เตรียมโมเดล AI ที่ชาญฉลาดด้วยบริการบันทึกย่อข้อความที่ทันสมัย

ให้บริการบันทึกย่อแบบข้อความของเราสร้างชุดข้อมูลที่สมบูรณ์ มีรายละเอียด และไม่ซ้ำใคร เพื่อให้พอดีกับต้นแบบ ML & NLP ที่ประดิษฐ์ขึ้นของคุณ

บริการคำอธิบายประกอบข้อความ

ทำให้ข้อมูลข้อความของคุณมีชีวิต! 

ลูกค้าที่แนะนำ

เหตุใดบริการคำอธิบายประกอบข้อความจึงจำเป็นสำหรับ NLP

ในยุคที่แชทบ็อต ตัวกรองอีเมล และนักแปลหลายภาษาต้องเผชิญหน้ากัน มักใช้เวลามากกว่าแค่แนวคิดในการสร้าง AI อัจฉริยะเพื่อเป็นเทคโนโลยีที่ก้าวล้ำต่อไป ผู้เสนอระบบที่ขับเคลื่อนด้วย NLP เชื่อว่าเพื่อให้อัลกอริทึมทำงานได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ โมเดลจำเป็นต้องป้อนข้อมูลข้อความที่มีป้ายกำกับในปริมาณที่มากเกินไป ซึ่งเป็นไปได้ด้วยโซลูชันและบริการคำอธิบายประกอบข้อความที่น่าเชื่อถือ

เพื่อให้ง่ายขึ้น คำอธิบายประกอบแบบข้อความมีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างชุดข้อมูลเฉพาะที่ขับเคลื่อนด้วยโปรเจ็กต์ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการตั้งค่า AI เฉพาะ ชุดข้อมูลคุณภาพสูงเหล่านี้เป็นเครื่องมือในแบบจำลองการฝึกอบรมเพื่อดำเนินการตามที่ระบุ

ยังไม่แน่ใจว่าคำอธิบายประกอบแบบข้อความสำหรับแมชชีนเลิร์นนิงทำงานอย่างไร! ลองนึกภาพการเยี่ยมชมเว็บไซต์ที่มีแชทบอทในตัวตอนตี 3 ในตอนเช้า ซึ่งคุณจะพิมพ์คำถามและรับคำตอบได้ในพริบตา คุณไม่สามารถคาดหวังให้คนตอบสนองในเวลาแปลก ๆ เช่นนี้ได้ นี่คือจุดที่เวทย์มนตร์ของ AI เริ่มทำงานเมื่อแชทบอทได้รับคำตอบอย่างรวดเร็วจากข้อมูลการฝึกอบรม

คำอธิบายประกอบข้อความที่ถูกต้องสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

การเตรียมทรัพยากรที่คล้ายคลึงกันอาจต้องใช้ความพยายามอย่างมาก ประสบการณ์ระดับมืออาชีพ และสติปัญญาระดับผู้เชี่ยวชาญ นี่คือจุดที่ Shaip ปรากฏตัวในฐานะบริษัทบันทึกย่อแบบข้อความที่เชื่อถือได้ โดยมุ่งเน้นที่การติดป้ายกำกับข้อมูลที่รวบรวมได้อย่างสมบูรณ์แบบ

ด้วย Shaip บนเรือ คุณสามารถหยุดกังวลเกี่ยวกับความสามารถในการรับรู้ของการตั้งค่าแมชชีนเลิร์นนิงของคุณ เนื่องจากข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่นำเสนอนั้นพร้อมที่จะตีความการตอบสนอง ความหมาย และใช่ แม้กระทั่งความรู้สึก

มองหาข้อมูลเพิ่มเติม ต่อไปนี้คือข้อดีบางประการของการพึ่งพา Shaip เป็นพันธมิตรเอาท์ซอร์สของคำอธิบายประกอบข้อความ:

บริการคำอธิบายประกอบข้อความ
  • แนวทางที่เน้นเป้าหมาย
  • เน้นบริบทและความชัดเจนของการสื่อสาร
  • ความสามารถในการฝึกเครื่องจักรที่มีองค์ประกอบทางภาษา
  • การติดฉลากเครื่องมือค้นหาอย่างละเอียดถี่ถ้วน
  • ข้อเสนอที่ปรับขนาดได้
  • การแปลเครื่องหลายภาษา

ความเชี่ยวชาญของเรา

บริการติดฉลากข้อความเฉพาะเป้าหมาย

เราให้บริการการติดฉลากข้อความที่รับรู้ผ่านเครื่องมือการติดฉลากข้อความที่ได้รับการจดสิทธิบัตร ซึ่งออกแบบมาเพื่อให้องค์กรสามารถปลดล็อกข้อมูลที่สำคัญในข้อความที่ไม่มีโครงสร้างได้ การใส่คำอธิบายประกอบข้อความที่มีอยู่จะช่วยให้เครื่องเข้าใจภาษามนุษย์ ด้วยประสบการณ์อันยาวนานในด้านภาษาธรรมชาติและภาษาศาสตร์ เรามีความพร้อมในการจัดการโครงการการติดฉลากข้อความในทุกขนาด ทีมงานที่ผ่านการรับรองของเราสามารถทำงานกับโซลูชันการติดฉลากข้อความต่างๆ เช่น การรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อ การวิเคราะห์ความตั้งใจ การวิเคราะห์ความรู้สึก คำอธิบายประกอบเอกสาร ฯลฯ เลือกหนึ่งอันที่เหมาะกับความต้องการของคุณ แล้วให้ Shaip จัดการงานยกของหนัก ด้านล่างนี้คือตัวอย่างข้อความที่มีคำอธิบายประกอบบางส่วน

การจัดประเภทข้อความ

การจัดประเภทข้อความ

วิธีการพื้นฐานที่สุดเกี่ยวกับคำอธิบายประกอบข้อความ ซึ่งเน้นที่การจัดหมวดหมู่ข้อความ ตามประเภทเนื้อหา เจตนา ความรู้สึก และหัวเรื่อง เมื่อจัดหมวดหมู่แล้ว ชุดข้อมูลจะถูกป้อนเข้าสู่ระบบโดยเป็นส่วนหนึ่งของเซ็กเมนต์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งเครื่องสามารถเข้าถึงเพื่อสร้างการตอบสนอง

คำอธิบายประกอบทางภาษา

คำอธิบายประกอบภาษาศาสตร์

เดิมเรียกว่าคำอธิบายประกอบของคลังข้อมูล รูปแบบการติดฉลากชุดข้อมูลที่เป็นข้อความนี้เน้นที่รายละเอียดภาษาของเสียงและข้อความ นอกจากนี้ยังต้องใช้คำอธิบายประกอบแบบสัทศาสตร์ บิตของคำอธิบายประกอบเชิงความหมาย การติดแท็ก POS เป็นต้น วิธีการนี้มีความเกี่ยวข้องเมื่อพูดถึงโมเดลการแปลภาษาด้วยเครื่องฝึก

คำอธิบายประกอบเอนทิตี

คำอธิบายประกอบเอนทิตี

วิธีการติดฉลากนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในการฝึกอบรม Chatbot จุดเน้นอยู่ที่การแยก การค้นหา และการแท็กเอนทิตีก่อนป้อนข้อมูลเข้าสู่ระบบ เช่นเดียวกับอินเทอร์เฟซที่ขับเคลื่อนด้วย Chatbot ชื่อเอนทิตี วลีสำคัญ และ POS เช่น คำคุณศัพท์ กริยาวิเศษณ์ และอื่นๆ จะกลายเป็นส่วนสำคัญ

การเชื่อมโยงเอนทิตี

การเชื่อมโยงเอนทิตี

แม้ว่าหมายเหตุประกอบจะดึงเอนทิตีออกจากที่เก็บข้อมูลขนาดใหญ่ขึ้น แต่ก็จำเป็นต้องเชื่อมโยงกันเพื่อสร้างชุดข้อมูลที่มีความหมาย นี่เป็นหนึ่งในเครื่องมือสร้างคำอธิบายประกอบแบบข้อความไม่กี่เครื่องมือที่รวมการตั้งค่าฐานข้อมูลความรู้ที่สมบูรณ์ผ่านการแก้ความกำกวมและการเชื่อมโยงแบบ end-to-end ในท้ายที่สุด เช่น การกำหนดเส้นทาง URL โดยตรงจากอินเทอร์เฟซการแชท

เซา (วัตถุการกระทำของเรื่อง)

SAO (วัตถุดำเนินการวัตถุ)

เมื่อข้อความมีหลายเอนทิตี เชื่อมโยงโดยการกระทำ ตัวอย่างเช่น 'John hits Jimmy' เปิดให้ใส่คำอธิบายประกอบของเอนทิตีและการจัดประเภทข้อความ ซึ่งมีการเพิ่มป้ายกำกับเกี่ยวกับการอภิปรายตามกฎหมาย อย่างไรก็ตาม เพื่อให้โมเดลเข้าใจประโยคนั้น จะต้องมีการป้อนข้อมูล SAO โดยที่ John เป็นประธาน จิมมี่เป็นผู้คัดค้านและการฟ้องร้องคือการกระทำ

คำอธิบายประกอบความรู้สึก

คำอธิบายประกอบความรู้สึก

คำอธิบายประกอบเกี่ยวกับความรู้สึกจะดูแลการติดป้ายกำกับทางอารมณ์และช่วยให้การตั้งค่าอัจฉริยะตรวจจับความหมายแฝง ความคิดเห็น และความรู้สึกเฉพาะเจาะจงได้ ผู้ใส่คำอธิบายประกอบได้รับมอบหมายหน้าที่ในการตรวจสอบข้อความและติดป้ายกำกับว่าเป็นความรู้สึกเชิงลบ เป็นกลาง และเชิงบวก ในขณะที่คำอธิบายประกอบเจตนามุ่งเน้นไปที่ความต้องการของข้อความค้นหา

ทุกข้อความต้องผ่านการติดฉลากรูปแบบนี้เพื่อฝึกฝนตัวแบบให้สมบูรณ์แบบ

เหตุผลในการเลือก Shaip เป็นพันธมิตรคำอธิบายประกอบข้อความที่น่าเชื่อถือของคุณ

คน

คน

ทีมงานที่ทุ่มเทและฝึกฝน:

  • ผู้ทำงานร่วมกันกว่า 30,000 รายสำหรับการสร้างข้อมูล ติดฉลาก & QA
  • ทีมผู้บริหารโครงการที่ได้รับการรับรอง
  • ทีมพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่มีประสบการณ์
  • Talent Pool Sourcing & ทีมออนบอร์ด
กระบวนการ

กระบวนการ

มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพของกระบวนการสูงสุดด้วย:

  • กระบวนการ 6 Sigma Stage-Gate อันแข็งแกร่ง
  • ทีมงานสายดำ 6 Sigma โดยเฉพาะ – เจ้าของกระบวนการหลัก & การปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านคุณภาพ
  • การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง & ลูปคำติชม Feedback
ระบบปฏิบัติการ

ระบบปฏิบัติการ

แพลตฟอร์มที่ได้รับสิทธิบัตรให้ประโยชน์:

  • แพลตฟอร์มแบบ end-to-end บนเว็บ
  • คุณภาพไร้ที่ติ
  • ททท.เร็วขึ้น Fast
  • การจัดส่งที่ราบรื่น

ทำไมคุณควรเอาท์ซอร์ส Text Data Labeling / Annotation

อุทิศทีม

คาดว่านักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลจะใช้เวลามากกว่า 80% ในการทำความสะอาดข้อมูลและการเตรียมข้อมูล ด้วยการเอาท์ซอร์ส ทีมนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลของคุณสามารถมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาอัลกอริธึมที่แข็งแกร่งอย่างต่อเนื่อง โดยทิ้งส่วนที่น่าเบื่อของงานไว้ให้เรา

ความสามารถในการปรับขนาด

แม้แต่โมเดล Machine Learning (ML) โดยเฉลี่ยก็ยังต้องมีการติดป้ายกำกับข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งบริษัทต้องดึงทรัพยากรจากทีมอื่น ด้วยที่ปรึกษาด้านคำอธิบายประกอบข้อมูลเช่นเรา เราขอเสนอผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนที่ทำงานในโครงการของคุณโดยเฉพาะ และสามารถปรับขนาดการดำเนินงานได้อย่างง่ายดายเมื่อธุรกิจของคุณเติบโตขึ้น

คุณภาพที่ดีกว่า

ผู้เชี่ยวชาญด้านโดเมนเฉพาะที่ใส่คำอธิบายประกอบแบบวันเข้าและออกงานในแต่ละวันจะทำงานได้ดีกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับทีม ซึ่งจำเป็นต้องปรับให้เข้ากับงานคำอธิบายประกอบในตารางงานที่ยุ่งของพวกเขา จำเป็นต้องพูดมันส่งผลให้ผลผลิตดีขึ้น

ขจัดอคติภายใน

สาเหตุที่โมเดล AI ล้มเหลว เนื่องจากทีมที่ทำงานเกี่ยวกับการรวบรวมข้อมูลและการทำหมายเหตุประกอบทำให้เกิดอคติโดยไม่ได้ตั้งใจ ทำให้ผลลัพธ์ที่ได้บิดเบี้ยวและส่งผลต่อความแม่นยำ อย่างไรก็ตาม ผู้จำหน่ายคำอธิบายประกอบข้อมูลทำงานได้ดีกว่าในการใส่หมายเหตุประกอบข้อมูลเพื่อความถูกต้องที่ดีขึ้นโดยขจัดข้อสมมติและอคติ

บริการที่นำเสนอ

การเก็บรวบรวมข้อมูลรูปภาพของผู้เชี่ยวชาญไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือเดียวสำหรับการตั้งค่า AI ที่ครอบคลุม ที่ Shaip คุณสามารถพิจารณาบริการต่อไปนี้เพื่อทำให้โมเดลแพร่หลายมากขึ้นกว่าปกติ:

คำอธิบายประกอบเสียง

คำอธิบายประกอบเสียง
บริการ

การติดป้ายกำกับแหล่งที่มาของเสียง คำพูด และชุดข้อมูลเฉพาะเสียงผ่านเครื่องมือที่เกี่ยวข้อง เช่น การรู้จำคำพูด การแยกเสียงของผู้พูด การรู้จำอารมณ์ และอื่นๆ เป็นสิ่งที่ Shaip เชี่ยวชาญ

คำอธิบายประกอบรูปภาพ

คำอธิบายประกอบรูปภาพ
บริการ

เรามีความภาคภูมิใจในการติดฉลาก ชุดข้อมูลรูปภาพที่แบ่งเป็นส่วนๆ เพื่อฝึกโมเดลคอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่ฉลาด เทคนิคที่เกี่ยวข้องบางอย่างรวมถึงการรู้จำขอบเขตและการจัดประเภทรูปภาพ

คำอธิบายประกอบวิดีโอ

คำอธิบายประกอบวิดีโอ
บริการ

Shaip ให้บริการติดฉลากวิดีโอระดับไฮเอนด์สำหรับการฝึกอบรมโมเดล Computer Vision จุดมุ่งหมายในที่นี้คือการทำให้ชุดข้อมูลใช้งานได้กับเครื่องมือต่างๆ เช่น การจดจำรูปแบบ การตรวจจับวัตถุ และอื่นๆ

ระบบ NLP ในท่อส่งน้ำ? ลงทุนในบริการการติดฉลากข้อความระดับ Avant – ผู้เชี่ยวชาญของเราดูแลการติดฉลากที่ซับซ้อน

กระบวนการของการติดป้ายกำกับชุดข้อมูลที่เป็นข้อความเพื่อให้พร้อมสำหรับการฝึกอบรมสำหรับแบบจำลอง NLP คือคำอธิบายประกอบแบบข้อความทั้งหมด

มีหลายวิธีในการใส่คำอธิบายประกอบตัวอย่างข้อความ อย่างไรก็ตาม คำอธิบายประกอบแบบข้อความสำหรับ NLP จะขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานของคุณ อย่างไรก็ตาม แนวทางปฏิบัติมาตรฐานคือการเพิ่มแท็กข้อมูลเมตาลงในชุดข้อมูล ในขณะที่ทำเครื่องหมายคุณลักษณะ เช่น วลี คำหลัก และแม้แต่ความรู้สึก

“เฮนรี่เกิดเมื่อวันที่ 24 มีนาคม 1990 และกลายเป็นชื่อที่ยิ่งใหญ่ในวงการบันเทิง” หากคุณอ่านประโยคอย่างละเอียด คุณจะได้ตัวอย่างคำอธิบายประกอบค่อนข้างน้อย โดย Henry และวันที่และปีเกิดที่เกี่ยวข้องเป็นเอนทิตี และความรู้สึกเป็นกลางเมื่อใส่คำอธิบายประกอบ

คำอธิบายประกอบแบบข้อความใน NLP เป็นเพียงเกี่ยวกับการกำหนดป้ายกำกับให้กับชุดข้อมูล ซึ่งส่วนใหญ่เป็นโครงสร้างประโยคที่แตกต่างกัน รอการจัดหมวดหมู่

คำอธิบายประกอบข้อมูลแบบข้อความเป็นก้าวสำคัญในการพัฒนาแชทบอทอัจฉริยะ ผู้ช่วยเสมือน ตัวกรองอีเมล นักแปล และทุกอย่างที่ช่วยให้เครื่องเข้าใจภาษาการประมวลผลตามธรรมชาติของมนุษย์และแม้กระทั่งตอบสนองตามนั้น