최첨단 텍스트 주석 서비스로 안목 있는 AI 모델 준비

당사의 텍스트 주석 서비스가 귀하의 발명 ML 및 NLP 프로토타입에 적합하도록 철저하고 상세하며 고유한 데이터 세트를 생성하도록 합니다.

텍스트 주석 서비스

텍스트 데이터에 생명을 불어넣으세요! 

주요 클라이언트

NLP에 텍스트 주석 서비스가 필요한 이유는 무엇입니까?

챗봇, 이메일 필터 및 다국어 번역가가 필드 데이를 보내고 있는 시대에 지능형 AI를 차세대 혁신 기술로 만드는 것은 아이디어 이상의 것이 필요한 경우가 많습니다. NLP 기반 시스템의 지지자들은 알고리즘이 최고조에 달하기 위해서는 신뢰할 수 있는 텍스트 주석 솔루션 및 서비스를 통해 가능해진 레이블이 지정된 텍스트 데이터의 과도한 양을 모델에 공급해야 한다고 믿습니다.

단순화하기 위해 텍스트 주석은 특정 AI 설정과 관련된 고유한 프로젝트 중심 데이터 세트를 만드는 것을 목표로 합니다. 이러한 고품질 데이터 세트는 지정된 대로 수행하기 위해 모델을 훈련하는 데 유용합니다.

기계 학습을 위한 텍스트 주석이 어떻게 작동하는지 아직 확실하지 않습니다! 새벽 3시에 챗봇이 통합된 웹사이트를 방문하여 눈 깜짝할 사이에 질문을 입력하고 답을 얻는다고 상상해 보십시오. 당신은 확실히 사람이 그런 이상한 시간에 응답할 것이라고 기대할 수 없습니다. 여기에서 챗봇이 쿼리를 수신하면 교육 데이터에서 빠르게 응답을 검색할 때 AI의 마법이 시작됩니다.

기계 학습을 위한 정확한 텍스트 주석

개념이 흥미롭게 느껴지는 만큼 유사한 리소스를 준비하는 데는 많은 노력과 전문적인 경험, 전문가 수준의 지능이 필요할 수 있습니다. 여기서 Shaip은 수집된 데이터에 완벽하게 레이블을 지정하는 데 집중하는 신뢰할 수 있는 텍스트 주석 회사로 나타납니다.

Shaip을 탑재하면 제공되는 AI 교육 데이터가 응답, 의미 체계, 심지어 감정까지 해석할 준비가 되므로 기계 학습 설정의 지각 능력에 대해 걱정할 필요가 없습니다.

Text Annotation 아웃소싱 파트너로 Shaip에 의존할 때 얻을 수 있는 추가 이점은 다음과 같습니다.

텍스트 주석 서비스
  • 목표 집약적 접근
  • 의사 소통의 맥락과 명확성에 중점을 둡니다.
  • 언어적 요소로 기계를 훈련시키는 능력
  • 철저한 검색 엔진 라벨링
  • 확장 가능한 오퍼링
  • 다국어 기계 번역

우리의 전문성

목표별 텍스트 라벨링 서비스

우리는 조직이 구조화되지 않은 텍스트의 중요한 정보를 잠금 해제할 수 있도록 설계된 특허 받은 텍스트 라벨링 도구를 통해 인지 텍스트 라벨링 서비스를 제공합니다. 사용 가능한 텍스트에 주석을 추가하면 기계가 인간의 언어를 이해하는 데 도움이 됩니다. 자연어 및 언어학에 대한 풍부한 경험을 바탕으로 우리는 모든 규모의 텍스트 라벨링 프로젝트를 처리할 준비가 되어 있습니다. 우리의 자격을 갖춘 팀은 다음과 같은 다양한 텍스트 라벨링 솔루션을 작업할 수 있습니다. 명명된 개체 인식, 의도 분석, 감정 분석, 문서 주석 등 귀하의 요구 사항에 맞는 것을 선택하고 Shaip이 무거운 일을 처리하게 하십시오. 다음은 주석이 달린 몇 가지 텍스트 예입니다.

텍스트 분류

텍스트 분류

내용 유형, 의도, 감정 및 주제를 기반으로 텍스트를 분류하는 데 중점을 둔 텍스트 주석에 관한 가장 기본적인 접근 방식입니다. 일단 분류되면, 데이터 세트는 사전 정의된 세그먼트의 일부로 시스템에 공급되며, 기계는 응답을 생성하기 위해 액세스할 수 있습니다.

언어 주석

언어 주석

원래 말뭉치 주석으로 불렸던 이 형식의 텍스트 데이터 세트 레이블링은 오디오 및 텍스트의 언어 세부 정보에 중점을 둡니다. 또한 음성 주석, 의미 주석 비트, POS 태깅 등도 필요합니다. 이 접근 방식은 기계 번역 모델을 훈련할 때 적절합니다.

엔티티 주석

엔티티 주석

이 라벨링 방법은 챗봇 교육에서 매우 중요합니다. 여기서 초점은 데이터를 시스템에 공급하기 전에 엔터티를 추출, 위치 지정 및 태그 지정하는 데 있습니다. 챗봇 기반 인터페이스와 마찬가지로 형용사, 부사 등과 같은 이름 엔터티, 핵심 문구 및 POS가 중심이 됩니다.

엔티티 연결

엔티티 연결

애노테이터가 더 큰 데이터 리포지토리에서 엔터티를 추출하는 동안 의미를 전달하는 데이터 세트를 형성하려면 상호 연결되어야 합니다. 이것은 명확성을 통해 완전한 지식 데이터베이스를 설정하고 결국에는 종단 간 연결을 포함하는 몇 안 되는 텍스트 주석 도구 중 하나입니다. 예: 채팅 인터페이스에서 직접 URL 라우팅

Sao(주제 작업 개체)

SAO(주제 작업 개체)

텍스트에 작업으로 연결된 여러 엔터티가 포함된 경우. 예를 들어, 'John hits Jimmy'는 법률 기반 토론에 관한 레이블이 추가되는 엔티티 주석 및 텍스트 분류에 열려 있습니다. 그러나 모델이 문장을 이해하려면 SAO 데이터가 제공되어야 하며 John은 주체, Jimmy는 객체, 소송은 작업입니다.

감정 주석

감정 주석

감정 주석은 감정적 레이블 지정을 처리하고 지능형 설정이 숨겨진 함축, 의견 및 특정 감정을 감지할 수 있도록 합니다. 주석가는 텍스트를 검토하고 부정적, 중립적 및 긍정적 감정으로 레이블을 지정하는 책임이 할당됩니다. 인텐트 주석은 쿼리의 욕구에 초점을 맞춥니다.

모든 텍스트는 모델을 완벽하게 훈련시키기 위해 이러한 형태의 라벨링을 거쳐야 합니다.

Shaip을 신뢰할 수 있는 텍스트 주석 파트너로 선택해야 하는 이유

사람들

사람들

전담 및 훈련된 팀:

  • 데이터 생성, 라벨링 및 QA를 위한 30,000명 이상의 공동 작업자
  • 자격을 갖춘 프로젝트 관리 팀
  • 경험이 풍부한 제품 개발 팀
  • 인재 풀 소싱 및 온보딩 팀
방법

방법

최고의 공정 효율성은 다음을 통해 보장됩니다.

  • 강력한 6시그마 스테이지 게이트 프로세스
  • 6시그마 블랙벨트로 구성된 전담 팀 – 핵심 프로세스 소유자 및 품질 준수
  • 지속적인 개선 및 피드백 루프

특허 받은 플랫폼은 다음과 같은 이점을 제공합니다.

  • 웹 기반 엔드 투 엔드 플랫폼
  • 완벽한 품질
  • 더 빠른 TAT
  • 원활한 전달

텍스트 데이터 라벨링/주석을 아웃소싱해야 하는 이유

전담팀

데이터 과학자는 데이터 정리 및 데이터 준비에 시간의 80% 이상을 보내는 것으로 추정됩니다. 아웃소싱을 통해 데이터 과학자 팀은 작업의 지루한 부분을 우리에게 맡기고 강력한 알고리즘 개발을 계속하는 데 집중할 수 있습니다.

확장성

평균적인 머신 러닝(ML) 모델조차도 많은 양의 데이터에 레이블을 지정해야 하므로 회사에서 다른 팀의 리소스를 가져와야 합니다. 당사와 같은 데이터 주석 컨설턴트를 통해 프로젝트에 전념하고 비즈니스 성장에 따라 운영을 쉽게 확장할 수 있는 도메인 전문가를 제공합니다.

더 나은 품질

하루 종일 주석을 다는 전담 도메인 전문가는 바쁜 일정에서 주석 작업을 수용해야 하는 팀과 비교할 때 더 나은 작업을 수행할 것입니다. 말할 필요도 없이 더 나은 출력을 제공합니다.

내부 편견 제거

AI 모델이 실패하는 이유는 데이터 수집 및 주석 작업을 하는 팀이 의도하지 않게 편향을 도입하여 최종 결과를 왜곡하고 정확도에 영향을 주기 때문입니다. 그러나 데이터 주석 공급업체는 가정과 편향을 제거하여 정확도 향상을 위해 데이터 주석을 더 잘 수행합니다.

서비스 제공

전문적인 이미지 데이터 수집은 포괄적인 AI 설정을 위한 만능이 아닙니다. Shaip에서는 모델을 평소보다 더 널리 보급하기 위해 다음 서비스를 고려할 수도 있습니다.

오디오 주석

오디오 주석
서비스

음성 인식, 화자 분할, 감정 인식 등과 같은 관련 도구를 통해 오디오 소스, 음성 및 음성 관련 데이터 세트에 레이블을 지정하는 것은 Shaip의 전문 분야입니다.

이미지 주석

이미지 주석
서비스

우리는 안목 있는 컴퓨터 비전 모델을 훈련하기 위해 분류된 이미지 데이터 세트에 레이블을 지정하는 것을 자랑스럽게 생각합니다. 관련 기술 중 일부에는 경계 인식 및 이미지 분류가 포함됩니다.

비디오 주석

비디오 주석
서비스

Shaip은 Computer Vision 모델 교육을 위한 고급 비디오 라벨링 서비스를 제공합니다. 여기서 목표는 패턴 인식, 객체 감지 등과 같은 도구와 함께 데이터 세트를 사용할 수 있도록 하는 것입니다.

파이프라인의 NLP 시스템? Avant 등급 텍스트 라벨링 서비스에 투자하십시오. 당사 전문가가 복잡한 라벨링을 처리합니다.

NLP 모델에 대해 학습 준비가 되도록 텍스트 데이터 세트에 레이블을 지정하는 프로세스가 텍스트 주석의 전부입니다.

텍스트 스니펫에 주석을 추가하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 그러나 NLP에 대한 텍스트 주석은 사용 사례에 따라 다릅니다. 그러나 표준 관행은 데이터세트에 메타데이터 태그를 추가하는 동시에 구문, 키워드 및 감정과 같은 특성을 표시하는 것입니다.

"헨리는 24년 1990월 XNUMX일생으로 연예계에서 큰 이름이 되었습니다." 문장을 잘 읽어보면, Henry와 해당 생년월일을 엔터티로 하고, 주석을 달았을 때 감정이 중립적인 몇 가지 주석 예제를 볼 수 있습니다.

NLP의 텍스트 주석은 분류되기를 기다리는 대부분 이질적인 문장 구조인 데이터 세트에 레이블을 정의하는 것입니다.

텍스트 데이터 주석은 지능형 챗봇, 가상 비서, 이메일 필터, 번역기 및 기계가 인간의 자연 처리 언어를 이해하고 그에 따라 응답할 수 있도록 하는 모든 것을 개발하기 위한 디딤돌입니다.