最先端のテキスト注釈サービスを使用して、目の肥えたAIモデルを準備します

私たちのテキスト注釈サービスが、あなたの発明するML&NLPプロトタイプにぴったり合うように、網羅的で詳細でユニークなデータセットを作成しましょう。

テキスト注釈サービス

テキストデータに命を吹き込みましょう! 

注目のクライアント

NLPにテキスト注釈サービスが必要なのはなぜですか?

チャットボット、電子メールフィルター、および多言語翻訳者がフィールドデーを過ごしている時代では、次の画期的な技術としてインテリジェントAIを作成するのにアイデア以上のものが必要になることがよくあります。 NLPを利用したシステムの支持者は、アルゴリズムがピーク時に機能するためには、信頼できるテキスト注釈ソリューションとサービスによって可能になる、膨大な量のラベル付きテキストデータをモデルに供給する必要があると考えています。

簡単にするために、テキストアノテーションは、特定のAIセットアップに関連する、プロジェクト主導の一意のデータセットを作成することを目的としています。 これらの高品質のデータセットは、指定されたとおりに実行するためのトレーニングモデルに役立ちます。

機械学習のテキスト注釈がどのように機能するかはまだわかりません。 さて、午前3時にチャットボットが統合されたWebサイトにアクセスすると、質問を入力して、瞬く間に回答を得ることができます。 あなたは確かに人がそのような奇妙な時間に応答することを期待することはできません。 これは、チャットボットがクエリを受信すると、トレーニングデータから応答をすばやく取得するときにAIの魔法が始まる場所です。

機械学習のための正確なテキスト注釈

コンセプトに興味をそそられるのと同じくらい、同様のリソースを準備するには、多くの労力、専門的な経験、および専門家レベルの知性が必要になる可能性があります。 ここで、Shaipは信頼できるテキスト注釈会社として登場し、収集されたデータに完全なラベルを付けることに重点を置いています。

Shaipを搭載すると、提供されているAIトレーニングデータが応答、セマンティクス、さらには感情を解釈する準備ができているため、機械学習セットアップの知覚能力について心配する必要がなくなります。

詳細については、テキスト注釈のアウトソーシングパートナーとしてShaipに依存することの追加の利点のいくつかを次に示します。

テキスト注釈サービス
  • 目標集約型アプローチ
  • コミュニケーションの文脈と明確さに焦点を当てる
  • 言語要素を備えた機械を訓練する能力
  • 徹底的な検索エンジンのラベリング
  • スケーラブルな製品
  • 多言語の機械翻訳

当社の専門知識

目標固有のテキストラベリングサービス

組織が非構造化テキストの重要な情報のロックを解除できるように設計された特許取得済みのテキストラベリングツールを通じて、コグニティブテキストラベリングサービスを提供します。 利用可能なテキストに注釈を付けると、マシンが人間の言語を理解するのに役立ちます。 自然言語と言語学の豊富な経験により、私たちはあらゆる規模のテキストラベリングプロジェクトを処理するための十分な設備を備えています。 私たちの資格のあるチームは、次のようなさまざまなテキストラベリングソリューションに取り組むことができます 固有表現抽出、意図分析、感情分析、ドキュメント注釈など。 要件に合ったものを選択し、Shaipに重い物を持ち上げさせます。 以下は、いくつかの注釈付きテキストの例です。

テキスト分類

テキスト分類

コンテンツタイプ、意図、感情、および主題に基づいてテキストを分類することに焦点を当てた、テキスト注釈に関する最も基本的なアプローチ。 分類されると、データセットは事前定義されたセグメントの一部としてシステムに送られ、マシンはこのセグメントにアクセスして応答を生成できます。

言語注釈

言語注釈

元々はコーパス注釈と呼ばれていましたが、この形式のテキストデータセットのラベル付けは、音声とテキストの言語の詳細に焦点を当てています。 さらに、音声注釈、セマンティック注釈のビット、品詞タグ付けなども必要です。このアプローチは、機械翻訳モデルのトレーニングに適しています。

エンティティの注釈

エンティティの注釈

このラベル付けの方法は、チャットボットのトレーニングに関して極めて重要です。 ここでの焦点は、データをシステムに供給する前に、エンティティを抽出、検索、およびタグ付けすることにあります。 チャットボットを利用した他のインターフェースと同様に、名前エンティティ、キーフレーズ、形容詞、副詞などのPOSが目玉になります。

エンティティリンキング

エンティティリンキング

アノテーターはより大きなデータリポジトリからエンティティを抽出しますが、意味のあるデータセットを形成するには、それらを相互にリンクする必要があります。 これは、曖昧性解消と最終的にはエンドツーエンドのリンクを介して完全な知識データベースを設定することを含む数少ないテキスト注釈ツールのXNUMXつです。 例:チャットインターフェースから直接のURLルーティング

Sao(サブジェクトアクションオブジェクト)

SAO(サブジェクトアクションオブジェクト)

テキストに複数のエンティティが含まれ、アクションによってリンクされている場合。 たとえば、「John hits Jimmy」は、エンティティの注釈とテキストの分類に対応しており、法律に基づくディスカッションに関するラベルが追加されています。 ただし、モデルが文を理解するには、SAOデータをフィードする必要があります。ジョンがサブジェクト、ジミーがオブジェクト、訴訟がアクションです。

センチメントアノテーション

センチメントアノテーション

感情注釈は感情的なラベル付けを処理し、インテリジェントなセットアップで隠された含意、意見、および特定の感情を検出できるようにします。 アノテーターには、テキストを確認し、否定的、中立的、肯定的な感情としてラベルを付ける責任が割り当てられています。 インテントアノテーションはクエリの欲求に焦点を合わせていますが。

モデルを完全にトレーニングするには、すべてのテキストでこの形式のラベル付けを行う必要があります。

信頼できるテキスト注釈パートナーとしてShaipを選択する理由

のワークプ

のワークプ

専任の訓練を受けたチーム:

  • データ作成、ラベリング、QAのための30,000人以上の協力者
  • 資格のあるプロジェクト管理チーム
  • 経験豊富な製品開発チーム
  • タレントプールソーシング&オンボーディングチーム
プロセス

プロセス

最高のプロセス効率が保証されます:

  • 堅牢な6シックスシグマステージゲートプロセス
  • シックスシグマ黒帯の専任チーム–主要なプロセス所有者と品質コンプライアンス
  • 継続的改善とフィードバックループ
プラットフォーム

プラットフォーム

特許取得済みのプラットフォームには次のような利点があります。

  • Webベースのエンドツーエンドプラットフォーム
  • 非の打ちどころのない品質
  • より速いTAT
  • シームレスな配信

テキストデータのラベリング/注釈を外部委託する必要がある理由

専任チーム

データサイエンティストは、時間の80%以上をデータのクリーニングと準備に費やしていると推定されています。 アウトソーシングにより、データサイエンティストのチームは、面倒な作業を私たちに任せて、堅牢なアルゴリズムの開発を継続することに集中できます。

スケーラビリティ

平均的な機械学習(ML)モデルでさえ、データの大きなチャンクにラベルを付ける必要があり、企業は他のチームからリソースを取得する必要があります。 私たちのようなデータ注釈コンサルタントを使用して、プロジェクトに専念し、ビジネスの成長に合わせて運用を簡単に拡張できるドメインエキスパートを提供します。

より良い品質

毎日と毎日に注釈を付ける専任のドメインエキスパートは、忙しいスケジュールで注釈タスクに対応する必要があるチームと比較して、いつでも優れた仕事をします。 言うまでもなく、出力が向上します。

内部バイアスを排除する

AIモデルが失敗する理由は、データ収集と注釈に取り組んでいるチームが意図せずにバイアスを導入し、最終結果を歪め、精度に影響を与えるためです。 ただし、データ注釈ベンダーは、仮定とバイアスを排除することにより、精度を向上させるためにデータに注釈を付ける際により良い仕事をします。

提供されるサービス

エキスパートの画像データ収集は、包括的なAIセットアップのためのすべてのハンズオンデッキではありません。 Shaipでは、次のサービスを検討して、モデルを通常よりもはるかに普及させることもできます。

オーディオ注釈

オーディオ注釈
サービス/製品

音声認識、話者のダイアリゼーション、感情認識などの関連ツールを介して、オーディオソース、音声、および音声固有のデータセットにラベルを付けることは、Shaipが得意とするものです。

画像注釈

画像注釈
サービス/製品

私たちは、目の肥えたコンピュータービジョンモデルをトレーニングするために、セグメント化された画像データセットにラベルを付けることに誇りを持っています。 関連する手法には、境界認識と画像分類が含まれます。

ビデオ注釈

ビデオ注釈
サービス/製品

Shaipは、コンピュータービジョンモデルをトレーニングするためのハイエンドのビデオラベリングサービスを提供しています。 ここでの目的は、パターン認識、オブジェクト検出などのツールでデータセットを使用できるようにすることです。

パイプラインのNLPシステム? アバンギャルドなテキストラベリングサービスに投資する–当社の専門家が複雑なラベリングを担当します

テキストデータセットにラベルを付けてNLPモデルのトレーニングに対応できるようにするプロセスは、テキスト注釈のすべてです。

テキストスニペットに注釈を付ける方法はたくさんあります。 ただし、NLPのテキスト注釈は、ユースケースによって異なります。 ただし、標準的な方法は、データセットにメタデータタグを追加すると同時に、フレーズ、キーワード、さらには感情などの特性をマークアップすることです。

「ヘンリーは24年1990月XNUMX日に生まれ、エンターテインメント業界で有名になりました」。 文を注意深く読むと、かなりの数の注釈の例が得られます。注釈が付けられている場合、ヘンリーと関連する生年月日はエンティティであり、感情は中立です。

NLPのテキスト注釈は、データセットにラベルを定義することだけを目的としています。データセットは、ほとんどが異なる文の構造であり、分類されるのを待っています。

テキストデータの注釈は、インテリジェントなチャットボット、仮想アシスタント、電子メールフィルター、翻訳者など、機械が人間の自然処理言語を理解し、それに応じて応答することを可能にするあらゆるものを開発するための足がかりです。