Andaa Mifano ya AI ya kupambanua na Huduma za kisasa za Matamshi ya Nakala
Wacha huduma zetu za ufafanuzi wa maandishi ziunde seti kamili, za kina, na za kipekee, ili kutoshea katika prototypes zako za ML & NLP.
Sahihisha data yako ya maandishi!
Wateja Walioangaziwa
Kwa nini Huduma za Ufafanuzi wa Nakala zinahitajika kwa NLP?
Katika enzi ambayo mazungumzo, vichungi vya barua pepe, na watafsiri wa lugha nyingi wana siku ya uwanja, mara nyingi inachukua zaidi ya wazo kuunda AI zenye akili kama teknolojia inayofuata ya mafanikio. Watetezi wa mifumo inayotumiwa na NLP wanaamini kuwa ili algorithms ifanye kazi katika kilele chao, mifano inahitaji kulishwa na idadi kubwa ya data ya maandishi yenye maandishi, inayowezekana na suluhisho na huduma za maelezo ya kuaminika.
Ili kurahisisha, ufafanuzi wa maandishi unakusudia kuunda hifadhidata za kipekee, zinazoendeshwa na mradi, zinazohusiana na usanidi fulani wa AI. Hifadhidata hizi zenye ubora ni muhimu katika modeli za mafunzo kufanya kama ilivyoainishwa.
Bado huna uhakika kuhusu jinsi ufafanuzi wa maandishi wa Kujifunza kwa Mashine unavyofanya kazi! Hebu fikiria kutembelea tovuti iliyo na chatbots zilizounganishwa saa 3 asubuhi, ambapo unaandika maswali na kupata majibu kwa kufumba na kufumbua. Hakika huwezi kutarajia mtu kujibu kwa saa isiyo ya kawaida kama hiyo. Hapa ndipo uchawi wa AI unapoingia huku gumzo, wanapopokea swali, kupata majibu haraka kutoka kwa data ya mafunzo.
Ufafanuzi wa Nakala Sahihi Kwa Kujifunza kwa Mashine
Kwa kadiri dhana inavyohisi ya kuvutia, kuandaa rasilimali kama hizo kunaweza kuchukua juhudi nyingi, uzoefu wa kitaalam, na akili ya kiwango cha wataalam. Hapa ndipo Shaip inapoonekana kama kampuni ya kuaminika ya ufafanuzi wa maandishi, ikilenga sana kuorodhesha data iliyokusanywa kwa ukamilifu.
Ukiwa na Shaip kwenye bodi, unaweza kuacha kuwa na wasiwasi juu ya uwezo wa utambuzi wa mipangilio yako ya ujifunzaji wa mashine kwani data ya mafunzo ya AI inayotolewa imeandaliwa kutafsiri majibu, semantiki, na ndio, hata maoni.
Kutafuta zaidi, hapa kuna faida zingine za kutegemea Shaip kama mshirika wako wa kutoa ufafanuzi wa Maandishi ya Nakala:
- Njia kubwa ya malengo
- Zingatia muktadha na uwazi wa mawasiliano
- Uwezo wa kufundisha mashine zilizo na vitu vya lugha
- Kuweka alama kwa injini ya utaftaji mwingi
- Sadaka zinazoweza kubadilika
- Utafsiri wa mashine nyingi
Utaalamu wetu
Huduma maalum za Kuandika Nakala
Tunatoa huduma za uwekaji wa maandishi ya utambuzi kupitia zana yetu ya hati miliki ya maandishi ambayo imeundwa kuruhusu mashirika kufungua habari muhimu katika maandishi yasiyopangwa. Kufafanua maandishi yaliyopo husaidia mashine kuelewa lugha ya kibinadamu. Na uzoefu tajiri katika lugha asilia na isimu, tuna vifaa vya kutosha kushughulikia miradi ya uwekaji maandishi kwa kiwango chochote. Timu yetu iliyohitimu inaweza kufanya kazi kwa suluhisho tofauti za kuweka maandishi kama utambuzi wa huluki uliopewa jina, uchanganuzi wa dhamira, uchanganuzi wa maoni, ufafanuzi wa hati n.k. Chagua inayolingana na mahitaji yako na umruhusu Shaip ashughulikie unyanyuaji mzito. Ifuatayo ni mifano michache ya maandishi yaliyofafanuliwa.
Uainishaji wa Nakala
Njia ya kimsingi zaidi juu ya ufafanuzi wa maandishi, ambayo inazingatia kuainisha maandishi, kulingana na aina ya yaliyomo, dhamira, hisia, na somo. Mara baada ya kugawanywa, hifadhidata zinaingizwa kwenye mfumo kama sehemu ya sehemu iliyotanguliwa, ambayo mashine zinaweza kufikia kutoa majibu
Ufafanuzi wa Lugha
Hapo awali iliitwa kama dokezo la corpus, aina hii ya uwekaji wa lebo ya hifadhidata ya maandishi inazingatia maelezo ya lugha ya sauti na maandishi; Pamoja, inachukua pia ufafanuzi wa kifonetiki, vipande vya ufafanuzi wa semantiki, kuweka alama kwa POS, nk Njia hii ni muhimu linapokuja mifano ya utafsiri wa mashine.
Ufafanuzi wa Taasisi
Njia hii ya uwekaji alama ni muhimu wakati wa mafunzo ya Chatbot. Lengo hapa liko katika kuchimba, kutafuta, na kuweka alama kwa vyombo kabla ya kulisha data kwenye mfumo. Kama ilivyo na kiunga chochote kinachotumiwa na Chatbot, vyombo vya jina, misemo muhimu, na POS kama vivumishi, vielezi, na zaidi kuwa kitovu.
Kuunganisha Vyombo
Wakati wafafanuzi wanatoa vitu kutoka kwa hazina kubwa za data, wanahitaji kuunganishwa ili kuunda hifadhidata ambazo zina maana. Hii ni moja wapo ya zana chache za ufafanuzi wa maandishi ambayo ni pamoja na kuanzisha hifadhidata kamili ya maarifa kupitia utaftaji na mwishowe kuunganisha mwisho hadi mwisho. mfano, urambazaji wa URL, moja kwa moja kutoka kwa kiolesura cha gumzo
SAO (Kitu cha Kitendo cha Somo)
Wakati maandishi yana vifaa vingi, vilivyounganishwa na kitendo. Kwa mfano, 'John anapiga Jimmy', iko wazi kwa ufafanuzi wa chombo na uainishaji wa maandishi, ambapo lebo inayohusu majadiliano ya msingi wa sheria imeongezwa. Walakini, kwa modeli kuelewa sentensi hiyo, inahitaji kulishwa data ya SAO, na John ndiye anayehusika, Jimmy kitu na kushtaki kuwa hatua.
Ufafanuzi wa hisia
Dokezo la hisia linajali uwekaji wa alama za kihemko na inaruhusu usanidi wenye akili kugundua maoni yaliyofichika, maoni, na maoni maalum. Wafafanuzi wamepewa majukumu ya kukagua maandishi na kuyataja kama maoni hasi, ya upande wowote, na maoni mazuri. Wakati ufafanuzi wa dhamira unazingatia hamu ya swala.
Kila maandishi yanahitaji kupitia njia hii ya kuweka alama kwa kufundisha mifano kwa ukamilifu
Sababu za kuchagua Shaip kama Mshirika wako wa Maelezo ya Kuaminika
Watu
Timu zilizojitolea na zilizofunzwa:
- Washirika 30,000+ wa Uundaji wa Takwimu, Kuweka alama na QA
- Timu ya Usimamizi wa Miradi iliyojulikana
- Timu ya Ustawi wa Bidhaa
- Kipaji cha Bwawa la Talanta na Timu ya Kupanda
Mchakato
Ufanisi zaidi wa mchakato umehakikishiwa na:
- Mchakato wa Robust 6 Sigma-Stage-Gate
- Timu iliyojitolea ya mikanda nyeusi 6 ya Sigma - Wamiliki wa mchakato muhimu na uzingatiaji wa Ubora
- Uboreshaji unaoendelea na Kitanzi cha Maoni
Jukwaa
Jukwaa lenye hati miliki linapeana faida:
- Jukwaa la mwisho-mwisho-msingi wa wavuti
- Ubora usiofaa
- TAT ya haraka
- Uwasilishaji usio na mshono
Watu
Timu zilizojitolea na zilizofunzwa:
- Washirika 30,000+ wa Uundaji wa Takwimu, Kuweka alama na QA
- Timu ya Usimamizi wa Miradi iliyojulikana
- Timu ya Ustawi wa Bidhaa
- Kipaji cha Bwawa la Talanta na Timu ya Kupanda
Mchakato
Ufanisi zaidi wa mchakato umehakikishiwa na:
- Mchakato wa Robust 6 Sigma-Stage-Gate
- Timu iliyojitolea ya mikanda nyeusi 6 ya Sigma - Wamiliki wa mchakato muhimu na uzingatiaji wa Ubora
- Uboreshaji unaoendelea na Kitanzi cha Maoni
Jukwaa
Jukwaa lenye hati miliki linapeana faida:
- Jukwaa la mwisho-mwisho-msingi wa wavuti
- Ubora usiofaa
- TAT ya haraka
- Uwasilishaji usio na mshono
Kwa nini unapaswa kupitisha uwekaji wa lebo ya maandishi / ufafanuzi
Timu ya Kujitolea
Inakadiriwa kuwa wanasayansi wa data hutumia zaidi ya 80% ya wakati wao katika kusafisha data na kuandaa data. Kwa utaftaji kazi, timu yako ya wanasayansi wa data inaweza kuzingatia kuendelea na maendeleo ya algorithms madhubuti ikiacha sehemu ya kazi ya kuchosha, kwetu.
Kubadilika
Hata modeli ya wastani ya Kujifunza Mashine (ML) itahitaji kuweka alama kwa vipande vikubwa vya data, ambayo inahitaji kampuni kuvuta rasilimali kutoka kwa timu zingine. Na washauri wa ufafanuzi wa data kama sisi, tunatoa wataalam wa kikoa ambao wanafanya kazi kwa kujitolea kwenye miradi yako na wanaweza kuongeza shughuli kwa urahisi wakati biashara yako inakua.
Ubora bora
Wataalam wa kikoa waliojitolea, ambao hufafanua siku za mchana na siku-ya-siku yoyote - watafanya kazi bora ikilinganishwa na timu, ambayo inahitaji kuchukua kazi za ufafanuzi katika ratiba zao zenye shughuli nyingi. Bila kusema, inasababisha pato bora.
Ondoa upendeleo wa ndani
Sababu kwa nini mifano ya AI inashindwa, ni kwa sababu timu zinazofanya kazi kwenye ukusanyaji wa data na ufafanuzi bila kukusudia huanzisha upendeleo, kupotosha matokeo ya mwisho na kuathiri usahihi. Walakini, muuzaji wa ufafanuzi wa data hufanya kazi bora kwa kufafanua data kwa usahihi ulioboreshwa kwa kuondoa mawazo na upendeleo.
Huduma zinazotolewa
Mkusanyiko wa data ya mtaalam sio mikono-juu-ya-staha kwa usanidi kamili wa AI. Katika Shaip, unaweza hata kuzingatia huduma zifuatazo ili kutengeneza modeli kwa njia iliyoenea zaidi kuliko kawaida:
Ufafanuzi wa Sauti
Huduma
Kuweka alama kwa vyanzo vya sauti, hotuba, na hifadhidata maalum za sauti kupitia zana muhimu kama utambuzi wa usemi, upeanaji wa spika, utambuzi wa mhemko, na zaidi, ni jambo ambalo Shaip amebobea.
Ufafanuzi wa Picha
Huduma
Tunajivunia kuweka alama, sehemu zenye hifadhidata za picha kutoa mafunzo kwa mifano ya utambuzi wa maono ya kompyuta. Mbinu zingine muhimu ni pamoja na utambuzi wa mipaka na uainishaji wa picha.
Ufafanuzi wa Video
Huduma
Shaip inatoa huduma za uwekaji alama wa video za hali ya juu kwa mafunzo ya mifano ya Maono ya Kompyuta. Lengo hapa ni kufanya hifadhidata zitumike na zana kama utambuzi wa muundo, kugundua kitu, na zaidi.
Rasilimali Zinazopendekezwa
Sadaka
Ukusanyaji wa Takwimu maalum za Maandishi
Thamani ya kweli ya huduma za ukusanyaji wa data ya maandishi ya utambuzi wa Shaip ni kwamba huyapa mashirika ufunguo wa kufungua taarifa muhimu inayopatikana ndani ya data ya maandishi ambayo haijaundwa.
Mwongozo wa Mnunuzi
Mwongozo wa Mnunuzi wa Ufafanuzi wa Takwimu na Kuandika Data
Kwa hivyo, unataka kuanza mpango mpya wa AI / ML na unatambua kuwa kupata data nzuri itakuwa moja wapo ya mambo yenye changamoto zaidi ya operesheni yako. Pato la mtindo wako wa AI / ML ni nzuri tu kama data.
blogu
Kuhakikisha Ufafanuzi wa Takwimu sahihi wa Miradi ya AI
Suluhisho thabiti la msingi wa AI hujengwa kwenye data - sio tu data yoyote lakini data ya hali ya juu, iliyofafanuliwa kwa usahihi. Data bora na iliyosasishwa pekee ndiyo inayoweza kuwezesha mradi wako wa AI, na usafi huu wa data utakuwa na athari kubwa kwa matokeo ya mradi.
Mfumo wa NLP kwenye Bomba? Wekeza katika huduma za uwekaji lebo za maandishi za kiwango cha Avant - wataalam wetu wanashughulikia uwekaji lebo changamano
Maswali yanayoulizwa (FAQ)
Mchakato wa kuweka alama kwenye hifadhidata za maandishi ili kuwafanya wawe tayari kwa mafunzo kwa mifano ya NLP ndio ufafanuzi wa maandishi ni kuhusu.
Kuna njia nyingi za kufafanua kijisehemu cha maandishi. Walakini, ufafanuzi wa maandishi wa NLP unategemea kesi zako za matumizi. Mazoezi ya kawaida, hata hivyo, ni kuongeza lebo ya metadata kwenye hifadhidata, wakati inaashiria sifa zake, kama misemo, maneno, na maoni hata.
"Henry alizaliwa tarehe 24 Machi, 1990 na akaendelea kuwa jina kubwa katika tasnia ya burudani". Ukisoma sentensi hiyo kwa uangalifu, utapata mifano michache ya ufafanuzi, na Henry na tarehe husika na mwaka wa kuzaliwa ni vyombo, na maoni hayo hayana upande wowote, wakati unabainishwa.
Ufafanuzi wa maandishi katika NLP ni juu ya kufafanua lebo kwa seti za data, ambazo zina muundo tofauti wa sentensi, zinazosubiri kugawanywa.
Ufafanuzi wa data ya maandishi ni jiwe linalopitiliza kukuza mazungumzo ya akili, wasaidizi wa kawaida, vichungi vya barua pepe, watafsiri, na chochote kinachoruhusu mashine kuelewa lugha ya asili ya wanadamu na hata kujibu ipasavyo.