자연어 처리 서비스 및 솔루션
주요 클라이언트
팀이 세계 최고의 AI 제품을 구축할 수 있도록 지원합니다.
NLP(자연어 처리)를 기계 학습을 위한 고품질 데이터 세트로 변환하는 인간 지능
말만으로는 전체 이야기를 전달할 수 없습니다. Shaip은 인간 언어의 모호성을 해석하도록 AI 모델을 훈련하는 데 도움을 드릴 수 있습니다.
꽤 오랫동안 인공 지능(AI)이 인간 삶의 모든 측면을 어떻게 변화시킬지에 대한 논의가 있어 왔으며 지금쯤이면 인공 지능이 가장 파괴적인 기술이 될 가능성이 있음을 이미 깨달았을 것입니다. 오늘 우리는 이야기 할 수 있습니다 Siri, Cortana 또는 Google 기본적인 쿼리를 해결하기 위한 것이지만 실제 잠재력의 상당 부분은 아직 알려지지 않았습니다.
AI 시스템은 자연어 처리(NLP)를 통해 잠재력을 최대한 실현할 수 있습니다. NLP 서비스가 없으면 AI는 의미를 이해하고 간단한 질문에 답할 수 있지만 말하는 내용의 맥락을 이해하지 못합니다. NLP 솔루션을 통해 사용자는 텍스트를 읽고, 음성을 이해하고, 말하는 내용을 해석하고, 인간의 감정을 측정하여 자신의 언어로 지능형 시스템과 상호 작용할 수 있습니다. 그것은 사람들이 사용하는 일상 언어를 이해하는 인간의 능력을 복제하여 컴퓨터가 배우고 응답할 수 있도록 합니다. NLP 알고리즘은 패턴을 찾고 자체적으로 추론을 생성할 수 있습니다. 이것은 그들이 언어의 다른 요소를 식별, 이해 및 표시하는 데 도움이 되는 대용량의 정확하게 주석이 달린 교육 데이터를 수신하는 경우에만 달성할 수 있습니다.
데이터 수집 서비스
데이터 주석 서비스
적절하게 구성되고 정확하게 주석이 달린 데이터는 인공(AI)/머신 러닝(ML) 모델이 작동하는 핵심입니다. 당사의 독점 플랫폼과 선별된 군중 관리 워크플로는 자격을 갖춘 작업자와 다양한 작업을 결합하여 고품질 출력을 일관되고 저렴한 비용으로 전달할 수 있습니다. 다음을 포함한 많은 사용 사례에 대해 데이터에 주석을 달 수 있습니다. 명명된 개체 인식, 감정 분석, 텍스트 및 오디오 주석, 오디오 태깅 등
관리 인력
원하는 품질을 유지하면서 선호하는 도구를 통해 데이터 주석 작업을 지원하기 위해 팀의 확장자가 되는 숙련된 리소스를 제공합니다. 우리의 숙련된 인력은 인간 언어의 미묘함을 이해하고 수백만 개의 오디오 및 텍스트 문서에 레이블을 지정하여 학습한 모범 사례를 적용하여 자연어 처리를 위한 세계적 수준의 데이터 레이블링 솔루션을 제공합니다.
자연어 처리 컨설팅 및 구현
텍스트 및 오디오 수집 및 주석 기능
텍스트/오디오 수집에서 주석에 이르기까지 NLP 모델의 성능을 향상시키기 위해 상세하고 정확하게 레이블이 지정된 텍스트 및 오디오를 사용하여 음성 세계에 대한 더 큰 이해를 제공합니다. 가상/디지털 비서 교육을 하든, 법적 계약을 검토하고 싶든, 재무 분석 알고리즘을 구축하든, 우리는 실제 세계에서 모델을 작동시키는 데 필요한 표준 데이터를 제공합니다. 우리 팀은 귀하의 비즈니스 요구 사항에 따라 텍스트에 정확하게 태그를 지정하기 위해 언어, 방언, 구문 및 문장 구조를 이해합니다.
우리는 강력한 언어 능력을 자랑스럽게 여기는 몇 안 되는 NLP 회사 중 하나입니다. 우리는 이상의 글로벌 인력을 보유하고 있습니다. 30,000명의 협력자 전 세계에서 150 언어. 우리는 초기 단계의 신생 기업, 중소기업을 도왔고 다양한 업종에서 포춘 500대 기업과 협력했습니다. 즉, 의료, 소매/전자 상거래, 금융, 기술, NLP 프로젝트 목표를 달성하기 위해 더 많은 것.
텍스트 컬렉션
오디오/음성 컬렉션
텍스트 주석
오디오/음성 주석
텍스트 전사
오디오/음성 전사
왜 샤이프인가?
전문 인력
텍스트/오디오 주석/라벨링에 능숙한 당사의 전문가 풀은 정확하고 효과적으로 주석이 달린 NLP 데이터 세트를 조달할 수 있습니다.
성장에 집중
우리 팀은 AI 엔진 교육을 위한 텍스트/오디오 데이터를 준비하여 귀중한 시간과 리소스를 절약하도록 도와줍니다.
확장성
당사의 공동 작업자 팀은 NLP 솔루션에 대한 데이터 출력 품질을 유지하면서 추가 볼륨을 수용할 수 있습니다.
경쟁력 있는 가격
팀 교육 및 관리의 전문가로서 우리는 프로젝트가 정의된 예산 내에서 전달되도록 합니다.
산업 전반에 걸친 역량
이 팀은 여러 소스의 데이터를 분석하고 모든 산업 분야에서 AI 교육 데이터를 효율적으로 대량으로 생성할 수 있습니다.
경쟁 우위 유지
광범위한 오디오/텍스트 데이터는 AI에 더 빠르게 훈련하는 데 필요한 방대한 양의 정보를 제공합니다.
고객 사례
대화형 AI / 챗봇 교육
디지털 비서 교육에는 다양한 지역, 언어, 방언, 설정 및 형식의 고품질 데이터가 많이 필요합니다. Shaip에서 우리는 필요한 지식, 도메인 전문 지식을 갖추고 있으며 클라이언트의 특정 요구 사항을 잘 알고 있는 Human-in-the-loop가 있는 AI 모델에 대한 교육 데이터를 제공합니다.
감정/의도
Analysis
단어만으로는 전체 이야기를 전달할 수 없으며 인간 언어의 모호성을 해석하는 책임은 인간 주석가에게 있습니다. 따라서 대화를 바탕으로 고객의 감성을 파악하는 것이 가장 중요합니다. 다양한 영역의 언어 전문가가 제품 리뷰, 금융 뉴스 및 소셜 미디어의 미묘한 차이를 해석할 수 있습니다.
NER (Named Entity Recognition)
NER(Named Entity Recognition)은 텍스트 내의 명명된 엔터티를 미리 정의된 범주로 식별, 추출 및 분류합니다. 텍스트는 장소, 이름, 조직, 제품, 수량, 가치, 백분율 등으로 분류될 수 있습니다. NER를 사용하면 기사 등에서 언급된 조직과 같은 실제 질문을 해결할 수 있습니다.
클라이언트 서비스 자동화
강력하고 잘 훈련된 가상 챗봇 또는 디지털 어시스턴트는 고객이 판매자와 통신하는 방식을 혁신하여 고객 경험을 크게 개선했습니다.
텍스트 전사
의사의 손으로 쓴 처방전부터 회의록에 이르기까지 당사 전문가는 보관 문서, 법적 계약서, 환자 건강 기록 등 모든 형태의 데이터를 디지털화할 수 있습니다.
콘텐츠 분류
분류 또는 태깅이라고도 하는 분류는 관심 있는 기능에 따라 텍스트를 조직화된 그룹으로 분류하고 레이블을 지정하는 프로세스입니다.
주제 분석
주제 분석 또는 주제 라벨링은 고려 중인 반복되는 주제/주제를 식별하여 주어진 텍스트에서 의미를 식별하고 추출하는 것입니다.
오디오 전사
연설/팟캐스트/세미나, 통화 대화를 텍스트로 변환합니다. 사람을 활용하여 오디오/음성 파일에 정확하게 주석을 달아 NLP 모델을 정확하게 훈련시킵니다.
오디오 분류
언어, 방언, 의미론, 어휘 등을 기반으로 음성/오디오를 분류하기 위해 소리 또는 발화를 분류합니다.
우리의 능력
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
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
특허 받은 플랫폼은 다음과 같은 이점을 제공합니다.
- 웹 기반 엔드 투 엔드 플랫폼
- 완벽한 품질
- 더 빠른 TAT
- 원활한 전달
추천 자료
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구매자 가이드: 대화형 AI
AI 챗봇은 고급 의사 결정 기술을 사용하여 이전 상호 작용에서 배우고 사용자 행동을 이해하고 다양한 언어를 이해함으로써 향상된 사용자 경험을 제공합니다.
블로그
자동 음성 인식 / Speech-to-Text의 과거, 현재, 미래
자동 음성 인식(ASR)은 먼 길을 왔습니다. 오래 전에 발명되었지만 아무도 사용하지 않았습니다. 그러나 지금은 시간과 기술이 크게 변했습니다.
블로그
의료 분야에서 자연어 처리의 주요 사용 사례
세계 자연어 처리 시장은 1.8년 2021억 달러에서 4.3년 2026억 달러로 연평균 19.0% 성장할 것으로 예상된다.
Shaip의 자연어 처리 서비스(NLP Services)로 AI 로드맵 가속화
자주 묻는 질문 (FAQ)
잘 정의된 AI 기능이 있더라도 컴퓨팅 설정은 쿼리 이면의 감정을 측정하기가 어렵습니다. 자연어 처리는 음성 및 텍스트 데이터를 이해, 분석 및 응답할 때 기계를 더 잘 훈련시켜 응답 이면의 지능적 컨텍스트 결정에 초점을 맞추는 인공 지능의 보다 노련한 분야 중 하나입니다.
인간의 언어는 다양성과 모호성이 있기 쉽습니다. NLP 설정, 도구 및 구성 요소는 텍스트를 여러 언어로 번역하고, 구두 명령에 정확하게 응답하고, 감정을 분석하고, 개체를 인식하는 것을 목표로 합니다.
오랫동안 사용되어 온 실행 가능한 NLP 예제를 찾고 있다면 스마트폰의 예측 텍스트 분석 도구를 적절한 출발점으로 고려하십시오. 다른 예로는 Bixby, Siri, Alexa 등을 포함한 가상 비서, 이메일 플랫폼의 스팸 상자 및 Google 번역이 있습니다.
많은 숙고 끝에 NLP 기반 작업은 주로 음성 및 텍스트 데이터를 분해하여 컴퓨터가 수집된 데이터의 컨텍스트를 이해할 수 있도록 하는 것과 관련이 있음이 분명합니다. 따라서 NLP는 가독성 및 문법 검사 도구 및 이메일 플랫폼에서 사용되는 텍스트 요약, 소셜 미디어를 통한 감정 분석, 챗봇 및 VA 더 나은 교육, 기계 번역 및 스팸 감지에 가장 잘 사용됩니다.
NLP는 표현과 단어에 대한 어휘 분석, 의미에 대한 의미론적 분석, 해석을 위한 화용론적 분석, 문장 구조화를 위한 구문 분석, 연결된 문장이 전달하는 문장 의미를 확인하기 위한 담화 통합과 함께 5가지 구성 요소로 더 세분화할 수 있습니다.