- Hva vi gjør
-
-
-
Spesialitet
-
-
-
- Hyllevaredata
-
- Løsninger
- Plattform
- Organisasjon
Gir teamene mulighet til å bygge verdensledende AI-produkter.
I ganske lang tid har det vært diskusjoner om hvordan kunstig intelligens (AI) er satt til å endre alle aspekter av menneskeliv, og nå må du allerede ha innsett at den har potensialet til å være den mest forstyrrende teknologien noensinne. I dag kan vi snakke med Siri, Cortana eller Google for å få de grunnleggende spørsmålene våre adressert, men mye av deres faktiske potensial er ennå ukjent
AI-systemer kan realisere sitt fulle potensial med naturlig språkbehandling (NLP). Uten NLP-tjenester kan AI forstå meningen og svare på enkle spørsmål, men den vil ikke forstå konteksten til det som blir sagt. NLP-løsninger lar brukere samhandle med intelligente systemer på sitt eget språk ved å lese tekst, forstå tale, tolke det som blir sagt og prøve å måle menneskelig følelse. Det lar datamaskiner lære og svare ved å gjenskape menneskets evne til å forstå hverdagsspråk som folk bruker. NLP-algoritmene kan finne mønstre og kan lage slutninger på egenhånd. Dette kan bare oppnås hvis de mottar nøyaktig kommenterte opplæringsdata i store volumer, noe som hjelper dem med å identifisere, forstå og indikere ulike elementer i språket.
Riktig organisert og presist kommenterte data er kjernen i det som får kunstige (AI) / Machine Learning (ML)-modeller til å fungere. Vår proprietære plattform og kuraterte arbeidsflyter for publikumsstyring kombinerer ulike oppgaver med den kvalifiserte arbeideren, noe som muliggjør konsistent og rimelig levering av høykvalitets output. Data kan kommenteres for et stort antall brukstilfeller, inkludert Navngitt enhetsgjenkjenning, sentimentanalyse, tekst- og lydkommentarer, lydmerking osv.
Bla gjennom vår lyddatasett av forskjellige hyllevare NLP-datasett, bestående av over 20,000 40 timer med lyd, om en rekke emner som Call-center, generell samtale, debatter, taler, samtaler, dokumentar, arrangementer, generell samtale, film, nyheter etc. , på over XNUMX språk.
Vi tilbyr en dyktig ressurs som blir en forlengelse av teamet ditt for å støtte dine dataannoteringsoppgaver, gjennom verktøy du foretrekker samtidig som du opprettholder ønsket kvalitet. Vår erfarne arbeidsstyrke forstår finessene i menneskelige språk og bruk de beste praksisene som er lært ved å merke millioner av lyd- og tekstdokumenter for å levere datamerkingsløsning i verdensklasse for naturlig språkbehandling.
Fra tekst-/lydsamling til merknader gir vi en større forståelse av den talte verden med detaljert, nøyaktig merket tekst og lyd for å forbedre ytelsen til NLP-modellene dine. Enten du trener en virtuell/digital assistent, ønsker å gjennomgå juridisk kontrakt eller bygge en finansiell analysealgoritme, gir vi gullstandarddataene du trenger for å få modellene dine til å fungere i den virkelige verden. Teamet vårt forstår språket, dialekten, syntaksen og setningsstrukturen for å merke tekst nøyaktig, basert på bedriftens krav.
Vi er et av svært få NLP-selskaper som setter vår ære i sin sterke språklige evne. Vi har global arbeidsstyrke på over 30,000 XNUMX samarbeidspartnere fra hele verden, med ekspertise på over 150 språk. Vi har hjulpet startups i tidlig fase, små og mellomstore bedrifter og jobbet med topp 500-selskaper på tvers av forskjellige vertikaler dvs. helsevesen, detaljhandel/e-handel, finans, teknologi, og mer for å nå sine NLP-prosjektmål.
Over 50 XNUMX timer med hyllevaredatasett for lyd/tale for å komme i gang.
Analyser menneskelige følelser ved å tolke nyanser i kundeanmeldelser, sosiale medier osv.
Samle tekstdatasett, dvs. e-poster, SMS, blogger, dokumenter, forskningsartikler osv.
Vårt utvalg av eksperter som er dyktige i tekst/lydkommentarer/merking kan skaffe nøyaktige og effektivt kommenterte NLP-datasett.
Teamet vårt hjelper deg med å forberede tekst-/lyddata for opplæring av AI-motorer, og sparer verdifull tid og ressurser.
Teamet vårt av samarbeidspartnere kan ta i mot ekstra volum samtidig som kvaliteten på datautdata for NLP-løsningene opprettholdes.
Som eksperter på opplæring og ledelse av team sikrer vi at prosjekter leveres innenfor det definerte budsjettet.
Teamet analyserer data fra flere kilder og er i stand til å produsere AI-treningsdata effektivt og i volum på tvers av alle bransjer.
Det brede spekteret av lyd-/tekstdata gir AI store mengder informasjon som trengs for å trene raskere.
Opplæring av digitale assistenter krever et stort sett med kvalitetsdata fra forskjellige geografier, språk, dialekter, oppsett og formater. Hos Shaip tilbyr vi opplæringsdata for AI-modeller med Human-in-the-loop som har den nødvendige kunnskapen, domeneekspertisen og er godt klar over de spesifikke behovene til kunden.
Det sies med rette at ord alene ikke klarer å formidle hele historien, og det er menneskelige kommentatorer som har ansvaret for å tolke tvetydigheten i menneskelig språk. Derfor er det ytterst viktig å identifisere følelsen til en kunde, basert på samtalen. Våre språkeksperter fra ulike domener kan tolke nyanser i produktanmeldelser, finansnyheter og sosiale medier.
Named Entity Recognition (NER) er å identifisere, trekke ut og klassifisere de navngitte enhetene i en tekst, i forhåndsdefinerte kategorier. Teksten kan kategoriseres som et sted, navn, organisasjon, produkt, mengde, verdi, prosent, osv. Med NER kan du ta opp spørsmål fra den virkelige verden som hvilke organisasjoner som ble nevnt i artikkelen osv.
Robuste, godt trente virtuelle chatboter eller digitale assistenter har revolusjonert måten kundene kommuniserer med selgerne på, og har bidratt til en betydelig forbedring i kundeopplevelsen.
Fra legers håndskrevne resepter til notater fra telefonkonferanser, våre spesialister kan digitalisere alle former for data, f.eks. arkiverte dokumenter, juridiske kontrakter, pasientjournaler, etc.
Kategorisering også kjent som klassifisering eller tagging er prosessen med å klassifisere tekst i organiserte grupper og merke den, basert på dens funksjoner av interesse.
Emneanalyse eller emnemerking er å identifisere og trekke ut mening fra en gitt tekst ved å identifisere tilbakevendende emner/temaer som vurderes.
Transkriber tale/podcast/seminar, ring samtale til tekst. Utnytt mennesker til å kommentere lyd-/talefiler nøyaktig for å trene NLP-modeller nøyaktig.
Kategoriser lyder eller ytringer for å klassifisere tale/lyd basert på språk, dialekt, semantikk, leksikon osv.
Dedikerte og trente team:
Høyeste prosesseffektivitet er sikret med:
Den patenterte plattformen tilbyr fordeler:
Dedikerte og trente team:
Høyeste prosesseffektivitet er sikret med:
Den patenterte plattformen tilbyr fordeler:
AI chatbots gir forbedret brukeropplevelse ved å lære av tidligere interaksjoner, forstå brukeratferd og forstå forskjellige språk ved å bruke avanserte beslutningsferdigheter.
Automatisk talegjenkjenning (ASR) har kommet langt. Selv om det ble oppfunnet for lenge siden, ble det nesten aldri brukt av noen. Imidlertid har tid og teknologi nå endret seg betydelig.
Det globale markedet for naturlig språkbehandling er beregnet til å øke fra 1.8 milliarder dollar i 2021 til 4.3 milliarder dollar i 2026, og vokse med en CAGR på 19.0 % i løpet av perioden.
Få fart på AI-veikartet ditt med Shaips Natural Language Processing Services (NLP Services)
Databehandlingsoppsett, selv med veldefinerte AI-egenskaper, finner det vanskelig å måle følelsen bak søkene. Natural Language Processing er en av de mer erfarne grenene av kunstig intelligens som trener maskinene bedre når det kommer til å forstå, analysere og svare på stemme- og tekstdata, og dermed fokusere på intelligent kontekstbestemmelse bak svar.
Menneskelige språk er utsatt for variasjoner og tvetydigheter. NLP-oppsett, verktøy og komponenter tar sikte på å oversette teksten til flere språk, svare nøyaktig på verbale kommandoer, analysere følelser og gjenkjenne enheter, forutsatt at de blir trent opp med vanvittig høye mengder kommenterte data, som dekker alle aspekter av menneskelige dialekter.
Hvis du søker handlingsdyktige NLP-eksempler som har eksistert lenge, bør du vurdere verktøyet for prediktiv tekstanalyse på smarttelefonen din som et akseptabelt utgangspunkt. Andre eksempler inkluderer virtuelle assistenter, inkludert Bixby, Siri, Alexa eller flere, spamboksen på e-postplattformen din og Google Translate
Etter mye overveielse er det klart at NLP-drevne oppgaver hovedsakelig dreier seg om å bryte ned tale- og tekstdata for å få datamaskinen til å forstå konteksten til de inntatte dataene. Derfor er NLP best brukt til tekstoppsummering, sentimentanalyse over sosiale medier, opplæring av chatbots og VA-er bedre, maskinoversettelse og spam-deteksjon, brukt av lesbarhets- og grammatikkkontrollverktøy og e-postplattformer.
NLP kan videre segregeres i 5 komponenter, med leksikalsk analyse for uttrykk og ord, Semantisk analyse for betydningen, Pragmatisk analyse for tolkning, Syntaksanalyse for setningsstrukturering, og Diskursintegrasjon for å fastslå setningens mening slik den formidles av sammenkoblede setninger.