Recopilación de datos de texto de casos específicos
Empodere a los modelos de PNL para descifrar el lenguaje humano con un servicio de recopilación de datos de texto centrado en la inteligencia artificial de última generación
Imagine su tubería de datos de texto sin cuellos de botella. ¡Permítanos mostrarle cómo!
Clientes destacados
¿Por qué se necesita un conjunto de datos de entrenamiento de texto para el procesamiento del lenguaje natural?
Entrenar máquinas inteligentes para que puedan monitorear datos de texto y tomar decisiones basadas en las entradas puede ser una hazaña difícil de lograr. ¿Pero no podemos simplemente entrenar a las máquinas para que vean las entradas según patrones?
Bueno, podemos, pero no todas las máquinas están al tanto del análisis visual. Ciertas aplicaciones se basan estrictamente en el lenguaje y están destinadas a filtrar textos, proporcionar análisis de texto y traducir, en forma escrita. Para modelos inteligentes como estos, el primer paso para una capacitación integral es hacer que consuman enormes volúmenes de datos de texto.
Aún así, la obtención de datos es una tarea desalentadora con complejidades que varían según la naturaleza de las capacidades de aprendizaje profundo, PNL y aprendizaje automático. Por lo tanto, como primer paso hacia el aprendizaje holístico supervisado, no supervisado y reforzado que es mucho más dinámico y de naturaleza en cascada, una organización debe confiar en servicios de recopilación de datos de texto creíbles.
Con herramientas confiables de recopilación de datos de texto a su disposición, puede:
- Cree una base de datos exhaustiva para su modelo de IA
- Apunte a todas las formas de recopilación de datos
- Atienda cada caso de uso al que apunta el modelo
- Implementar la tecnología de reconocimiento óptico de caracteres para automatizar la extracción de datos escritos
- Mejorar las capacidades de investigación y creación de pruebas del sistema inteligente.
- Implemente tecnologías de minería de textos con facilidad
Servicios profesionales de recopilación de datos de texto para PNL
Cualquier tema. Cualquier escenario.
La minería de texto requiere perspectiva. La cantidad y la calidad de la información que desea introducir en un sistema depende de la especificidad, los casos de uso, la planificación general y los aspectos creativos del proyecto. Además, puede haber configuraciones bastante sencillas que solo requieren datos en cantidades enormes, aunque con un enfoque en el tiempo de respuesta y la capacitación integral.
Finalmente, algunos modelos de PNL deben eliminar el sesgo de la IA recurriendo a reservas textuales altamente granulares. Independientemente de las preferencias, la calidad que desee exhibir y el alcance de las capacidades del modelo, en Shaip, lo ayudamos a satisfacer todos los requisitos, a través de servicios de recopilación de datos de texto específicos, curados, personalizados y maleables. Subcontratar la adquisición de datos de capacitación en IA a Shaip también significa acceso a los siguientes beneficios:
- Identificación de conjuntos de datos de texto precisos para ML con análisis semántico en el núcleo
- Preparación de modelos de aprendizaje automático para la transcripción, con soporte para la identificación del habla humana
- Soporte para una amplia gama de idiomas
- Atención al cliente con formación inteligente
- Capacidad para atender aplicaciones dispares
Nuestra Experiencia
Tipos de recopilación de datos de texto que cubrimos
El verdadero valor de los servicios de recopilación de datos de texto cognitivo de Shaip es que brinda a las organizaciones la clave para desbloquear la información crítica que se encuentra en lo profundo de los datos de texto no estructurados. Estos datos no estructurados pueden incluir notas médicas, reclamos de seguros de propiedad personal o registros bancarios. Una gran cantidad de recopilación de datos de texto es esencial para desarrollar tecnologías que puedan comprender el lenguaje humano. En Shaip, obtiene la pila completa de recopilación de datos cuando se trata de modelos de entrenamiento que utilizan fuentes documentadas. Nuestros servicios cubren una amplia variedad de servicios de recopilación de datos de texto para crear conjuntos de datos de PNL de alta calidad.
Recibo de datos
Colecciones
Enseñe sus modelos inteligentes de comercio electrónico a identificar facturas con precisión.
Nuestra tecnología OCR y las técnicas de identificación relevantes lo ayudan a introducir datos relacionados con recibos de taxi, facturas de Internet, facturas de restaurantes, facturas de compras y recibos multilingües en las máquinas para capacitarlos de manera integral.
Conjunto de datos de tickets
Colecciones
Remodele su asistente de viaje digital con información impactante
Asegúrese de que su modelo de IA personalizado pueda identificar trenes, cruceros, aerolíneas, autobuses y otros boletos a la perfección con amplios conjuntos de datos de texto para el aprendizaje automático y la información de OCR que se ingresa en los mismos.
Transcripciones de dictados de médicos y datos de EHR
Entrene modelos sanitarios de forma proactiva para mejorar la precisión clínica.
Nuestras soluciones de recopilación de datos de texto se adaptan a conjuntos de datos médicos y transcripciones, lo que le permite construir configuraciones de atención médica digitales innovadoras que pueden almacenar información clínica, administrar el flujo de trabajo y automatizar la transcripción médica.
Conjunto de datos de documentos
Colecciones
Prepare RTO digitales, bancos de pago y configuraciones profesionales de manera inteligente
Le ayudamos a configurar modelos que tengan un propósito profesional al permitirles identificar documentos. Nuestra cobertura se extiende a tarjetas de crédito, documentos de propiedad, licencias de conducir, conjuntos de datos de visas y más.
Variación de intención
Conjunto de datos
Diseñe sistemas de PNL ilustrados que puedan identificar la intención.
Ahora entrene máquinas para identificar la intención de sus entradas textuales. Shaip le permite acceder al reconocimiento de intenciones y la clasificación de intenciones para detectar emociones a partir de la estructuración de oraciones y el orden de las palabras.
Transcripción de datos manuscrita
Modelos de reconocimiento y detección de texto con IA al alcance de su mano.
Transcriba una amplia gama de documentos históricos o incluso notas escritas a mano mediante la transcripción de datos escritos a mano. Además, nuestro enfoque de capacitación granular permite que su modelo reconozca la estructura, el diseño y el texto
Datos de entrenamiento de chatbot
Implemente chatbots interactivos para una apariencia más profesional
Tenemos conjuntos de datos de capacitación de Chatbot a nuestra disposición para ayudarlo a desarrollar algunos de los programas más interactivos para su configuración profesional. Con nuestra recopilación de datos de mensajes de texto y servicios basados en verticales, es más fácil para los chatbots responder orgánicamente a las entradas textuales.
Entrenamiento OCR
Agregue un elemento visual a los modelos de IA basados en texto
Nuestros servicios cubren OCR (reconocimiento óptico de caracteres) como un servicio independiente, lo que le permite reconocer de manera inteligente palabras, caracteres, información de fotografías escaneadas y más, con conjuntos de datos confiables para alimentar la máquina.
Conjuntos de datos de texto
Conjuntos de datos de PNL para análisis de sentimiento
Analice las emociones humanas interpretando los matices en las reseñas de los clientes, las redes sociales, etc.
Conjunto de datos de texto para reconocimiento de voz y chatbots
Recopile conjuntos de datos de texto, es decir, correos electrónicos, SMS, blogs, documentos, trabajos de investigación, etc.
Razones para elegir a Shaip como su socio confiable de recopilación de datos de texto
Enfoque
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
Procesos
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
Enfoque
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
Procesos
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
Servicios Ofrecidos
La recopilación de datos de texto de expertos no es una tarea práctica para 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 recopilación de datos de audio
Hacemos que sea más fácil para usted alimentar a los modelos con datos de voz para ayudarlos a explorar las ventajas del procesamiento del lenguaje natural de una manera más equilibrada.
Servicios de recopilación de datos de imágenes
Asegúrese de que su modelo de visión por computadora identifique cada imagen con precisión, para entrenar sin problemas los modelos de inteligencia artificial de próxima generación del futuro
Servicios de recopilación de datos de video
Ahora céntrese en la visión por computadora junto con la PNL para entrenar a sus modelos a identificar objetos, individuos, elementos disuasorios y otros elementos visuales a la perfección.
Recomendaciones
Guía de compradores
Guía del comprador AI para la recopilación de datos
Las máquinas no tienen mente propia. Carecen de opiniones, hechos y capacidades como el razonamiento, la cognición y más. Para convertirlos en medios poderosos, necesita algoritmos que se desarrollen en base a datos.
Blog
Anotación de texto en aprendizaje automático: una guía completa
La anotación de texto en el aprendizaje automático se refiere a agregar metadatos o etiquetas a los datos textuales sin procesar para crear conjuntos de datos estructurados para entrenar, evaluar y mejorar los modelos de aprendizaje automático. Es un paso crucial en las tareas de procesamiento del lenguaje natural (NLP).
Soluciones
Datos de entrenamiento de IA para reconocimiento óptico de caracteres (OCR)
Optimice la digitalización de datos con datos de entrenamiento de reconocimiento óptico de caracteres (OCR) de alta calidad para crear modelos de aprendizaje automático inteligentes. Descifrar y digitalizar imágenes escaneadas de texto es un desafío para muchas empresas que desarrollan modelos confiables de inteligencia artificial y aprendizaje profundo.
¿Quiere crear su propio conjunto de datos de texto?
Contáctenos ahora para dejar de lado sus preocupaciones de recopilación de datos de entrenamiento de texto
Preguntas más frecuentes (FAQ)
La recopilación de datos de texto es el proceso de recopilar contenido escrito para entrenar y perfeccionar modelos de aprendizaje automático, permitiéndoles comprender y procesar el lenguaje.
En ML, la recopilación de datos de texto implica obtener y organizar texto de varias fuentes. Luego, estos datos se utilizan para enseñar al modelo cómo reconocer patrones, hacer predicciones o generar texto basado en los ejemplos proporcionados.
La recopilación de datos de texto es vital porque la calidad y variedad de los datos determinan la precisión del modelo. Cuanto mejores sean los datos, más eficiente y preciso será el modelo en el manejo de tareas lingüísticas.
Los datos de texto pueden provenir de varias fuentes, incluidos libros, artículos, sitios web, redes sociales, registros de chat, reseñas de clientes, correos electrónicos y más, según el proyecto específico y sus objetivos.