Siapkan Model AI yang cerdas dengan Layanan Anotasi Teks yang canggih
Biarkan layanan anotasi teks kami membuat kumpulan data yang lengkap, mendetail, dan unik, agar sesuai dengan prototipe ML & NLP Anda.
Hidupkan data teks Anda!
Klien Unggulan
Mengapa Layanan Anotasi Teks diperlukan untuk NLP?
Di era di mana chatbot, filter email, dan penerjemah multibahasa mengalami hari kerja, seringkali dibutuhkan lebih dari sekadar ide untuk membuat AI cerdas sebagai teknologi terobosan berikutnya. Pendukung sistem bertenaga NLP percaya bahwa agar algoritme berfungsi pada puncaknya, model perlu diisi dengan banyak sekali volume data teks berlabel, yang dimungkinkan oleh solusi & layanan anotasi teks yang kredibel.
Untuk menyederhanakan, anotasi teks bertujuan untuk membuat kumpulan data unik yang digerakkan oleh proyek, yang relevan dengan penyiapan AI tertentu. Kumpulan data berkualitas tinggi ini berperan penting dalam model pelatihan untuk berkinerja seperti yang ditentukan.
Masih tidak yakin tentang cara kerja anotasi teks untuk Machine Learning! Nah, bayangkan mengunjungi situs web dengan chatbot terintegrasi pada jam 3 pagi, di mana Anda mengetik pertanyaan dan mendapatkan jawaban dalam sekejap mata. Anda tentu tidak dapat mengharapkan seseorang untuk merespons pada jam yang aneh ini. Di sinilah keajaiban AI muncul saat chatbot, setelah menerima kueri, dengan cepat mengambil respons dari data pelatihan.
Anotasi Teks Akurat Untuk Pembelajaran Mesin
Meskipun konsepnya terasa menarik, menyiapkan sumber daya serupa dapat membutuhkan banyak usaha, pengalaman profesional, dan kecerdasan tingkat ahli. Di sinilah Shaip muncul sebagai perusahaan anotasi teks yang andal, dengan fokus ekstensif pada pelabelan data yang dikumpulkan dengan sempurna.
Dengan Shaip di dalamnya, Anda dapat berhenti mengkhawatirkan kemampuan perseptif dari pengaturan pembelajaran mesin Anda karena data pelatihan AI yang ditawarkan disiapkan untuk menginterpretasikan respons, semantik, dan ya, bahkan sentimen.
Mencari lebih banyak, berikut adalah beberapa manfaat tambahan mengandalkan Shaip sebagai mitra outsourcing Anotasi Teks Anda:
- Pendekatan intensif tujuan
- Fokus pada konteks dan kejelasan komunikasi
- Kemampuan untuk melatih mesin dengan elemen linguistik
- Pelabelan mesin telusur lengkap
- Penawaran yang dapat diskalakan
- Terjemahan mesin multi-bahasa
Keahlian kami
Layanan Pelabelan Teks Khusus Sasaran
Kami menyediakan layanan pelabelan teks kognitif melalui alat pelabelan teks kami yang dipatenkan yang dirancang untuk memungkinkan organisasi membuka kunci informasi penting dalam teks tidak terstruktur. Memberi anotasi pada teks yang tersedia membantu mesin untuk memahami bahasa manusia. Dengan pengalaman yang kaya dalam bahasa alami dan linguistik, kami diperlengkapi dengan baik untuk menangani proyek pelabelan teks dalam skala apa pun. Tim kami yang memenuhi syarat dapat mengerjakan berbagai solusi pelabelan teks seperti pengenalan entitas bernama, analisis maksud, analisis sentimen, anotasi dokumen, dll. Pilih satu yang sesuai dengan kebutuhan Anda dan biarkan Shaip menangani pengangkatan berat. Di bawah ini adalah beberapa contoh teks beranotasi.
Klasifikasi Teks
Pendekatan paling dasar mengenai anotasi teks, yang berfokus pada pengkategorian teks, berdasarkan tipe konten, maksud, sentimen, & subjek. Setelah dikategorikan, kumpulan data dimasukkan ke dalam sistem sebagai bagian dari segmen yang telah ditentukan, yang dapat diakses oleh mesin untuk menghasilkan respons
Anotasi Linguistik
Awalnya disebut sebagai anotasi korpus, bentuk pelabelan kumpulan data tekstual ini berfokus pada detail bahasa audio dan teks; Selain itu, ini juga membutuhkan anotasi fonetik, sedikit anotasi semantik, penandaan POS, dll. Pendekatan ini relevan untuk melatih model terjemahan mesin
Anotasi Entitas
Metode pelabelan ini sangat penting dalam hal pelatihan Chatbot. Fokus di sini terletak pada mengekstraksi, menemukan, dan menandai entitas sebelum memasukkan data ke dalam sistem. Seperti halnya antarmuka bertenaga Chatbot, entitas nama, frasa kunci, dan POS seperti kata sifat, kata keterangan, dan lainnya menjadi pusat perhatian.
Penautan Entitas
Sementara annotator mengekstrak entitas dari repositori data yang lebih besar, mereka perlu saling terkait untuk membentuk kumpulan data yang membawa makna. Ini adalah salah satu dari sedikit alat anotasi teks yang mencakup penyiapan basis data pengetahuan lengkap melalui disambiguasi dan akhirnya penautan ujung ke ujung. misalnya, perutean URL, langsung dari antarmuka obrolan
SAO (Objek Tindakan Subjek)
Ketika sebuah teks berisi beberapa entitas, ditautkan oleh suatu tindakan. Misalnya, 'John hits Jimmy', terbuka untuk penjelasan entitas & klasifikasi teks, di mana label tentang diskusi berbasis hukum ditambahkan. Namun, agar model dapat memahami kalimat tersebut, perlu diberi data SAO, dengan John sebagai subjek, Jimmy sebagai objek & menggugat sebagai tindakan.
Anotasi Sentimen
Anotasi sentimen menangani pelabelan emosional dan memungkinkan penyiapan cerdas untuk mendeteksi konotasi, opini, dan sentimen tertentu yang tersembunyi. Annotator diberi tanggung jawab untuk meninjau teks dan melabelinya sebagai sentimen negatif, netral, dan positif. Sedangkan intent annotation berfokus pada keinginan query.
Setiap teks harus melalui bentuk pelabelan ini untuk melatih model dengan sempurna
Alasan memilih Shaip sebagai Mitra Anotasi Teks Tepercaya Anda
Konsultan Ahli
Tim yang berdedikasi dan terlatih:
- 30,000+ kolaborator untuk Pembuatan Data, Pelabelan & QA
- Tim Manajemen Proyek Terpercaya
- Tim Pengembangan Produk Berpengalaman
- Tim Sumber & Orientasi Pangkalan Bakat
Proses
Efisiensi proses tertinggi dijamin dengan:
- Proses Gerbang Panggung 6 Sigma yang Kuat
- Tim khusus yang terdiri dari sabuk hitam 6 Sigma – Pemilik proses utama & Kepatuhan kualitas
- Perbaikan Berkelanjutan & Putaran Umpan Balik
Platform
Platform yang dipatenkan menawarkan manfaat:
- Platform ujung ke ujung berbasis web
- Kualitas Sempurna
- TAT lebih cepat
- Pengiriman Mulus
Konsultan Ahli
Tim yang berdedikasi dan terlatih:
- 30,000+ kolaborator untuk Pembuatan Data, Pelabelan & QA
- Tim Manajemen Proyek Terpercaya
- Tim Pengembangan Produk Berpengalaman
- Tim Sumber & Orientasi Pangkalan Bakat
Proses
Efisiensi proses tertinggi dijamin dengan:
- Proses Gerbang Panggung 6 Sigma yang Kuat
- Tim khusus yang terdiri dari sabuk hitam 6 Sigma – Pemilik proses utama & Kepatuhan kualitas
- Perbaikan Berkelanjutan & Putaran Umpan Balik
Platform
Platform yang dipatenkan menawarkan manfaat:
- Platform ujung ke ujung berbasis web
- Kualitas Sempurna
- TAT lebih cepat
- Pengiriman Mulus
Mengapa Anda harus mengalihdayakan Pelabelan / Anotasi Data Teks
Tim Khusus
Diperkirakan bahwa ilmuwan data menghabiskan lebih dari 80% waktu mereka dalam pembersihan data dan persiapan data. Dengan outsourcing, tim ilmuwan data Anda dapat fokus untuk melanjutkan pengembangan algoritme yang kuat dengan menyerahkan bagian pekerjaan yang membosankan, kepada kami.
Skalabilitas
Bahkan model Machine Learning (ML) rata-rata akan membutuhkan pelabelan sejumlah besar data, yang mengharuskan perusahaan untuk menarik sumber daya dari tim lain. Dengan konsultan anotasi data seperti kami, kami menawarkan pakar domain yang secara khusus mengerjakan proyek Anda dan dapat dengan mudah menskalakan operasi seiring pertumbuhan bisnis Anda.
Kualitas yang lebih baik
Pakar domain khusus, yang membuat anotasi setiap hari akan – setiap hari – melakukan pekerjaan yang lebih baik jika dibandingkan dengan tim, yang perlu mengakomodasi tugas anotasi dalam jadwal sibuk mereka. Tak perlu dikatakan, itu menghasilkan output yang lebih baik.
Hilangkan Bias Internal
Alasan mengapa model AI gagal, adalah karena tim yang mengerjakan pengumpulan dan anotasi data secara tidak sengaja menimbulkan bias, mencondongkan hasil akhir, dan memengaruhi akurasi. Namun, vendor anotasi data melakukan pekerjaan yang lebih baik dalam membuat anotasi data untuk meningkatkan akurasi dengan menghilangkan asumsi dan bias.
Layanan yang ditawarkan
Pengumpulan data gambar ahli tidak semuanya dilakukan untuk penyiapan AI yang komprehensif. Di Shaip, Anda bahkan dapat mempertimbangkan layanan berikut untuk membuat model jauh lebih luas dari biasanya:
Anotasi Audio
Layanan
Memberi label pada sumber audio, ucapan, dan kumpulan data khusus suara melalui alat yang relevan seperti pengenalan ucapan, diarisasi pembicara, pengenalan emosi, dan banyak lagi, adalah spesialisasi Shaip.
Anotasi Gambar
Layanan
Kami bangga dengan pelabelan, kumpulan data gambar tersegmentasi untuk melatih model visi komputer yang cerdas. Beberapa teknik yang relevan termasuk pengenalan batas & klasifikasi gambar.
Anotasi Video
Layanan
Shaip menawarkan layanan pelabelan video kelas atas untuk melatih model Computer Vision. Tujuannya di sini adalah untuk membuat kumpulan data dapat digunakan dengan alat seperti pengenalan pola, deteksi objek, dan banyak lagi.
Sumber Daya yang Direkomendasikan
Penawaran
Pengumpulan Data Teks Khusus Kasus
Nilai sebenarnya dari layanan pengumpulan data teks kognitif Shaip adalah memberikan organisasi kunci untuk membuka kunci informasi penting yang ditemukan jauh di dalam data teks tidak terstruktur.
Panduan Pembeli
Panduan Pembeli untuk Anotasi Data dan Pelabelan Data
Jadi, Anda ingin memulai inisiatif AI/ML baru dan menyadari bahwa menemukan data yang baik akan menjadi salah satu aspek yang lebih menantang dalam operasi Anda. Output model AI/ML Anda hanya sebaik datanya.
Blog
Memastikan Anotasi Data yang Akurat untuk Proyek AI
Solusi berbasis AI yang kuat dibangun di atas data – bukan hanya data apa pun, tetapi juga data berkualitas tinggi yang dianotasi secara akurat. Hanya data terbaik dan terhalus yang dapat mendukung proyek AI Anda, dan kemurnian data ini akan berdampak besar pada hasil proyek.
Sistem NLP di Pipeline? Berinvestasi dalam layanan pelabelan teks tingkat Avant – para ahli kami menangani pelabelan yang rumit
Pertanyaan yang Sering Diajukan (FAQ)
Proses pelabelan kumpulan data tekstual untuk membuatnya siap pelatihan untuk model NLP adalah tentang anotasi teks.
Ada banyak cara untuk membubuhi keterangan pada potongan teks. Namun, anotasi teks untuk NLP bergantung pada kasus penggunaan Anda. Namun, praktik standarnya adalah menambahkan tag metadata ke kumpulan data, sambil menandai karakteristiknya, seperti frasa, kata kunci, dan bahkan sentimen.
“Henry lahir pada 24 Maret 1990 dan kemudian menjadi nama besar di industri hiburan”. Jika Anda membaca kalimat dengan cermat, Anda akan mendapatkan beberapa contoh anotasi, dengan Henry dan tanggal dan tahun lahir yang relevan sebagai entitas, dan sentimen netral, saat diberi anotasi.
Anotasi teks dalam NLP hanyalah tentang mendefinisikan label ke kumpulan data, yang sebagian besar merupakan struktur kalimat yang berbeda, menunggu untuk dikategorikan.
Anotasi data teks adalah batu loncatan untuk mengembangkan chatbot cerdas, asisten virtual, filter email, penerjemah, dan apa pun yang memungkinkan mesin memahami bahasa pemrosesan alami manusia dan bahkan meresponsnya.