integrierten Qualitätskontrollen und transparenter Sendungsverfolgung.
Unsere NLP-Annotationsfunktionen decken alle wichtigen Aufgabentypen ab:
Alle Annotationen werden im Rahmen eines 6-Sigma-Qualitätssicherungsprozesses mit Stufengate-Verfahren, Inter-Annotator-Übereinstimmungsbewertung und kontinuierlichen Feedbackschleifen durchgeführt.
Blättern Sie durch unsere Audiodatensatz von verschiedenen handelsüblichen NLP-Datensätzen, die über 20,000 Stunden Audio umfassen, zu einer Vielzahl von Themen wie Call-Center, allgemeine Konversation, Debatten, Reden, Vorträge, Dokumentationen, Veranstaltungen, allgemeine Konversation, Filme, Nachrichten usw. , in über 40 Sprachen.
Wir bieten eine qualifizierte Ressource, die zu einer Erweiterung Ihres Teams wird, um Ihre Datenannotationsaufgaben durch von Ihnen bevorzugte Tools zu unterstützen, während die gewünschte Qualität beibehalten wird. Unsere erfahrenen Mitarbeiter verstehen die Feinheiten menschlicher Sprachen und Wenden Sie die Best Practices an, die Sie durch die Kennzeichnung von Millionen von Audio- und Textdokumenten gelernt haben, um eine erstklassige Datenkennzeichnungslösung für die Verarbeitung natürlicher Sprache bereitzustellen.
Von der Text-/Audiosammlung bis hin zur Annotation bringen wir ein besseres Verständnis der gesprochenen Welt mit detailliertem, genau beschriftetem Text und Audio, um die Leistung Ihrer NLP-Modelle zu verbessern. Egal, ob Sie einen virtuellen/digitalen Assistenten trainieren, einen rechtlichen Vertrag überprüfen oder einen Finanzanalysealgorithmus erstellen möchten, wir stellen die Goldstandard-Daten bereit, die Sie benötigen, damit Ihre Modelle in der realen Welt funktionieren. Unser Team versteht die Sprache, den Dialekt, die Syntax und die Satzstruktur, um Text basierend auf Ihren Geschäftsanforderungen genau zu taggen.
Wir sind eines der ganz wenigen NLP-Unternehmen, das stolz auf seine starken sprachlichen Fähigkeiten ist. Wir haben weltweit über 30,000 Mitarbeiter aus der ganzen Welt, mit Expertise in über 150 Sprachen. Wir haben Start-ups in der Anfangsphase sowie kleinen und mittleren Unternehmen geholfen und mit Top-Fortune-500-Unternehmen in verschiedenen Branchen zusammengearbeitet dh Gesundheitswesen, Einzelhandel/E-Commerce, Finanzen, Technologie, und mehr, um ihre NLP-Projektziele zu erreichen.
Über 50 Stunden gebrauchsfertige Audio-/Sprachdatensätze, damit Sie loslegen können.
Analysieren Sie menschliche Emotionen, indem Sie Nuancen in Kundenbewertungen, sozialen Medien usw. interpretieren.
Sammeln Sie Textdatensätze, dh E-Mails, SMS, Blogs, Dokumente, Forschungsarbeiten usw.
Die Ausbildung digitaler Assistenten erfordert eine große Menge an Qualitätsdaten aus verschiedenen Regionen, Sprachen, Dialekten, Setups und Formaten. Bei Shaip bieten wir Trainingsdaten für KI-Modelle mit Human-in-the-Loop an, die über die erforderlichen Kenntnisse, Domänenkenntnisse und die spezifischen Bedürfnisse des Kunden verfügen.
Es wird zu Recht gesagt, dass Worte allein nicht die ganze Geschichte vermitteln können, und die Verantwortung liegt bei den menschlichen Kommentatoren, die Mehrdeutigkeit in der menschlichen Sprache zu interpretieren. Daher ist es von größter Bedeutung, die Stimmung eines Kunden anhand des Gesprächs zu identifizieren. Unsere Sprachexperten aus verschiedenen Bereichen können Nuancen in Produktbewertungen, Finanznachrichten und sozialen Medien interpretieren.
Named Entity Recognition (NER) identifiziert, extrahiert und klassifiziert die benannten Entitäten innerhalb eines Textes in vordefinierte Kategorien. Der Text kann nach Ort, Name, Organisation, Produkt, Menge, Wert, Prozentsatz usw. kategorisiert werden. Mit NER können Sie reale Fragen beantworten, z. B. welche Organisationen im Artikel erwähnt wurden usw.
Robuste, gut ausgebildete virtuelle Chatbots oder digitale Assistenten haben die Art und Weise, wie Kunden mit den Verkäufern kommunizieren, revolutioniert und das Kundenerlebnis erheblich verbessert.
Von handschriftlichen Rezepten von Ärzten bis hin zu Telefonkonferenznotizen können unsere Spezialisten jede Form von Daten digitalisieren, dh archivierte Dokumente, Rechtsverträge, Patientenakten usw.
Kategorisierung, auch als Klassifizierung oder Tagging bekannt, ist der Prozess, Text in organisierte Gruppen einzuteilen und ihn basierend auf seinen interessierenden Merkmalen zu kennzeichnen.
Menschliche Bewertung und Nachbearbeitung der maschinellen Übersetzungsergebnisse zur Messung von Flüssigkeit, Angemessenheit und Domänengenauigkeit – dies ermöglicht zuverlässige MT-Systeme für mehrsprachige Anwendungen.
Kuratierte Datensätze zum Befolgen von Anweisungen, Prompt-Response-Paare und RLHF-Präferenzdaten zur Feinabstimmung und Ausrichtung großer Sprachmodelle an Ihre Domänen-, Ton- und Aufgabenanforderungen.
Annotation komplexer Dokumentstrukturen – Verträge, Krankenakten, Finanzberichte – zum Trainieren von KI-Modellen für Dokumente, die unstrukturierte Texte in großem Umfang extrahieren, klassifizieren und analysieren.
Themenanalyse oder Themenkennzeichnung ist das Identifizieren und Extrahieren von Bedeutung aus einem gegebenen Text, indem wiederkehrende Themen/Themen identifiziert werden, die in Betracht gezogen werden.
Sprache/Podcast/Seminar transkribieren, Gespräch in Text umwandeln. Nutzen Sie Menschen, um Audio-/Sprachdateien präzise zu kommentieren, um NLP-Modelle genau zu trainieren.
Kategorisieren Sie Laute oder Äußerungen, um Sprache/Audio basierend auf Sprache, Dialekt, Semantik, Lexika usw. zu klassifizieren.
Unser Pool von Experten, die sich mit Text-/Audioannotation/Kennzeichnung auskennen, kann genaue und effektiv kommentierte NLP-Datensätze beschaffen.
Unser Team hilft Ihnen bei der Vorbereitung von Text-/Audiodaten für das Training von KI-Engines, wodurch wertvolle Zeit und Ressourcen gespart werden.
Unser Team von Mitarbeitern kann zusätzliches Volumen aufnehmen und gleichzeitig die Qualität der Datenausgabe für Ihre NLP-Lösungen beibehalten.
Als Experten für Schulungs- und Managementteams stellen wir sicher, dass Projekte innerhalb des definierten Budgets durchgeführt werden.
Das Team analysiert Daten aus mehreren Quellen und ist in der Lage, KI-Trainingsdaten effizient und in großen Mengen über alle Branchen hinweg zu produzieren.
Die große Bandbreite an Audio-/Textdaten bietet der KI eine große Menge an Informationen, die für ein schnelleres Training erforderlich sind.
Engagierte und geschulte Teams:
Höchste Prozesseffizienz wird gewährleistet durch:
Die patentierte Plattform bietet Vorteile:
KI-Chatbots bieten eine verbesserte Benutzererfahrung, indem sie aus früheren Interaktionen lernen, das Benutzerverhalten verstehen und verschiedene Sprachen verstehen, indem sie fortgeschrittene Fähigkeiten zur Entscheidungsfindung nutzen.
Die automatische Spracherkennung (ASR) hat einen langen Weg zurückgelegt. Obwohl es vor langer Zeit erfunden wurde, wurde es kaum jemals von jemandem verwendet. Allerdings haben sich Zeit und Technik inzwischen erheblich geändert.
Der globale Markt für die Verarbeitung natürlicher Sprache soll von 1.8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2021 auf 4.3 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 wachsen und in diesem Zeitraum mit einer CAGR von 19.0 % wachsen.
Teams befähigen, weltweit führende KI-Produkte zu entwickeln.
NLP ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der es Maschinen ermöglicht, menschliche Sprache (Text und Sprache) zu verstehen, zu analysieren und darauf zu reagieren, indem sie Kontext, Stimmung und Absicht interpretieren.
NLP verarbeitet menschliche Sprache mithilfe von Algorithmen, die Grammatik, Syntax, Semantik und Kontext analysieren. Dabei werden große Mengen annotierter Daten verwendet, um KI-Modelle zu trainieren, Bedeutungen zu extrahieren, Muster zu erkennen und präzise Antworten zu generieren.
NLP wird in Anwendungen wie virtuellen Assistenten, Chatbots, Sentimentanalyse, maschineller Übersetzung, Textzusammenfassung, Spam-Erkennung und Grammatikkorrektur eingesetzt. Es ermöglicht Systeme, die die Mensch-Computer-Interaktion effizienter und natürlicher gestalten.
Zu den NLP-Diensten gehören Textsammlung (Beschaffung unterschiedlicher Textdaten), Audiosammlung (Aufzeichnen von Sprachdaten), Datenannotation (Beschriften von Text und Audio zum Trainieren von KI) und Transkription (Umwandeln von Sprache in Text zur Analyse).
NLP-Lösungen verbessern KI-Modelle durch präzise beschriftete Datensätze, die den Modellen helfen, die menschliche Sprache besser zu verstehen. Dies verbessert Aufgaben wie Sentimentanalyse, Named Entity Recognition (NER), Konversations-KI und Chatbot-Training.
Zu den wichtigsten Branchen zählen das Gesundheitswesen (Analyse von Krankenakten und Patientenstimmungen), das Finanzwesen (Betrugserkennung und Dokumentenanalyse) und der E-Commerce (personalisierte Empfehlungen und Automatisierung des Kundensupports).
Die Zeitpläne variieren je nach Größe und Komplexität des Projekts, sind jedoch optimiert, um qualitativ hochwertige Daten effizient zu liefern.
Die Qualität wird durch strenge Validierungsprozesse, fachkundige Kommentatoren und fortschrittliche Tools gewährleistet, sodass sichergestellt wird, dass die Daten den höchsten Standards entsprechen.
Die Kosten hängen von Faktoren wie Projektumfang, Datenkomplexität und Anpassungsbedarf ab. Kontaktieren Sie Shaip für ein individuelles Angebot basierend auf Ihren Anforderungen.
NLP as a Service bezeichnet ein vollständig verwaltetes Datenbereitstellungsmodell, bei dem ein NLP-Dienstleister alle Phasen Ihrer Sprachdatenpipeline – von der Erfassung über die Annotation und Qualitätssicherung bis hin zur Auslieferung – für Sie übernimmt. Shaip bietet projektbasierte, abonnementbasierte und teambasierte Bereitstellungsmodelle, die auf unterschiedliche Organisationsbedürfnisse und Projektgrößen zugeschnitten sind.
Jeder Sprachpool besteht aus muttersprachlichen oder nahezu muttersprachlichen Sprechern, die aufgrund ihrer Fachkenntnisse rekrutiert und geprüft wurden. Die Annotationen werden anhand von Referenzdatensätzen kalibriert, und ein sechsstufiges Qualitätssicherungsverfahren mit Bewertung der Übereinstimmung zwischen den Annotatoren gewährleistet die Konsistenz über alle Sprachpaare und Dialekte hinweg.
Shaip betreibt HIPAA-konforme Workflows für NLP-Projekte im Gesundheitswesen und erfüllt die Anforderungen der DSGVO an das Einwilligungsmanagement für die Datenerhebung in der EU. Alle Projekte beinhalten eine lückenlose Dokumentation, Herkunftsnachweise und rollenbasierte Zugriffskontrollen für die Compliance-Abteilungen der Unternehmen.
Ja. Shaip liefert Datensätze zum Befolgen von Anweisungen, Prompt-Response-Paare und RLHF-Präferenzdaten für die Feinabstimmung und Ausrichtung von LLM. Unsere Seite zu generativen KI-Lösungen bietet einen umfassenden Überblick über unsere Trainingsdatendienste für LLM.
Die Datenerfassung umfasst das Sammeln von Rohdaten (Text oder Audio) – dem Eingabematerial, aus dem Ihr Modell lernt. Die Annotation beinhaltet das Kennzeichnen dieser Rohdaten mit strukturierten Tags, Kategorien, Entitäten oder Stimmungsindikatoren, die dem Modell mitteilen, was es verstehen soll. Shaip bietet beides als eigenständige Dienste oder als integrierte End-to-End-Lösung für NLP-Daten an.
Ja. Shaip hat bereits mit Startups in der Frühphase, KMUs und Fortune-500-Unternehmen zusammengearbeitet. Wir bieten flexible Projektplanung, minimale Datensätze für KI-Projekte in der MVP-Phase und skalierbare Liefermodelle, die mit Ihren Annotationsanforderungen wachsen. Kontaktieren Sie uns für ein individuelles Angebot.
