Servicios de anotación de texto para PNL, IA generativa y formación en LLM.
Externalice la anotación de texto en más de 150 idiomas: reconocimiento de entidades, análisis de sentimiento, clasificación y datos de entrenamiento LLM proporcionados por anotadores expertos.
¿Por qué es importante la anotación de texto y por qué la necesitan sus modelos de PLN y LLM?
La anotación de texto consiste en etiquetar texto no estructurado (correos electrónicos, registros de chat, solicitudes de soporte, notas clínicas, contratos legales, publicaciones en redes sociales) para que el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y los modelos de lenguaje a gran escala (MLE) puedan aprender los patrones. Sin datos de entrenamiento anotados de alta calidad, incluso la arquitectura de modelo más robusta tendrá un rendimiento inferior.
En Shaip, creamos conjuntos de datos de texto anotados para cuatro tareas principales: entrenar un modelo desde cero, ajustar un modelo de lenguaje natural de código abierto, evaluar los resultados del modelo y ejecutar aprendizaje por refuerzo continuo con retroalimentación humana (RLHF). Cada conjunto de datos es etiquetado por un anotador experto en el dominio, revisado por un revisor de control de calidad con formación en Six Sigma y entregado en el esquema que requiere su proceso de entrenamiento.
Si su equipo de ciencia de datos dedica actualmente el 80% de su tiempo a limpiar y etiquetar texto en lugar de construir modelos, esa es la brecha que la externalización de la anotación de texto pretende cerrar.
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
Tipos de servicios de anotación de texto que ofrecemos
Cada caso de uso de PLN e IA generativa se corresponde con una o más de las nueve técnicas de anotación. Shaip ofrece las nueve, todo ello dentro de una misma plataforma, con un único gestor de proyectos y un marco de calidad unificado.
Clasificación de texto y etiquetado de temas
Clasificación jerárquica, multietiqueta y de etiquetas únicas para la detección de spam, el enrutamiento de temas, la categorización de noticias, la priorización de intenciones y la moderación de contenido. Diseñado para escalar a taxonomías con cientos de categorías.
Anotación lingüística (categoría gramatical, fonética, morfológica)
Etiquetado de partes de la oración, transcripción fonética, etiquetado morfológico y análisis de dependencias: se utilizan para el modelado de lenguaje con recursos limitados, el entrenamiento de traducción automática y los corpus académicos.
Reconocimiento de Entidades Nombradas (NER) y Vinculación de Entidades
Etiquetamos personas, organizaciones, ubicaciones, fechas, valores monetarios, entidades médicas, cláusulas legales y códigos de productos dentro de texto no estructurado, y vinculamos cada entidad a una base de conocimiento canónica (Wikidata, UMLS, ICD-10 o una ontología del cliente).
Anotación de relaciones y sujeto-acción-objeto (SAO)
Extracción de tripletes para la construcción de grafos de conocimiento, sistemas de extracción de eventos e inteligencia de patentes. El etiquetado SAO transforma oraciones planas en estructuras comprensibles para las máquinas.
Anotación de sentimientos y emociones
Análisis de sentimiento multicategórico (positivo/neutral/negativo) y etiquetado de emociones más preciso en reseñas, publicaciones en redes sociales, solicitudes de soporte y respuestas a encuestas. La cobertura multilingüe permite apreciar los matices culturales: la ironía en inglés no es igual que la ironía en hindi o árabe.
Anotación de intenciones para chatbots y asistentes virtuales
El etiquetado de entidades e intenciones a nivel de enunciado constituye el conjunto de datos fundamental para cualquier IA conversacional, actualización de IVR o función de asistente de voz.
Resolución de correferencias y vinculación a nivel de documento
Correferencia entre múltiples oraciones y documentos: resuelve "ella", "el paciente" y "el acusado" para convertirlos en la entidad canónica. Fundamental para la generación de resúmenes extensos y la IA narrativa clínica.
Etiquetado de respuesta rápida y RLHF para LLM
Comparación de preferencias, pares instrucción-respuesta, razonamientos basados en la cadena de pensamiento, indicaciones adversarias del equipo rojo y puntuación de inocuidad: la capa de retroalimentación humana en la que se basa el ajuste fino de los modelos LLM modernos.
Anotación de documentos y edición posterior mediante OCR
Etiquetado a nivel de campo en archivos PDF escaneados, facturas, registros médicos electrónicos, tarjetas de identificación y formularios estructurados, combinando el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) con la corrección manual para los procesos inteligentes de procesamiento de documentos (IDP).
Por qué los equipos eligen a Shaip como su socio de externalización de anotación de texto.
Más de 18 idiomas
Cobertura de anotadores en todas las principales lenguas indoeuropeas, sino-tibetanas, afroasiáticas y austronesias, así como en lenguas índicas y africanas con pocos recursos. Análisis de sentimiento, entidades nombradas e intención multilingües, todo ello en un único alcance de trabajo.
Marco de calidad Six Sigma
Proceso a cargo de expertos Six Sigma Black Belts. Flujo de trabajo de anotación y control de calidad en dos etapas. Monitoreo continuo de la concordancia entre anotadores (IAA) con umbrales objetivo establecidos para cada proyecto.
Plataforma de anotación robusta
Interfaz de anotación web, con registro de auditoría y segmentación por roles. Admite texto, audio e imagen en un mismo flujo de trabajo, lo que resulta útil cuando su plan de desarrollo incluye anotaciones multimodales.
Anotadores con formación especializada en el dominio
Especialistas en anotación clasificados por área temática: clínicos para proyectos de atención médica, revisores con titulación JD para proyectos legales, licenciados en finanzas para trabajos relacionados con los mercados de capitales y hablantes nativos para cualquier proyecto multilingüe.
Cumplimiento sólido
Cumplimiento con HIPAA, GDPR, SOC 2 e ISO 27001: Controles auditados para información de salud protegida (PHI), datos personales de la UE y seguridad SOC 2 Tipo II. Se ofrece la opción de anonimización de información de identificación personal (PII) antes de que cualquier persona revise los datos.
Modelo comercial flexible
Por objeto etiquetado, por hora de anotación, por proyecto o con un contrato de gestión integral.
¿Por qué externalizar los servicios de anotación de texto a Shaip?
Externalizar la anotación de texto no es una decisión de costes, sino una decisión de velocidad. Cuatro razones por las que los equipos internos delegan el etiquetado de texto a Shaip:
Libere a sus científicos de datos del impuesto de tiempo del 80%.
Los estándares de la industria establecen que el 80 % del esfuerzo de un equipo de ciencia de datos se dedica a la limpieza y preparación de datos. La externalización de la anotación de texto permite recuperar ese tiempo para el desarrollo de modelos, el análisis de errores y la implementación en producción, que es el trabajo por el que realmente se les paga a los científicos de datos.
Calidad de experto en el campo, no de trabajador generalista.
Un médico anota correctamente las notas clínicas a la primera. Un asistente legal anota correctamente los contratos a la primera. Los equipos de anotación generalistas, ya sean de crowdsourcing o con personal interno junior, rehacen el trabajo dos o tres veces. El enrutamiento de dominios colapsa el ciclo de control de calidad.
Escala elástica bajo demanda
El volumen de anotaciones rara vez se distribuye de manera uniforme. Las fases piloto requieren diez anotadores; la fase previa al lanzamiento, trescientos; y el mantenimiento de la producción, veinte. La subcontratación convierte el riesgo de la plantilla en un coste variable y elimina el ciclo de contratación, formación y retención de personal.
Eliminar el sesgo interno
Los grupos de anotadores provenientes de un solo equipo, región o contexto, sin quererlo, incorporan su visión del mundo al modelo. Los grupos de anotadores de múltiples regiones y contextos, combinados con un muestreo de control de calidad que tenga en cuenta los sesgos, generan conjuntos de datos que se generalizan a las poblaciones a las que realmente servirá su modelo.
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:
Servicios de anotación de audio
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.
Servicios de anotación de imágenes
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.
Servicios de anotación de video
Shaip ofrece servicios de etiquetado de video de alta gama para entrenar modelos de visión artificial.
El objetivo aquí es hacer que los conjuntos de datos sean utilizables con herramientas como reconocimiento de patrones, detección de objetos y más.
Recomendaciones
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.
Ofertas
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.
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.
Clientes destacados
Capacitar a los equipos para crear productos de inteligencia artificial líderes en el mundo.
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Preguntas frecuentes
1. ¿Qué es la anotación de texto?
La anotación de texto consiste en etiquetar texto no estructurado —correos electrónicos, contratos, solicitudes de soporte, notas clínicas, publicaciones en redes sociales— con etiquetas estructuradas para que el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y los grandes modelos lingüísticos puedan aprender los patrones que contiene. Los tipos de anotación más comunes incluyen el reconocimiento de entidades nombradas (REN), el análisis de sentimientos, la anotación de intenciones, la clasificación de texto, la vinculación de entidades y el etiquetado SAO (sujeto-acción-objeto). La anotación de texto es la base de todos los sistemas de PLN en producción, todos los chatbots, todos los modelos lingüísticos específicos de dominio y todos los flujos de trabajo modernos de IA para documentos.
2. ¿Debería subcontratar la anotación de texto o desarrollarla internamente?
La decisión suele depender de tres factores. (1) Velocidad: Los equipos internos suelen tardar entre 8 y 12 semanas en contratar y capacitar a los anotadores; la subcontratación comienza a producir datos etiquetados en un plazo de 7 a 14 días. (2) Calidad: Los anotadores externos especializados en un dominio concreto ofrecen un mayor grado de concordancia entre anotadores que los equipos internos generalistas, especialmente en textos sanitarios, jurídicos y financieros. (3) Elasticidad de costos: El volumen de anotaciones fluctúa; la subcontratación convierte un costo fijo de personal en un costo variable por objeto o por hora. La mayoría de los equipos subcontratan la mayor parte del trabajo y mantienen un pequeño grupo interno de revisores de control de calidad: el modelo híbrido.
3. ¿Cómo gestiona Shaip los proyectos de anotación de texto multilingüe?
Shaip gestiona proyectos multilingües con experiencia global y herramientas avanzadas, garantizando un etiquetado preciso en diversos idiomas y regiones.
4. ¿Cómo se utiliza la anotación de texto para entrenar a los chatbots de IA y a los asistentes virtuales?
La anotación de texto ayuda a los chatbots y asistentes virtuales a comprender las consultas de los usuarios al etiquetar entidades, intenciones y sentimientos, lo que les permite proporcionar respuestas precisas y conscientes del contexto.
5. ¿Cuáles son los tipos comunes de anotación de texto que ofrece Shaip?
Shaip ofrece servicios como anotación de entidades, anotación de sentimientos, clasificación de texto, vinculación de entidades, anotación de sujeto-acción-objeto (SAO) y anotación lingüística para entrenar modelos de PNL de manera efectiva.
6. ¿Cómo mejora la anotación de texto el análisis de sentimientos en los modelos de IA?
Las etiquetas de anotación de texto etiquetan datos con emociones como positivas, negativas o neutrales, lo que permite que la IA detecte opiniones y sentimientos para un mejor análisis de los comentarios de los clientes.
7. ¿Por qué la anotación de entidades es fundamental para el desarrollo de chatbots?
La anotación de entidades identifica información clave como nombres, fechas y ubicaciones, lo que permite que los chatbots brinden respuestas relevantes y personalizadas.
8. ¿Qué herramientas y técnicas utiliza Shaip para la anotación de texto?
Shaip utiliza herramientas y técnicas de anotación avanzadas como análisis semántico, vinculación de conocimientos y etiquetado de partes del discurso, lo que garantiza resultados de alta calidad.
9. ¿Cómo garantiza Shaip la calidad de los datos y elimina el sesgo en la anotación de texto?
Shaip emplea estrictos procesos de control de calidad, revisiones de múltiples capas y anotadores expertos para ofrecer conjuntos de datos precisos e imparciales adecuados para el entrenamiento de IA.
10. ¿Cuáles son los desafíos de anotar grandes conjuntos de datos para PNL?
Los desafíos incluyen mantener la consistencia de los datos, gestionar datos específicos del dominio y gestionar proyectos multilingües. Shaip los aborda con escalabilidad, experiencia y un sólido control de calidad.
11. ¿Cuáles son algunos casos de uso específicos de la industria para la anotación de texto?
Shaip apoya aplicaciones en los sectores de atención médica, comercio electrónico, IA conversacional y tecnología mediante el entrenamiento de modelos de IA para tareas como análisis de datos médicos, recomendaciones personalizadas y sistemas de traducción.
12. ¿Puede Shaip proporcionar anotaciones de texto para la IA generativa y el entrenamiento de LLM?
Sí. Shaip ejecuta cuatro flujos de trabajo de anotación específicos para LLM: Ajuste Supervisado (SFT) creación de pares instrucción-respuesta, RLHF Comparación de preferencias y etiquetado racional, Evaluación RAG para la fidelidad de la recuperación y la corrección de las citas, y Teaming rojo para indicaciones adversarias y puntuación de inocuidad. Los resultados se envían en formato JSONL o en el formato de chat de OpenAI para su ingesta directa en Hugging Face, el ajuste fino de OpenAI o los flujos de entrenamiento personalizados.
