自然言語処理サービスとソリューション
注目のクライアント
チームが世界をリードするAI製品を構築できるようにします。
自然言語処理（NLP）を機械学習用の高品質データセットに変換するヒューマンインテリジェンス
言葉だけでは全体像を伝えることができません。 Shaipは、人間の言語のあいまいさを解釈するためのAIモデルのトレーニングを支援します
かなり前から、人工知能（AI）が人間の生活のあらゆる側面をどのように変えるかについての議論がありましたが、これまでで最も破壊的な技術になる可能性があることをすでに認識しているはずです。 今日は話ができます Siri、Cortana、またはGoogle 基本的なクエリに対処するためですが、実際の可能性の多くはまだ不明です
AIシステムは、自然言語処理（NLP）でその可能性を最大限に発揮できます。 NLPサービスがなければ、AIは意味を理解し、簡単な質問に答えることができますが、言われていることの文脈を理解することはできません。 NLPソリューションを使用すると、ユーザーは、テキストを読んだり、音声を理解したり、発言内容を解釈したり、人間の感情を測定したりすることで、自分の言語でインテリジェントシステムを操作できます。 これにより、コンピューターは、人々が使用する日常の言語を理解する人間の能力を複製することにより、学習して応答することができます。 NLPアルゴリズムはパターンを見つけて、独自に推論を作成できます。 これは、正確に注釈が付けられたトレーニングデータを大量に受け取った場合にのみ達成できます。これにより、言語のさまざまな要素を識別、理解、および示すことができます。
データ収集サービス
データ注釈サービス
適切に編成され、正確に注釈が付けられたデータは、人工（AI）/機械学習（ML）モデルを機能させるものの中心です。 当社独自のプラットフォームと厳選された群集管理ワークフローは、さまざまなタスクを資格のある労働者と組み合わせて、高品質の出力を一貫して低コストで提供できるようにします。 データには、次のような多数のユースケースの注釈を付けることができます 固有表現抽出、感情分析、テキストと音声の注釈、音声のタグ付けなど。
データライセンス：既成のNLPデータセット
私たちを通して見る オーディオデータセット コールセンター、一般会話、ディベート、スピーチ、トーク、ドキュメンタリー、イベント、一般会話、映画、ニュースなどのさまざまなトピックに関する、20,000時間以上の音声で構成されるさまざまな既製のNLPデータセットの一覧。 、40以上の言語で。
管理された労働力
必要な品質を維持しながら、お好みのツールを使用して、データ注釈タスクをサポートするためのチームの拡張となる熟練したリソースを提供します。 私たちの経験豊富な労働力は、人間の言語の微妙さを理解し、 何百万ものオーディオおよびテキストドキュメントにラベルを付けることで学んだベストプラクティスを適用して、自然言語処理のための世界クラスのデータラベリングソリューションを提供します。
自然言語処理のコンサルティングと実装
テキストとオーディオの収集と注釈機能
テキスト/オーディオコレクションから注釈まで、詳細で正確にラベル付けされたテキストとオーディオを使用して、話し言葉の世界をより深く理解し、NLPモデルのパフォーマンスを向上させます。 仮想/デジタルアシスタントのトレーニング、法的な契約の確認、財務分析アルゴリズムの構築など、モデルを現実の世界で機能させるために必要なゴールドスタンダードのデータを提供します。 私たちのチームは、言語、方言、構文、文型を理解して、ビジネス要件に基づいてテキストに正確にタグを付けます。
私たちは、その強力な言語能力に誇りを持っている数少ないNLP企業のXNUMXつです。 私たちは以上のグローバルな労働力を持っています 30,000人の協力者 世界中から、以上の専門知識を持っています 150言語。 私たちは、初期段階の新興企業、中小企業を支援し、さまざまな業種のトップフォーチュン500企業と協力してきました。 すなわち、ヘルスケア、小売/ eコマース、金融、テクノロジー、 NLPプロジェクトの目標を達成するためにさらに多くのことを行います。
テキストコレクション
オーディオ/スピーチコレクション
テキスト注釈
音声/音声注釈
テキストの文字起こし
音声/音声文字変換
NLPデータセット
なぜShaip？
専門家の労働力
テキスト/音声注釈/ラベリングに精通した専門家のプールは、正確で効果的に注釈が付けられたNLPデータセットを調達できます。
成長に焦点を当てる
私たちのチームは、AIエンジンをトレーニングするためのテキスト/オーディオデータの準備を支援し、貴重な時間とリソースを節約します。
スケーラビリティ
私たちの協力者チームは、NLPソリューションのデータ出力の品質を維持しながら、追加のボリュームに対応できます。
競争力のある価格設定
チームのトレーニングと管理の専門家として、プロジェクトが定義された予算内で確実に提供されるようにします。
業界を超えた機能
チームは複数のソースからのデータを分析し、すべての業界にわたってAIトレーニングデータを効率的かつ大量に生成することができます。
競争に先んじる
幅広いオーディオ/テキストデータは、AIに、より高速なトレーニングに必要な大量の情報を提供します。
使用事例
会話型AI /チャットボットトレーニング
デジタルアシスタントのトレーニングには、さまざまな地域、言語、方言、設定、形式からの高品質のデータが大量に必要です。 Shaipでは、必要な知識とドメインの専門知識を持ち、クライアントの特定のニーズを十分に認識しているヒューマンインザループのAIモデルのトレーニングデータを提供しています。
感情/意図
分析
言葉だけでは全体像を伝えることができず、人間の言語の曖昧さを解釈する責任は人間のアノテーターにあると正しく言われています。 したがって、会話に基づいて顧客の感情を特定することが最も重要です。 さまざまな分野の言語専門家が、製品レビュー、金融ニュース、ソーシャルメディアのニュアンスを解釈できます。
固有表現抽出（NER）
固有表現抽出（NER）は、テキスト内の固有表現抽出を識別、抽出、および分類して、事前定義されたカテゴリに分類します。 テキストは、場所、名前、組織、製品、数量、価値、パーセンテージなどに分類できます。NERを使用すると、記事で言及された組織など、実際の質問に答えることができます。
クライアントサービスの自動化
堅牢で十分に訓練された仮想チャットボットまたはデジタルアシスタントは、顧客が売り手と通信する方法に革命をもたらし、顧客体験を大幅に向上させました。
テキストの文字起こし
医師の手書きの処方箋から会議のメモまで、当社のスペシャリストは、アーカイブされたドキュメント、法的契約、患者の健康記録など、あらゆる形式のデータをデジタル化できます。
コンテンツの分類
分類またはタグ付けとも呼ばれる分類は、テキストを整理されたグループに分類し、関心のある機能に基づいてラベルを付けるプロセスです。
トピック分析
トピック分析またはトピックのラベル付けとは、検討中の繰り返しのトピック/テーマを特定することにより、特定のテキストから意味を特定して抽出することです。
音声文字変換
スピーチ/ポッドキャスト/セミナーを書き起こし、会話をテキストに呼び出します。 人間を活用してオーディオ/音声ファイルに正確に注釈を付け、NLPモデルを正確にトレーニングします。
オーディオ分類
音または発話を分類して、言語、方言、セマンティクス、辞書などに基づいて音声/音声を分類します。
私たちの能力
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
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
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
推奨リソース
バイヤーガイド
バイヤーズガイド：会話型AI
AIチャットボットは、以前のインタラクションから学習し、ユーザーの行動を理解し、高度な意思決定スキルを使用してさまざまな言語を理解することにより、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。
ブログ
自動音声認識 / Speech-to-Text の過去、現在、未来
自動音声認識 (ASR) は長い道のりを歩んできました。 ずっと前に発明されましたが、ほとんど誰も使用していませんでした。 しかし、時代と技術は現在大きく変化しています。
ブログ
ヘルスケアにおける自然言語処理の主な使用例
世界の自然言語処理市場は、1.8 年の 2021 億ドルから 4.3 年には 2026 億ドルに増加し、期間中の CAGR は 19.0% になると予測されています。
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よくある質問（FAQ）
コンピューティングのセットアップは、明確に定義されたAI機能を備えていても、クエリの背後にある感情を測定するのは難しいと感じています。 自然言語処理は、音声およびテキストデータの理解、分析、および応答に関してマシンをより適切にトレーニングし、それによって応答の背後にあるインテリジェントなコンテキスト決定に焦点を当てる、人工知能のより熟練したブランチのXNUMXつです。
人間の言語は、分散やあいまいさを伴う傾向があります。 NLPのセットアップ、ツール、およびコンポーネントは、テキストを複数の言語に翻訳し、口頭のコマンドに正確に応答し、感情を分析し、エンティティを認識することを目的としています。ただし、人間の方言のあらゆる側面をカバーする、非常に大量の注釈付きデータでトレーニングされている必要があります。
長い間存在している実用的なNLPの例を探している場合は、スマートフォンの予測テキスト分析ツールを許容可能な出発点として検討してください。 その他の例としては、Bixby、Siri、Alexaなどの仮想アシスタント、メールプラットフォームのスパムボックス、Google翻訳などがあります。
多くの審議を経て、NLPを利用したタスクは、主に音声データとテキストデータを分解して、取り込んだデータのコンテキストをコンピューターに理解させることに関係していることは明らかです。 したがって、NLPは、テキストの要約、ソーシャルメディアでの感情分析、チャットボットとVAのトレーニング、機械翻訳、スパム検出に最適であり、読みやすさと文法チェックツールおよび電子メールプラットフォームで使用されます。
NLPは、表現と単語の字句解析、意味の字句解析、解釈の語用論解析、文の構造化の構文解析、接続された文によって伝えられる文の意味を確認する談話統合の5つのコンポーネントにさらに分離できます。