사례별 텍스트 데이터 수집

최첨단 AI 중심 텍스트 데이터 수집 서비스로 NLP 모델이 인간의 언어를 해독할 수 있도록 지원

텍스트 데이터 수집

병목 현상이 없는 텍스트 데이터 파이프라인을 상상해 보십시오. 방법을 알려드리겠습니다!

주요 클라이언트

자연어 처리에 텍스트 훈련 데이터 세트가 필요한 이유는 무엇입니까?

텍스트 데이터를 모니터링하고 입력을 기반으로 결정을 내릴 수 있도록 지능형 기계를 훈련시키는 것은 달성하기 어려운 위업일 수 있습니다. 그러나 패턴에 따라 입력을 보도록 기계를 훈련시킬 수는 없습니까?

글쎄, 우리는 할 수 있지만 모든 기계가 시각적 분석을 할 수 있는 것은 아닙니다. 특정 응용 프로그램은 엄격하게 언어 기반이며 텍스트를 필터링하고 텍스트 분석을 제공하며 서면 형식으로 번역합니다. 이와 같은 지능형 모델의 경우 포괄적인 교육의 첫 번째 단계는 엄청난 양의 텍스트 데이터를 소비하도록 하는 것입니다.

그러나 데이터 조달은 딥 러닝, NLP 및 머신 러닝 기능의 특성에 따라 복잡성이 달라지는 어려운 작업입니다. 따라서 본질적으로 훨씬 더 역동적이고 계단식인 전체적인 지도, 비지도 및 강화 학습을 향한 첫 번째 단계로서 조직은 신뢰할 수 있는 텍스트 데이터 수집 서비스에 의존해야 합니다.

신뢰할 수 있는 텍스트 데이터 수집 도구를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

  • AI 모델을 위한 포괄적인 데이터베이스 생성
  • 모든 형태의 데이터 수집 대상
  • 모델이 대상으로 하는 모든 사용 사례를 충족합니다.
  • 서면 데이터 추출을 자동화하는 광학 문자 인식 기술 구현
  • 지능형 시스템의 연구 및 증거 구축 기능 향상
  • 텍스트 마이닝 기술을 쉽게 구현

NLP를 위한 전문 텍스트 데이터 수집 서비스

모든 주제. 모든 시나리오.

텍스트 마이닝에는 관점이 필요합니다. 시스템에 제공하려는 정보의 양과 품질은 프로젝트의 특수성, 사용 사례, 전체 계획 및 창의적인 측면에 따라 다릅니다. 또한 처리 시간과 전체적인 교육에 중점을 두고 있지만 엄청난 양의 데이터만 필요한 매우 간단한 설정이 있을 수 있습니다.

마지막으로, 일부 NLP 모델은 고도로 세분화된 텍스트 보유에 의존하여 AI 편향을 제거해야 합니다. 선호도, 표시하려는 품질 및 모델 기능의 범위에 관계없이 Shaip에서는 대상 지정, 선별, 사용자 정의 및 가변성 텍스트 데이터 수집 서비스를 통해 모든 요구 사항을 충족하도록 돕습니다. AI 교육 데이터 조달을 Shaip에 아웃소싱하면 다음과 같은 이점도 누릴 수 있습니다.

텍스트 수집
  • 핵심에서 의미론적 분석을 통해 ML을 위한 정확한 텍스트 데이터 세트 식별
  • 사람의 음성 식별을 지원하여 전사를 위한 ML 모델 준비
  • 다양한 언어 지원
  • 지능적으로 훈련된 고객 지원
  • 서로 다른 애플리케이션을 수용할 수 있는 능력

우리의 전문성

우리가 다루는 텍스트 데이터 수집 유형

Shaip 인지 텍스트 데이터 수집 서비스의 진정한 가치는 조직에 구조화되지 않은 텍스트 데이터 깊숙이 있는 중요한 정보를 잠금 해제할 수 있는 키를 제공한다는 것입니다. 이 비정형 데이터에는 의사 기록, 개인 재산 보험 청구 또는 은행 기록이 포함될 수 있습니다. 인간의 언어를 이해할 수 있는 기술을 개발하기 위해서는 방대한 양의 텍스트 데이터 수집이 필수적이다. Shaip에서는 문서화된 소스를 사용하여 모델을 교육할 때 전체 데이터 수집 스택을 얻을 수 있습니다. 당사의 서비스는 고품질 NLP 데이터 세트를 구축하기 위한 다양한 텍스트 데이터 수집 서비스를 다룹니다.

영수증 데이터 수집

영수증 데이터
수집

지능형 전자 상거래 모델을 교육하여 송장을 정확하게 식별하십시오.

당사의 OCR 기술 및 관련 식별 기술을 통해 택시 영수증, 인터넷 청구서, 레스토랑 청구서, 쇼핑 청구서 및 다국어 영수증과 관련된 데이터를 기계에 입력하여 전체적으로 교육할 수 있습니다.

티켓 데이터 세트 수집

티켓 데이터 세트
수집

영향력 있는 통찰력으로 디지털 여행 도우미를 리모델링하십시오.

맞춤형 AI 모델이 기계 학습 및 OCR 통찰력을 위한 충분한 텍스트 데이터 세트를 통해 철도, 크루즈, 항공, 버스 및 기타 티켓을 완벽하게 식별할 수 있는지 확인하십시오.

Ehr 데이터 및 의사 받아쓰기 기록

EHR 데이터 및 의사 받아쓰기 성적표

의료 모델을 사전에 교육하여 임상 정확도를 개선합니다.

당사의 텍스트 데이터 수집 솔루션은 의료 데이터 세트 및 기록을 수용하므로 임상 통찰력을 저장하고 워크플로를 관리하고 의료 기록을 자동화할 수 있는 독창적인 디지털 의료 설정을 구성할 수 있습니다.

문서 데이터 세트 수집

문서 데이터세트
수집

디지털 RTO, 지불 은행 및 전문 설정을 지능적으로 준비
문서를 식별할 수 있도록 하여 전문적인 목적에 부합하는 모델을 설정할 수 있도록 도와드립니다. 당사의 적용 범위는 신용 카드, 재산 문서, 운전 면허증, 비자 데이터 세트 등으로 확장됩니다.

의도 변형

의도 변형
데이터 세트

의도를 식별할 수 있는 계몽된 NLP 시스템을 설계합니다.

이제 텍스트 입력의 의도를 식별하도록 기계를 훈련시키십시오. Shaip을 사용하면 의도 인식 및 의도 분류를 통해 문장 구조 및 단어 순서에서 감정을 감지할 수 있습니다.

필기 데이터 전사

필기 데이터 전사

AI 텍스트 감지 및 인식 모델을 손쉽게 사용할 수 있습니다.

손으로 쓴 데이터 전사를 사용하여 광범위한 역사적 문서 또는 손으로 쓴 메모를 전사하십시오. 또한 세분화된 교육 방식을 통해 모델이 구조, 레이아웃 및 텍스트를 인식할 수 있습니다.

챗봇 훈련 데이터

챗봇 교육 데이터

보다 전문적인 모습을 위해 대화형 챗봇 배포

전문적인 설정을 위한 대화형 프로그램을 개발하는 데 도움이 되도록 챗봇 교육 데이터 세트를 마음대로 사용할 수 있습니다. 당사의 문자 메시지 데이터 수집 및 수직 기반 서비스를 통해 챗봇이 문자 입력에 유기적으로 응답하는 것이 더 쉬워집니다.

OCR 훈련

OCR 교육

텍스트 기반 AI 모델에 시각적 요소 추가

우리의 서비스 커버 OCR (광학 문자 인식)을 독립형 서비스로 제공하여 기계에 공급할 신뢰할 수 있는 데이터 세트를 사용하여 단어, 문자, 스캔한 사진의 통찰력 등을 지능적으로 인식할 수 있습니다.

텍스트 데이터세트

감정 분석을 위한 NLP 데이터 세트

고객 리뷰, 소셜 미디어 등의 뉘앙스를 해석하여 인간의 감정을 분석합니다.

감정 분석

음성 인식 및 챗봇을 위한 텍스트 데이터 세트

이메일, SMS, 블로그, 문서, 연구 논문 등과 같은 텍스트 데이터 세트를 수집합니다.

텍스트 데이터세트

신뢰할 수 있는 텍스트 데이터 수집 파트너로 Shaip을 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
플랫폼

플랫폼

특허 받은 플랫폼은 다음과 같은 이점을 제공합니다.

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

서비스 제공

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

음성 데이터 수집

오디오 데이터 수집 서비스

보다 균형 잡힌 방식으로 자연어 처리의 장점을 탐색할 수 있도록 모델에 음성 데이터를 더 쉽게 제공할 수 있습니다.

이미지 데이터 수집

이미지 데이터 수집 서비스

미래의 차세대 AI 모델을 원활하게 훈련하기 위해 컴퓨터 비전 모델이 모든 이미지를 정확하게 식별하는지 확인하십시오.

영상 데이터 수집

비디오 데이터 수집 서비스

이제 객체, 개인, 억지력 및 기타 시각적 요소를 완벽하게 식별하도록 모델을 훈련하기 위해 NLP와 함께 컴퓨터 비전에 집중하십시오.

샤이프 문의하기

자신만의 텍스트 데이터 세트를 구축하고 싶으십니까?

텍스트 교육 데이터 수집에 대한 걱정은 지금 바로 문의하세요.

  • 등록함으로써 Shaip에 동의합니다. 개인정보 처리방침서비스약관 그리고 Shaip의 B2B 마케팅 커뮤니케이션 수신에 동의합니다.

텍스트 데이터 수집은 기계 학습 모델을 훈련하고 개선하여 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 작성된 콘텐츠를 수집하는 프로세스입니다.

ML에서 텍스트 데이터 수집에는 다양한 소스에서 텍스트를 소싱하고 구성하는 작업이 포함됩니다. 그런 다음 이 데이터는 제공된 예를 기반으로 패턴을 인식하고, 예측하고, 텍스트를 생성하는 방법을 모델에 가르치는 데 사용됩니다.

데이터의 품질과 다양성이 모델의 정확성을 결정하므로 텍스트 데이터 수집은 매우 중요합니다. 데이터가 좋을수록 언어 작업을 처리하는 데 있어 모델이 더 효율적이고 정확해집니다.

텍스트 데이터는 특정 프로젝트와 목표에 따라 책, 기사, 웹사이트, 소셜 미디어, 채팅 로그, 고객 리뷰, 이메일 등 다양한 소스에서 가져올 수 있습니다.