Bereet kresend AI Modeller mat modernsten Text Annotation Services

Loosst eis Textannotatiounsservicer ustrengend, detailléiert an eenzegaarteg Datesets erstellen, fir direkt an Är erfannen ML & NLP Prototypen ze passen.

Text Annotatioun Servicer

Bréngt Är Textdaten zum Liewen! 

Featured Clienten

Firwat sinn Text Annotation Services fir NLP gebraucht?

An enger Ära wou Chatbots, E-Mail Filteren a méisproocheg Iwwersetzer e Felddag hunn, brauch et dacks just méi wéi eng Iddi fir intelligent AIs als den nächsten Duerchbroch Tech ze kreéieren. Verdeedeger vun NLP-ugedriwwen Systemer gleewen datt fir Algorithmen op hirem Héichpunkt ze fonktionnéieren, Modeller musse mat inordinate Volumen vun markéierten Textdaten gefüttert ginn, méiglech duerch glafwierdeg Textannotatiounsléisungen & Servicer.

Fir d'Vereinfachung ze vereinfachen, zielt Textannotatioun fir eenzegaarteg, projetgedriwwen Datesätz ze kreéieren, relevant fir e bestëmmten AI Setup. Dës qualitativ héichwäerteg Datesätz sinn instrumental fir Trainingsmodeller fir ze Leeschtunge wéi spezifizéiert.

Nach ëmmer net sécher iwwer wéi Textannotatioun fir Machine Learning funktionnéiert! Gutt, stellt Iech vir, eng Websäit mat integréierten Chatbots um 3 Auer de Moien ze besichen, wou Dir Froen aschreift an Äntwerten an engem Abléck kritt. Dir kënnt sécher net erwaarden datt eng Persoun op sou enger ongewéinlecher Stonn reagéiert. Dëst ass wou d'Magie vun AI erakënnt wéi d'Chatbots, wann se eng Ufro kréien, séier Äntwerte vun den Trainingsdaten zréckzéien.

Genau Text Annotatioun Fir Maschinn Léieren

Sou vill wéi d'Konzept intrigant fillt, kann ähnlech Ressourcen virbereeden vill Effort, Beruffserfahrung an Expert-Niveau Intellekt huelen. Dëst ass wou Shaip sech als zouverlässeg Textannotatiounsfirma weist, déi sech extensiv fokusséiert fir déi gesammelten Donnéeën op Perfektioun ze markéieren.

Mam Shaip u Bord, kënnt Dir ophalen Iech Suergen iwwer d'perceptive Fäegkeeten vun Äre Maschinnléieren-Setups ze maachen, well d'AI Trainingsdaten ugebuede sinn bereet fir Äntwerten, Semantik, a jo, souguer Gefiller ze interpretéieren.

Dir sicht méi, hei sinn e puer vun den zousätzleche Virdeeler fir op Shaip als Ären Text Annotation Outsourcing Partner ze vertrauen:

Text Annotatioun Servicer
  • Zilintensiv Approche
  • Focus op Kontext a Kloerheet vun der Kommunikatioun
  • Fäegkeet Maschinnen mat sproochlechen Elementer ze trainéieren
  • Ustrengend Sichmotor Etikettéierung
  • Skalierbar Offeren
  • Méisproocheg Maschinn Iwwersetzung

Eis Expertise

Zil-spezifesch Text Label Services

Mir bidden kognitiv Text Etikettéierungsservicer duerch eist patentéiert Text Etikettéierungsinstrument dat entwéckelt ass fir Organisatiounen z'erméiglechen kritesch Informatioun an onstrukturéierten Text opzemaachen. Den verfügbaren Text annotéieren hëlleft Maschinnen déi mënschlech Sprooch ze verstoen. Mat enger räicher Erfahrung an der natierlecher Sprooch a Linguistik si mir gutt ausgestatt fir Textetikettprojete vun all Skala ze handhaben. Eist qualifizéiert Team kann un verschiddenen Text Etikettéierungsléisungen schaffen wéi genannt Entitéit Unerkennung, Intent Analyse, Sentiment Analyse, Dokument Annotatioun etc. Wielt een deen Är Ufuerderungen entsprécht a loosst de Shaip déi schwéier Hebe behandelen. Drënner sinn e puer annotéiert Text Beispiller.

Text Klassifikatioun

Text Klassifikatioun

Déi elementarst Approche betreffend Textannotatioun, déi sech op d'Kategoriséierung vum Text fokusséiert, baséiert op Inhaltstyp, Absicht, Gefill, & Thema. Eemol kategoriséiert ginn d'Datesätz an de System als Deel vun engem virdefinéierte Segment gefüttert, op déi Maschinnen Zougang kënnen fir eng Äntwert ze generéieren

Linguistesch Annotatioun

Linguistesch Annotatioun

Ursprénglech als Corpus Annotatioun bezeechent, konzentréiert dës Form vun textueller Datasetiktik op d'Sproochdetailer vun Audio an Texter; Plus, et hëlt och phonetesch Annotatioun, Bits vu semantescher Annotatioun, POS Tagging, etc. Dës Approche ass pertinent wann et drëm geet Maschinn Iwwersetzungsmodeller ze trainéieren

Entitéit Annotatioun

Entitéit Annotatioun

Dës Method fir d'Etikettéierung ass pivotal wann et ëm Chatbot Training kënnt. De Fokus hei läit am Extrait, Lokalisatioun an Tagging Entitéiten ier Dir d'Donnéeën an de System fidderen. Wéi mat all Chatbot-powered Interface, Numm Entitéiten, Schlëssel Ausdréck, a POS wéi Adjektiver, Adverbs, a méi ginn den Mëttelpunkt.

Entitéit Verknëppung

Entitéit Verknëppung

Wärend Annotatoren Entitéiten aus gréisseren Daterepositories extrahéieren, musse se matenee verbonne sinn fir Datesets ze bilden déi Bedeitung droen. Dëst ass ee vun de wéinegen Textannotatiounsinstrumenter déi d'Astellung vun komplette Wëssensdatenbanken iwwer Desambiguatioun enthalen a schliisslech end-to-end Linken. zB URL Routing, direkt vum Chat Interface

Sao (Thema Aktiounsobjekt)

SAO (Subject Action Object)

Wann en Text méi Entitéite enthält, verbonne mat enger Handlung. Zum Beispill, 'John hits Jimmy', ass op fir Entitéitsannotatioun & Textklassifikatioun, wou e Label betreffend gesetzlech-baséiert Diskussioun bäigefüügt gëtt. Wéi och ëmmer, fir de Modell de Saz ze verstoen, muss et SAO Daten gefiddert ginn, mam John als Thema, Jimmy den Objet & Suing ass d'Aktioun.

Sentiment Annotatioun

Sentiment Annotatioun

Sentiment Annotatioun këmmert sech ëm emotional Etikettéierung an erlaabt intelligent Setups fir verstoppte Konnotatiounen, Meenungen a spezifesch Gefiller z'entdecken. Annotateure ginn Verantwortung zougewisen fir Text ze iwwerpréiwen an als negativ, neutral a positiv Gefiller ze markéieren. Wärend Intent Annotatioun konzentréiert sech op de Wonsch vun der Ufro.

All Text muss duerch dës Form vu Label goen fir d'Modeller op Perfektioun ze trainéieren

Grënn fir Shaip als Äre Vertrauenswierdeg Text Annotation Partner ze wielen

Leit

Leit

Engagéiert an trainéiert Teams:

  • 30,000+ Kollaborateure fir Dateschafung, Label & QA
  • Credential Project Management Team
  • Erlieft Produkt Entwécklung Team
  • Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Prozess

Prozess

Déi héchste Prozesseffizienz gëtt geséchert mat:

  • Robust 6 Sigma Stage-Gate Prozess
  • En engagéierten Team vu 6 Sigma Schwaarze Gürtel - Schlësselprozessbesëtzer & Qualitéitskonformitéit
  • Kontinuéierlech Verbesserung & Feedback Loop
Plattform

Plattform

Déi patentéiert Plattform bitt Virdeeler:

  • Web-baséiert Enn-zu-Enn Plattform
  • Impeccable Qualitéit
  • Méi séier TAT
  • Nahtlos Liwwerung

Firwat sollt Dir Textdaten Labeling / Annotation outsource

Team dedicéieren

Et gëtt geschat datt Datewëssenschaftler iwwer 80% vun hirer Zäit an Datereinigung an Datepräparatioun verbréngen. Mat Outsourcing kann Äert Team vun Datewëssenschaftler sech op d'Fortsetzung vun der Entwécklung vu robuste Algorithmen konzentréieren, déi den langweilegen Deel vun der Aarbecht un eis iwwerloossen.

Skalierbarkeet

Och en duerchschnëttleche Machine Learning (ML) Modell erfuerdert d'Etikettéierung vu grousse Stécker vun Daten, wat d'Firmen erfuerdert Ressourcen vun aneren Teams ze zéien. Mat Datenannotatiounsberoder wéi eis, bidden mir Domainexperten déi engagéiert un Äre Projete schaffen a kënnen Operatiounen einfach skala wéi Äre Geschäft wiisst.

Besser Qualitéit

Engagéierten Domain Experten, déi Dag-an-Dag-Out annotéieren wäerten - all Dag - eng super Aarbecht maachen am Verglach zu engem Team, dat Annotatiounsaufgaben an hire beschäftegten Zäitplang muss ophuelen. Natierlech ze soen, et resultéiert zu engem besseren Output.

Eliminéiert intern Bias

De Grond firwat AI Modeller feelen, ass well Teams déi un der Datesammlung an Annotatioun schaffen onbedéngt Bias aféieren, d'Ennresultat scheiwen an d'Genauegkeet beaflossen. Wéi och ëmmer, den Dateannotatiouns Verkeefer mécht eng besser Aarbecht fir d'Donnéeën ze annotéieren fir eng verbessert Genauegkeet andeems d'Annahmen a Bias eliminéiert ginn.

Servicer ugebueden

Expert Bilddatensammlung ass net all Hand-on-Deck fir ëmfaassend AI Setups. Bei Shaip kënnt Dir souguer déi folgend Servicer betruechten fir Modeller méi verbreet ze maachen wéi soss:

Audio Annotatioun

Audio Annotatioun
Servicer

Labeling Audioquellen, Ried, a Stëmmspezifesch Datesätz iwwer relevant Tools wéi Riederkennung, Spriecher-Diariséierung, Emotiounenerkennung, a méi, ass eppes wat Shaip spezialiséiert ass.

Bild Annotatioun

Bild Annotatioun
Servicer

Mir si stolz op d'Etikettéierung, segmentéiert Bilddatesets fir kresend Computervisiounsmodeller ze trainéieren. E puer vun den relevanten Techniken enthalen Grenzerkennung & Bildklassifikatioun.

Video Annotatioun

Video Annotatioun
Servicer

Shaip bitt High-End Video Etikettéierungsservicer fir Training Computer Vision Modeller. D'Zil hei ass Datensätz benotzbar ze maachen mat Tools wéi Mustererkennung, Objekterkennung, a méi.

NLP System an der Pipeline? Investéiert an Avant-Grad Text Etikettéierungsservicer - eis Experten këmmeren sech ëm komplex Etikettéierung

E Prozess fir textuell Datesätz ze etikettéieren fir se Training-prett fir NLP Modeller ze maachen ass wat Textannotatioun alles ass.

Et gi vill Weeër fir en Textschnëtt ze annotéieren. Wéi och ëmmer, Textannotatioun fir NLP hänkt vun Äre Gebrauchsfäll of. D'Standard Praxis ass awer e Metadatentag un den Dataset ze addéieren, wärend seng Charakteristiken markéiert, wéi Ausdréck, Schlësselwieder, a souguer Gefiller.

"Henry gouf de 24. Mäerz 1990 gebuer an ass weider e groussen Numm an der Ënnerhalungsindustrie ginn." Wann Dir de Saz virsiichteg liest, kritt Dir zimmlech e puer Annotatiounsbeispiller, mam Henry an dem entspriechende Gebuertsdatum a Joer vun der Gebuert Entitéiten, an d'Gefill ass neutral, wann se annotéiert.

Textannotatioun an NLP geet einfach drëm Etiketten un d'Datesets ze definéieren, déi meeschtens disparate Sazstrukture sinn, déi waarden op kategoriséiert ze ginn.

Textdaten Annotatioun ass de Schrëtt fir intelligent Chatbots z'entwéckelen, virtuell Assistenten, E-Mail Filteren, Iwwersetzer, an alles wat Maschinnen erlaabt déi natierlech Veraarbechtungssprooch vu Mënschen ze verstoen an och deementspriechend z'äntwerten.