Prepare modelos de inteligencia artificial exigentes con servicios de anotación de texto de última generación
Deje que nuestros servicios de anotación de texto creen conjuntos de datos exhaustivos, detallados y únicos, que encajen perfectamente en sus prototipos de ML y PNL de invención.
¡Haga que sus datos de texto cobren vida!
Clientes destacados
¿Por qué se necesitan los servicios de anotaciones de texto para la PNL?
En una era en la que los chatbots, los filtros de correo electrónico y los traductores multilingües están teniendo un día de campo, a menudo se necesita algo más que una idea para crear IA inteligentes como la próxima tecnología innovadora. Los defensores de los sistemas impulsados por PNL creen que para que los algoritmos funcionen en su punto máximo, los modelos deben alimentarse con volúmenes desmesurados de datos de texto etiquetados, lo que es posible gracias a soluciones y servicios de anotación de texto creíbles.
Para simplificar, la anotación de texto tiene como objetivo crear conjuntos de datos únicos, impulsados por proyectos, relevantes para una configuración de IA en particular. Estos conjuntos de datos de alta calidad son fundamentales para que los modelos de entrenamiento funcionen según lo especificado.
¡Todavía no estoy seguro de cómo funciona la anotación de texto para el aprendizaje automático! Bueno, imagina visitar un sitio web con chatbots integrados a las 3 de la mañana, donde escribes preguntas y obtienes respuestas en un abrir y cerrar de ojos. Ciertamente, no se puede esperar que una persona responda a una hora tan extraña. Aquí es donde la magia de la IA entra en acción cuando los chatbots, al recibir una consulta, recuperan rápidamente las respuestas de los datos de entrenamiento.
Anotación de texto precisa para el aprendizaje automático
Por más intrigante que parezca el concepto, preparar recursos similares puede requerir mucho esfuerzo, experiencia profesional e intelecto de nivel experto. Aquí es donde Shaip aparece como una empresa confiable de anotación de texto, enfocándose ampliamente en etiquetar los datos recopilados a la perfección.
Con Shaip a bordo, puede dejar de preocuparse por las capacidades perceptivas de sus configuraciones de aprendizaje automático, ya que los datos de entrenamiento de IA que se ofrecen están preparados para interpretar respuestas, semántica y sí, incluso sentimientos.
Buscando más, estos son algunos de los beneficios adicionales de confiar en Shaip como su socio de subcontratación de anotaciones de texto:
- Enfoque intensivo en objetivos
- Centrarse en el contexto y la claridad de la comunicación.
- Capacidad para entrenar máquinas con elementos lingüísticos.
- Etiquetado exhaustivo del motor de búsqueda
- Ofertas escalables
- Traducción automática multilingüe
Nuestra Experiencia
Servicios de etiquetado de texto para objetivos específicos
Brindamos servicios de etiquetado de texto cognitivo a través de nuestra herramienta de etiquetado de texto patentada que está diseñada para permitir que las organizaciones desbloqueen información crítica en texto no estructurado. Anotar el texto disponible ayuda a las máquinas a comprender el lenguaje humano. Con una rica experiencia en lenguaje natural y lingüística, estamos bien equipados para manejar proyectos de etiquetado de texto de cualquier escala. Nuestro equipo calificado puede trabajar en diferentes soluciones de etiquetado de texto como reconocimiento de entidades nombradas, análisis de intenciones, análisis de sentimientos, anotación de documentos, etc. Elija uno que se adapte a sus necesidades y deje que Shaip se encargue del trabajo pesado. A continuación se muestran algunos ejemplos de texto anotado.
Clasificación de texto
El enfoque más elemental con respecto a la anotación de texto, que se centra en categorizar el texto, según el tipo de contenido, la intención, el sentimiento y el tema. Una vez categorizados, los conjuntos de datos se introducen en el sistema como parte de un segmento predefinido, al que las máquinas pueden acceder para generar una respuesta.
Anotación lingüística
Originalmente denominada anotación de corpus, esta forma de etiquetado de conjuntos de datos textuales se centra en los detalles del idioma del audio y los textos; Además, también requiere anotaciones fonéticas, bits de anotaciones semánticas, etiquetado POS, etc. Este enfoque es pertinente cuando se trata de entrenar modelos de traducción automática.
Anotación de entidad
Este método de etiquetado es fundamental cuando se trata de la formación de Chatbot. El enfoque aquí radica en extraer, localizar y etiquetar entidades antes de introducir los datos en el sistema. Al igual que con cualquier interfaz impulsada por Chatbot, las entidades de nombre, las frases clave y los puntos de venta como adjetivos, adverbios y más se convierten en la pieza central.
Vinculación de entidades
Si bien los anotadores extraen entidades de repositorios de datos más grandes, deben estar interconectados para formar conjuntos de datos que tengan significado. Esta es una de las pocas herramientas de anotación de texto que incluye la creación de bases de datos de conocimiento completas mediante la eliminación de ambigüedades y, finalmente, la vinculación de un extremo a otro. por ejemplo, enrutamiento de URL, directamente desde la interfaz de chat
SAO (objeto de acción del sujeto)
Cuando un texto contiene varias entidades, vinculadas por una acción. Por ejemplo, 'John golpea a Jimmy', está abierto a anotaciones de entidades y clasificación de texto, donde se agrega una etiqueta relacionada con la discusión basada en leyes. Sin embargo, para que el modelo entienda la oración, necesita ser alimentada con datos SAO, con John como sujeto, Jimmy como objeto y demanda como acción.
Anotación de sentimiento
La anotación de sentimiento se encarga del etiquetado emocional y permite configuraciones inteligentes para detectar connotaciones ocultas, opiniones y sentimientos específicos. A los anotadores se les asignan responsabilidades para revisar el texto y etiquetarlo como sentimientos negativos, neutrales y positivos. Mientras que la anotación de intención se centra en el deseo de la consulta.
Cada texto debe pasar por esta forma de etiquetado para entrenar los modelos a la perfección
Razones para elegir a Shaip como su socio confiable de anotaciones de texto
Personas
Equipos dedicados y capacitados:
- Más de 30,000 colaboradores para la creación de datos, etiquetado y control de calidad
- Equipo de gestión de proyectos acreditado
- Equipo de desarrollo de productos experimentado
- Equipo de contratación y incorporación del grupo de talentos
Proceso
La mayor eficiencia del proceso está asegurada con:
- Proceso robusto Stage-Gate de 6 Sigma
- Un equipo dedicado de 6 cinturones negros Sigma: propietarios de procesos clave y cumplimiento de calidad
- Bucle de retroalimentación y mejora continua
Productos
La plataforma patentada ofrece beneficios:
- Plataforma de un extremo a otro basada en la web
- Calidad impecable
- TAT más rápido
- Entrega perfecta
Personas
Equipos dedicados y capacitados:
- Más de 30,000 colaboradores para la creación de datos, etiquetado y control de calidad
- Equipo de gestión de proyectos acreditado
- Equipo de desarrollo de productos experimentado
- Equipo de contratación y incorporación del grupo de talentos
Proceso
La mayor eficiencia del proceso está asegurada con:
- Proceso robusto Stage-Gate de 6 Sigma
- Un equipo dedicado de 6 cinturones negros Sigma: propietarios de procesos clave y cumplimiento de calidad
- Bucle de retroalimentación y mejora continua
Productos
La plataforma patentada ofrece beneficios:
- Plataforma de un extremo a otro basada en la web
- Calidad impecable
- TAT más rápido
- Entrega perfecta
Por qué debería subcontratar el etiquetado / anotación de datos de texto
Equipo dedicado
Se estima que los científicos de datos dedican más del 80% de su tiempo a la limpieza y preparación de datos. Con la subcontratación, su equipo de científicos de datos puede concentrarse en continuar con el desarrollo de algoritmos sólidos, dejándonos la parte tediosa del trabajo a nosotros.
Escalabilidad
Incluso un modelo de aprendizaje automático (ML) promedio requeriría etiquetar grandes cantidades de datos, lo que requiere que las empresas obtengan recursos de otros equipos. Con consultores de anotación de datos como nosotros, ofrecemos expertos en dominios que trabajan con dedicación en sus proyectos y pueden escalar fácilmente las operaciones a medida que crece su negocio.
Mejor calidad
Los expertos en dominios dedicados, que anotan día tras día, harán, cualquier día, un trabajo superior en comparación con un equipo, que necesita acomodar las tareas de anotación en sus apretadas agendas. No hace falta decir que da como resultado una mejor producción.
Eliminar el sesgo interno
La razón por la que los modelos de IA fallan es porque los equipos que trabajan en la recopilación de datos y la anotación introducen sesgos involuntariamente, sesgando el resultado final y afectando la precisión. Sin embargo, el proveedor de anotaciones de datos hace un mejor trabajo al anotar los datos para mejorar la precisión al eliminar suposiciones y sesgos.
Servicios Ofrecidos
La recopilación de datos de imágenes de expertos no es una tarea práctica para las configuraciones integrales de IA. En Shaip, incluso puede considerar los siguientes servicios para hacer que los modelos estén más extendidos de lo habitual:
Anotación de audio
Servicios
El etiquetado de fuentes de audio, voz y conjuntos de datos específicos de voz a través de herramientas relevantes como el reconocimiento de voz, el registro del hablante, el reconocimiento de emociones y más, es algo en lo que Shaip se especializa.
Anotación de imagen
Servicios
Nos enorgullecemos de etiquetar conjuntos de datos de imágenes segmentados para entrenar modelos de visión por computadora exigentes. Algunas de las técnicas relevantes incluyen el reconocimiento de límites y la clasificación de imágenes.
Anotación de video
Servicios
Shaip ofrece servicios de etiquetado de video de alta gama para entrenar modelos de visión por computadora. El objetivo aquí es hacer que los conjuntos de datos se puedan utilizar con herramientas como el reconocimiento de patrones, la detección de objetos y más.
Recomendaciones
Lista de ofrendas
Recopilación de datos de texto de casos específicos
El verdadero valor de los servicios de recopilación de datos de texto cognitivos de Shaip es que brinda a las organizaciones la clave para desbloquear información crítica que se encuentra en lo profundo de los datos de texto no estructurados.
Guía de compradores
Guía del comprador para anotación y etiquetado de datos
Por lo tanto, desea iniciar una nueva iniciativa de IA / ML y se está dando cuenta de que encontrar buenos datos será uno de los aspectos más desafiantes de su operación. La salida de su modelo de IA / ML es tan buena como los datos.
Blog
Garantizar una anotación de datos precisa para proyectos de IA
Una solución sólida basada en IA se basa en datos, no solo en cualquier dato, sino en datos de alta calidad y anotados con precisión. Solo los mejores y más refinados datos pueden impulsar su proyecto de IA, y esta pureza de datos tendrá un gran impacto en el resultado del proyecto.
¿Sistema de PNL en trámite? Invierta en servicios de etiquetado de texto de vanguardia: nuestros expertos se encargan del etiquetado complejo
Preguntas más frecuentes (FAQ)
Un proceso de etiquetado de conjuntos de datos textuales para que estén listos para el entrenamiento para los modelos de PNL es de lo que se trata la anotación de texto.
Hay muchas formas de realizar anotaciones en un fragmento de texto. Sin embargo, la anotación de texto para PNL depende de sus casos de uso. Sin embargo, la práctica estándar es agregar una etiqueta de metadatos al conjunto de datos, mientras se marcan sus características, como frases, palabras clave e incluso sentimientos.
"Henry nació el 24 de marzo de 1990 y se convirtió en un gran nombre en la industria del entretenimiento". Si lee la oración con atención, obtendrá bastantes ejemplos de anotaciones, con Henry y la fecha y el año de nacimiento relevantes como entidades, y el sentimiento es neutral, cuando se anotan.
La anotación de texto en PNL se trata simplemente de definir etiquetas para los conjuntos de datos, que en su mayoría son estructuras de oraciones dispares, a la espera de ser categorizadas.
La anotación de datos de texto es el trampolín para desarrollar chatbots inteligentes, asistentes virtuales, filtros de correo electrónico, traductores y cualquier cosa que permita a las máquinas comprender el lenguaje de procesamiento natural de los humanos e incluso responder, en consecuencia.