NLP, ജനറേറ്റീവ് AI & LLM പരിശീലനത്തിനുള്ള ടെക്സ്റ്റ് അനോട്ടേഷൻ സേവനങ്ങൾ
150+ ഭാഷകളിൽ ഔട്ട്സോഴ്സ് ടെക്സ്റ്റ് അനോട്ടേഷൻ — എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ, സെന്റിമെന്റ്, ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ & വിദഗ്ദ്ധ അനോട്ടർമാർ നൽകുന്ന എൽഎൽഎം പരിശീലന ഡാറ്റ.
എന്തുകൊണ്ടാണ് ടെക്സ്റ്റ് അനോട്ടേഷൻ - നിങ്ങളുടെ NLP & LLM മോഡലുകൾക്ക് അത് ആവശ്യമായി വരുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?
ടെക്സ്റ്റ് അനോട്ടേഷൻ എന്നത് ഘടനാരഹിതമായ ടെക്സ്റ്റ് - ഇമെയിലുകൾ, ചാറ്റ് ലോഗുകൾ, പിന്തുണ ടിക്കറ്റുകൾ, ക്ലിനിക്കൽ നോട്ടുകൾ, നിയമപരമായ കരാറുകൾ, സോഷ്യൽ പോസ്റ്റുകൾ - ലേബൽ ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയയാണ്, അതുവഴി നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് (NLP) ഉം ലാർജ് ലാംഗ്വേജ് മോഡലുകളും (LLM-കൾ) പാറ്റേണുകൾ പഠിക്കാൻ കഴിയും. ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള വ്യാഖ്യാന പരിശീലന ഡാറ്റ ഇല്ലാതെ, ഏറ്റവും ശക്തമായ മോഡൽ ആർക്കിടെക്ചർ പോലും വേണ്ടത്ര പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നില്ല.
Shaip-ൽ ഞങ്ങൾ നാല് പ്രധാന ജോലികൾക്കായി വ്യാഖ്യാനിച്ച ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു: ഒരു മോഡലിനെ ആദ്യം മുതൽ പരിശീലിപ്പിക്കുക, ഒരു ഓപ്പൺ സോഴ്സ് LLM ഫൈൻ-ട്യൂൺ ചെയ്യുക, മോഡൽ ഔട്ട്പുട്ട് വിലയിരുത്തുക, ഹ്യൂമൻ ഫീഡ്ബാക്ക് (RLHF) ഉപയോഗിച്ച് തുടർച്ചയായ ശക്തിപ്പെടുത്തൽ പഠനം നടത്തുക. ഓരോ ഡാറ്റാസെറ്റും ഒരു ഡൊമെയ്ൻ-വിദഗ്ധ അനോട്ടേറ്റർ ലേബൽ ചെയ്യുന്നു, സിക്സ് സിഗ്മയിൽ പരിശീലനം ലഭിച്ച ഒരു QA അവലോകകൻ ഇരട്ടി അവലോകനം ചെയ്യുന്നു, കൂടാതെ നിങ്ങളുടെ പരിശീലന പൈപ്പ്ലൈൻ പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന സ്കീമയിൽ വിതരണം ചെയ്യുന്നു.
നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ-സയൻസ് ടീം നിലവിൽ മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിനുപകരം ടെക്സ്റ്റ് വൃത്തിയാക്കുന്നതിനും ലേബൽ ചെയ്യുന്നതിനുമായി 80% സമയവും ചെലവഴിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, അത് അവസാനിപ്പിക്കാൻ നിലവിലുള്ള വിടവ് ടെക്സ്റ്റ് അനോട്ടേഷൻ ഔട്ട്സോഴ്സിംഗ് ആണ്.
മെഷീൻ ലേണിംഗിനുള്ള കൃത്യമായ വാചക വ്യാഖ്യാനം
ആശയം കൗതുകകരമായി തോന്നുന്നതുപോലെ, സമാനമായ വിഭവങ്ങൾ തയ്യാറാക്കുന്നതിന് വളരെയധികം പരിശ്രമവും പ്രൊഫഷണൽ അനുഭവവും വിദഗ്ധ തലത്തിലുള്ള ബുദ്ധിയും വേണ്ടിവരും. ഇവിടെയാണ് ശൈപ്പ് ഒരു വിശ്വസനീയമായ ടെക്സ്റ്റ് വ്യാഖ്യാന കമ്പനിയായി കാണിക്കുന്നത്, ശേഖരിച്ച ഡാറ്റയെ പൂർണ്ണതയിലേക്ക് ലേബൽ ചെയ്യുന്നതിൽ വളരെയധികം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു.
പ്രതികരണങ്ങൾ, അർത്ഥശാസ്ത്രം, അതെ, വികാരങ്ങൾ പോലും വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ ഓഫർ ചെയ്യുന്ന AI പരിശീലന ഡാറ്റ തയ്യാറാക്കിയിരിക്കുന്നതിനാൽ, Shaip ഓൺ ബോർഡിൽ, നിങ്ങളുടെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് സജ്ജീകരണങ്ങളുടെ പെർസെപ്റ്റീവ് കഴിവുകളെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് വേവലാതിപ്പെടുന്നത് അവസാനിപ്പിക്കാം.
കൂടുതൽ കാര്യങ്ങൾക്കായി നോക്കുന്നു, നിങ്ങളുടെ ടെക്സ്റ്റ് അനോട്ടേഷൻ ഔട്ട്സോഴ്സിംഗ് പങ്കാളിയായി Shaip-നെ ആശ്രയിക്കുന്നതിന്റെ ചില അധിക നേട്ടങ്ങൾ ഇതാ:
- ലക്ഷ്യം-ഇന്റൻസീവ് സമീപനം
- ആശയവിനിമയത്തിന്റെ സന്ദർഭത്തിലും വ്യക്തതയിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക
- ഭാഷാപരമായ ഘടകങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് യന്ത്രങ്ങളെ പരിശീലിപ്പിക്കാനുള്ള കഴിവ്
- സമഗ്രമായ തിരയൽ എഞ്ചിൻ ലേബലിംഗ്
- സ്കെയിലബിൾ ഓഫറുകൾ
- ബഹുഭാഷാ യന്ത്ര വിവർത്തനം
ഞങ്ങളുടെ വൈദഗ്ദ്ധ്യം
ഞങ്ങൾ നൽകുന്ന ടെക്സ്റ്റ് അനോട്ടേഷൻ സേവനങ്ങളുടെ തരങ്ങൾ
ഓരോ NLP-യും ജനറേറ്റീവ് AI-യും ഒമ്പത് അനോട്ടേഷൻ ടെക്നിക്കുകളിൽ ഒന്നോ അതിലധികമോ കേസ് മാപ്പുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. Shaip ഒമ്പത് അനോട്ടേഷൻ ടെക്നിക്കുകളും നൽകുന്നു - ഒരു പ്ലാറ്റ്ഫോമിനുള്ളിൽ, ഒരു പ്രോജക്റ്റ് മാനേജർ, ഒരു ഗുണനിലവാര ചട്ടക്കൂടിനുള്ളിൽ.
ടെക്സ്റ്റ് വർഗ്ഗീകരണവും വിഷയ ടാഗിംഗും
സ്പാം കണ്ടെത്തൽ, വിഷയ റൂട്ടിംഗ്, വാർത്താ വർഗ്ഗീകരണം, ഉദ്ദേശ്യ വർഗ്ഗീകരണം, ഉള്ളടക്ക മോഡറേഷൻ എന്നിവയ്ക്കായുള്ള സിംഗിൾ-ലേബൽ, മൾട്ടി-ലേബൽ, ശ്രേണിപരമായ വർഗ്ഗീകരണം. നൂറുകണക്കിന് വിഭാഗങ്ങളുള്ള ടാക്സോണമികളിലേക്ക് സ്കെയിൽ ചെയ്യാൻ നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നു.
ഭാഷാപരമായ വ്യാഖ്യാനം (POS, സ്വരസൂചകം, രൂപാന്തരം)
സ്പീച്ചിന്റെ ഭാഗിക ടാഗിംഗ്, ഫൊണറ്റിക് ട്രാൻസ്ക്രിപ്ഷൻ, മോർഫോളജിക്കൽ ടാഗിംഗ്, ഡിപൻഡൻസി പാഴ്സിംഗ് - കുറഞ്ഞ വിഭവശേഷിയുള്ള ഭാഷാ മോഡലിംഗ്, മെഷീൻ ട്രാൻസ്ലേഷൻ പരിശീലനം, അക്കാദമിക് കോർപ്പറേഷൻ എന്നിവയ്ക്കായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.
പേരുള്ള എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ (NER) & എന്റിറ്റി ലിങ്കിംഗ്
ഘടനാരഹിതമായ വാചകത്തിനുള്ളിൽ ഞങ്ങൾ ആളുകൾ, സ്ഥാപനങ്ങൾ, സ്ഥലങ്ങൾ, തീയതികൾ, പണ മൂല്യങ്ങൾ, മെഡിക്കൽ സ്ഥാപനങ്ങൾ, നിയമപരമായ വ്യവസ്ഥകൾ, ഉൽപ്പന്ന കോഡുകൾ എന്നിവ ടാഗ് ചെയ്യുന്നു - കൂടാതെ ഓരോ സ്ഥാപനത്തെയും ഒരു കാനോനിക്കൽ വിജ്ഞാന അടിത്തറയുമായി (വിക്കിഡാറ്റ, യുഎംഎൽഎസ്, ഐസിഡി-10 അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ക്ലയന്റ് ഓൺടോളജി) ബന്ധിപ്പിക്കുന്നു.
വിഷയം-പ്രവർത്തനം-വസ്തു (SAO) & ബന്ധ വ്യാഖ്യാനം
നോളജ്-ഗ്രാഫ് നിർമ്മാണം, ഇവന്റ്-എക്സ്ട്രാക്ഷൻ സിസ്റ്റങ്ങൾ, പേറ്റന്റ് ഇന്റലിജൻസ് എന്നിവയ്ക്കുള്ള ട്രിപ്പിൾ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ. SAO ലേബലിംഗ് ഫ്ലാറ്റ് വാക്യങ്ങളെ മെഷീൻ-യുക്തിസഹമായ ഘടനയാക്കി മാറ്റുന്നു.
വികാരത്തിന്റെയും വികാരത്തിന്റെയും വ്യാഖ്യാനം
അവലോകനങ്ങൾ, സോഷ്യൽ പോസ്റ്റുകൾ, പിന്തുണാ ടിക്കറ്റുകൾ, സർവേ പ്രതികരണങ്ങൾ എന്നിവയിലുടനീളം മൾട്ടി-ക്ലാസ് വികാരം (പോസിറ്റീവ് / ന്യൂട്രൽ / നെഗറ്റീവ്) സൂക്ഷ്മമായ വികാര ലേബലിംഗും. ബഹുഭാഷാ കവറേജ് സാംസ്കാരിക സൂക്ഷ്മത കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു - ഇംഗ്ലീഷിലെ വിരോധാഭാസം ഹിന്ദിയിലോ അറബിയിലോ വിരോധാഭാസത്തിന് തുല്യമല്ല.
ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾക്കും വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുമാർക്കും വേണ്ടിയുള്ള ഇന്റന്റ് അനോട്ടേഷൻ
ഏതൊരു സംഭാഷണ AI, IVR അപ്ഗ്രേഡിനോ വോയ്സ് അസിസ്റ്റന്റ് വൈദഗ്ധ്യത്തിനോ വേണ്ടിയുള്ള അടിസ്ഥാന ഡാറ്റാസെറ്റാണ് ആർട്ടറൻസ്-ലെവൽ ഉദ്ദേശ്യവും എന്റിറ്റി ലേബലിംഗും.
കോർഫറൻസ് റെസല്യൂഷനും ഡോക്യുമെന്റ്-ലെവൽ ലിങ്കിംഗും
ഒന്നിലധികം വാക്യങ്ങളും ക്രോസ്-ഡോക്യുമെന്റുകളും ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു കോ-റഫറൻസ് — "അവൾ", "രോഗി", "പ്രതി" എന്നിവയെ കാനോനിക്കൽ എന്റിറ്റിയിലേക്ക് തിരികെ കൊണ്ടുവരുന്നു. ദീർഘകാല സംഗ്രഹത്തിനും ക്ലിനിക്കൽ വിവരണ AI-ക്കും ഇത് വളരെ പ്രധാനമാണ്.
എൽഎൽഎമ്മുകൾക്കുള്ള പ്രോംപ്റ്റ്-റെസ്പോൺസ് & ആർഎൽഎച്ച്എഫ് ലേബലിംഗ്
മുൻഗണനാ താരതമ്യം, നിർദ്ദേശ-പ്രതികരണ ജോഡികൾ, ചിന്താ ശൃംഖല യുക്തികൾ, റെഡ്-ടീം എതിരാളി പ്രോംപ്റ്റുകൾ, നിരുപദ്രവകരമായ സ്കോറിംഗ് - മനുഷ്യ-ഫീഡ്ബാക്ക് പാളി ആധുനിക LLM ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ് ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.
ഡോക്യുമെന്റ് അനോട്ടേഷനും OCR പോസ്റ്റ്-എഡിറ്റും
സ്കാൻ ചെയ്ത PDF-കൾ, ഇൻവോയ്സുകൾ, EHR-കൾ, ഐഡി കാർഡുകൾ, ഘടനാപരമായ ഫോമുകൾ എന്നിവയിൽ ഫീൽഡ്-ലെവൽ ലേബലിംഗ് - ഇന്റലിജന്റ് ഡോക്യുമെന്റ് പ്രോസസ്സിംഗ് (IDP) പൈപ്പ്ലൈനുകൾക്കായി OCR-നെ ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് തിരുത്തലുമായി ജോടിയാക്കുന്നു.
എന്തുകൊണ്ടാണ് ടീമുകൾ അവരുടെ ടെക്സ്റ്റ് അനോട്ടേഷൻ ഔട്ട്സോഴ്സിംഗ് പങ്കാളിയായി ഷൈപ്പിനെ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത്
150+ ഭാഷകൾ
എല്ലാ പ്രധാന ഇന്തോ-യൂറോപ്യൻ, ചൈന-ടിബറ്റൻ, അഫ്രോ-ഏഷ്യാറ്റിക്, ഓസ്ട്രോനേഷ്യൻ ഭാഷകളിലും, വിഭവശേഷി കുറഞ്ഞ ഇൻഡിക്, ആഫ്രിക്കൻ ഭാഷകളിലും അനോട്ടേറ്റർ കവറേജ്. ഒരു SOW-ന് കീഴിൽ ബഹുഭാഷാ വികാരം, NER & ഉദ്ദേശ്യം എന്നിവ അവതരിപ്പിക്കുന്നു.
സിക്സ് സിഗ്മ ഗുണനിലവാര ചട്ടക്കൂട്
സിക്സ് സിഗ്മ ബ്ലാക്ക് ബെൽറ്റ്സിന്റെ ഉടമസ്ഥതയിലുള്ള പ്രക്രിയ. രണ്ട്-ഘട്ട വ്യാഖ്യാനം + QA വർക്ക്ഫ്ലോ. ഓരോ പ്രോജക്റ്റിനും നിശ്ചയിച്ചിട്ടുള്ള ലക്ഷ്യ പരിധികളോടുകൂടിയ തുടർച്ചയായ IAA (ഇന്റർ-അനോട്ടേറ്റർ കരാർ) നിരീക്ഷണം.
ശക്തമായ വ്യാഖ്യാന പ്ലാറ്റ്ഫോം
വെബ് അധിഷ്ഠിത, ഓഡിറ്റ്-ലോഗ് ചെയ്ത, റോൾ-സെഗ്മെന്റഡ് അനോട്ടേഷൻ ഇന്റർഫേസ്. ഒരു വർക്ക്ഫ്ലോയിൽ ടെക്സ്റ്റ്, ഓഡിയോ, ഇമേജ് എന്നിവ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു — നിങ്ങളുടെ റോഡ്മാപ്പിൽ മൾട്ടിമോഡൽ അനോട്ടേഷൻ ഉൾപ്പെടുമ്പോൾ ഉപയോഗപ്രദമാണ്.
ഡൊമെയ്ൻ-പരിശീലനം ലഭിച്ച വ്യാഖ്യാതാക്കൾ
ഡൊമെയ്ൻ വഴി റൂട്ട് ചെയ്ത അനോട്ടേഷൻ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകൾ — ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ പദ്ധതികൾക്കുള്ള ക്ലിനിക്കൽ, നിയമത്തിന് ജെഡി-ക്രെഡൻഷ്യൽഡ് അവലോകകർ, മൂലധന-വിപണി ജോലികൾക്കായി ധനകാര്യ ബിരുദധാരികൾ, എല്ലാ ബഹുഭാഷാ പ്രോജക്റ്റുകൾക്കും മാതൃഭാഷക്കാർ.
ശക്തമായ പാലിക്കൽ
HIPAA, GDPR, SOC 2 & ISO 27001 കംപ്ലയൻസ് - ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ PHI, EU വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ, SOC 2 ടൈപ്പ് II സുരക്ഷ എന്നിവയ്ക്കായുള്ള ഓഡിറ്റ് ചെയ്ത നിയന്ത്രണങ്ങൾ. ഏതൊരു മനുഷ്യ അനോട്ടറും ഡാറ്റ കാണുന്നതിന് മുമ്പ് PII എഡിറ്റിംഗ് ലഭ്യമാണ്.
ഫ്ലെക്സിബിൾ കൊമേഴ്സ്യൽ മോഡൽ
ലേബൽ ചെയ്ത ഓരോ ഒബ്ജക്റ്റിനും, ഓരോ അനോട്ടേഷൻ മണിക്കൂറിനും, ഓരോ പ്രോജക്റ്റിനും, അല്ലെങ്കിൽ പൂർണ്ണമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന റീട്ടെയ്നറിനും.
എന്തിനാണ് ടെക്സ്റ്റ് അനോട്ടേഷൻ സേവനങ്ങൾ ഷെയ്പ്പിന് ഔട്ട്സോഴ്സ് ചെയ്യുന്നത്
ഔട്ട്സോഴ്സിംഗ് ടെക്സ്റ്റ് അനോട്ടേഷൻ ചെലവ് കുറഞ്ഞ തീരുമാനമല്ല - അതൊരു വേഗത കൂടിയ തീരുമാനമാണ്. ഇൻ-ഹൗസ് ടീമുകൾ ടെക്സ്റ്റ് ലേബലിംഗ് ഷെയ്പ്പിന് കൈമാറുന്നതിന്റെ നാല് കാരണങ്ങൾ:
നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞരെ 80% സമയ നികുതിയിൽ നിന്ന് മോചിപ്പിക്കുക
ഡാറ്റാ-സയൻസ് ടീമിന്റെ പരിശ്രമത്തിന്റെ 80% ഡാറ്റ ക്ലീനിംഗിലും തയ്യാറാക്കലിലും വ്യവസായ മാനദണ്ഡങ്ങൾ സ്ഥാപിക്കുന്നു. മോഡൽ വികസനം, പിശക് വിശകലനം, ഉൽപാദന വിന്യാസം എന്നിവയ്ക്കുള്ള ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് ഔട്ട്സോഴ്സിംഗ് ടെക്സ്റ്റ് അനോട്ടേഷൻ വീണ്ടെടുക്കുന്നു - ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് യഥാർത്ഥത്തിൽ പണം നൽകുന്ന ജോലിയാണിത്.
സാമാന്യവൽക്കരിച്ച അധ്വാനമല്ല, മറിച്ച്, ഡൊമെയ്ൻ-വിദഗ്ധ നിലവാരം
ഒരു ക്ലിനീഷ്യൻ ആദ്യമായി ക്ലിനിക്കൽ കുറിപ്പുകൾ ശരിയായി വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നു. ഒരു പാരാലീഗൽ ആദ്യമായി കരാറുകൾ ശരിയായി വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നു. ക്രൗഡ്സോഴ്സ് ചെയ്താലും ഇൻ-ഹൗസ് ജൂനിയർ സ്റ്റാഫായാലും - ജനറൽ അനോട്ടേഷൻ ടീമുകൾ രണ്ടോ മൂന്നോ തവണ ജോലി വീണ്ടും ചെയ്യുന്നു. ഡൊമെയ്ൻ റൂട്ടിംഗ് QA ലൂപ്പിനെ തകർക്കുന്നു.
ആവശ്യാനുസരണം ഇലാസ്റ്റിക് സ്കെയിൽ
വ്യാഖ്യാന അളവ് അപൂർവ്വമായി തുല്യമായി എത്തുന്നു. പൈലറ്റ് ഘട്ടങ്ങൾക്ക് പത്ത് വ്യാഖ്യാനങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്; പ്രീ-ലോഞ്ചിന് മുന്നൂറ് ആവശ്യമാണ്; ഉൽപാദന പരിപാലനത്തിന് ഇരുപത് ആവശ്യമാണ്. ഔട്ട്സോഴ്സിംഗ് ഹെഡ്കൗണ്ട് റിസ്കിനെ വേരിയബിൾ ചെലവാക്കി മാറ്റുകയും വാടക-ട്രെയിൻ-റെയ്ൻ സൈക്കിൾ ഇല്ലാതാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ആന്തരിക പക്ഷപാതം ഇല്ലാതാക്കുക
ഒരു ടീമിൽ നിന്നോ, മേഖലയിൽ നിന്നോ, പശ്ചാത്തലത്തിൽ നിന്നോ ലഭിക്കുന്ന അനോട്ടേറ്റർ പൂളുകൾ, ലോകത്തെക്കുറിച്ചുള്ള അവരുടെ വീക്ഷണത്തെ ആകസ്മികമായി മോഡലിലേക്ക് എൻകോഡ് ചെയ്യുന്നു. മൾട്ടി-റീജിയൻ, മൾട്ടി-പശ്ചാത്തല അനോട്ടേഷൻ പൂളുകൾ - ബയസ്-അവേർ ക്യുഎ സാമ്പിളുമായി സംയോജിപ്പിച്ച് - നിങ്ങളുടെ മോഡൽ യഥാർത്ഥത്തിൽ സേവിക്കുന്ന ജനസംഖ്യയിലുടനീളം സാമാന്യവൽക്കരിക്കുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നു.
നൽകിയ സേവനങ്ങൾ
സമഗ്രമായ AI സജ്ജീകരണങ്ങൾക്കായി വിദഗ്ദ്ധ ഇമേജ് ഡാറ്റ ശേഖരണം എല്ലായിടത്തും സാധ്യമല്ല. Shaip-ൽ, മോഡലുകൾ പതിവിലും കൂടുതൽ വ്യാപകമാക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഇനിപ്പറയുന്ന സേവനങ്ങൾ പരിഗണിക്കാം:
ഓഡിയോ വ്യാഖ്യാന സേവനങ്ങൾ
സംഭാഷണം തിരിച്ചറിയൽ, സ്പീക്കർ ഡയറൈസേഷൻ, ഇമോഷൻ റെക്കഗ്നിഷൻ എന്നിവയും അതിലേറെയും പോലുള്ള പ്രസക്തമായ ടൂളുകൾ വഴി ഓഡിയോ ഉറവിടങ്ങൾ, സംഭാഷണം, വോയ്സ്-നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ എന്നിവ ലേബൽ ചെയ്യുന്നത് Shaip സ്പെഷ്യലൈസ് ചെയ്ത ഒന്നാണ്.
ചിത്ര വ്യാഖ്യാന സേവനങ്ങൾ
വിവേചനാധികാരമുള്ള കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് ലേബൽ ചെയ്യുന്നതിൽ ഞങ്ങൾ അഭിമാനിക്കുന്നു. പ്രസക്തമായ ചില സാങ്കേതികതകളിൽ അതിർത്തി തിരിച്ചറിയലും ഇമേജ് വർഗ്ഗീകരണവും ഉൾപ്പെടുന്നു.
വീഡിയോ വ്യാഖ്യാന സേവനങ്ങൾ
കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനായി ഷൈപ് ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള വീഡിയോ ലേബലിംഗ് സേവനങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയൽ, ഒബ്ജക്റ്റ് കണ്ടെത്തൽ തുടങ്ങിയ ഉപകരണങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉപയോഗയോഗ്യമാക്കുക എന്നതാണ് ഇവിടെ ലക്ഷ്യം.
ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന വിഭവങ്ങൾ
വാങ്ങുന്നവന്റെ ഗൈഡ്
ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനത്തിനും ഡാറ്റ ലേബലിംഗിനുമുള്ള ബയേഴ്സ് ഗൈഡ്
അതിനാൽ, നിങ്ങൾ ഒരു പുതിയ AI/ML സംരംഭം ആരംഭിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു, നല്ല ഡാറ്റ കണ്ടെത്തുന്നത് നിങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനത്തിന്റെ കൂടുതൽ വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ വശങ്ങളിലൊന്നായിരിക്കുമെന്ന് മനസ്സിലാക്കുന്നു. നിങ്ങളുടെ AI/ML മോഡലിന്റെ ഔട്ട്പുട്ട് ഡാറ്റയുടെ അത്ര മികച്ചതാണ്.
വഴിപാടുകൾ
കേസ്-നിർദ്ദിഷ്ട ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റ ശേഖരണം
Shaip കോഗ്നിറ്റീവ് ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റ ശേഖരണ സേവനങ്ങളുടെ യഥാർത്ഥ മൂല്യം, ഘടനാരഹിതമായ ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയിൽ ആഴത്തിൽ കണ്ടെത്തിയ നിർണായക വിവരങ്ങൾ അൺലോക്ക് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള താക്കോൽ ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്ക് നൽകുന്നു എന്നതാണ്.
ബ്ലോഗ്
AI പ്രോജക്റ്റുകൾക്ക് കൃത്യമായ ഡാറ്റ വ്യാഖ്യാനം ഉറപ്പാക്കുന്നു
ശക്തമായ AI-അധിഷ്ഠിത പരിഹാരം ഡാറ്റയിലാണ് നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്നത് - ഏതെങ്കിലും ഡാറ്റ മാത്രമല്ല, ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ളതും കൃത്യമായി വ്യാഖ്യാനിച്ചതുമായ ഡാറ്റ. ഏറ്റവും മികച്ചതും പരിഷ്കൃതവുമായ ഡാറ്റയ്ക്ക് മാത്രമേ നിങ്ങളുടെ AI പ്രോജക്റ്റിന് ശക്തി പകരാൻ കഴിയൂ, ഈ ഡാറ്റ പരിശുദ്ധി പ്രോജക്റ്റിന്റെ ഫലത്തിൽ വലിയ സ്വാധീനം ചെലുത്തും.
തിരഞ്ഞെടുത്ത ക്ലയന്റുകൾ
ലോകത്തെ മുൻനിര AI ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ടീമുകളെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.
പൈപ്പ് ലൈനിൽ എൻഎൽപി സിസ്റ്റം? അവന്റ്-ഗ്രേഡ് ടെക്സ്റ്റ് ലേബലിംഗ് സേവനങ്ങളിൽ നിക്ഷേപിക്കുക - സങ്കീർണ്ണമായ ലേബലിംഗ് ഞങ്ങളുടെ വിദഗ്ധർ ശ്രദ്ധിക്കുന്നു
പതിവ് ചോദ്യങ്ങൾ (പതിവുചോദ്യങ്ങൾ)
1. ടെക്സ്റ്റ് അനോട്ടേഷൻ എന്താണ്?
ടെക്സ്റ്റ് അനോട്ടേഷൻ എന്നത് ഘടനാരഹിതമായ ടെക്സ്റ്റ് - ഇമെയിലുകൾ, കരാറുകൾ, പിന്തുണ ടിക്കറ്റുകൾ, ക്ലിനിക്കൽ കുറിപ്പുകൾ, സോഷ്യൽ പോസ്റ്റുകൾ - ഘടനാപരമായ ടാഗുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ലേബൽ ചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയയാണ്, അതുവഴി NLP-ക്കും വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾക്കും അതിനുള്ളിലെ പാറ്റേണുകൾ പഠിക്കാൻ കഴിയും. സാധാരണ അനോട്ടേഷൻ തരങ്ങളിൽ നെയിംഡ് എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ (NER), സെന്റിമെന്റ് വിശകലനം, ഇന്റന്റ് അനോട്ടേഷൻ, ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ, എന്റിറ്റി ലിങ്കിംഗ്, SAO (സബ്ജക്റ്റ്-ആക്ഷൻ-ഒബ്ജക്റ്റ്) ടാഗിംഗ് എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. എല്ലാ പ്രൊഡക്ഷൻ NLP സിസ്റ്റത്തിന്റെയും, ഓരോ ചാറ്റ്ബോട്ടിന്റെയും, ഓരോ ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട LLM-ന്റെയും, എല്ലാ ആധുനിക ഡോക്യുമെന്റ്-AI പൈപ്പ്ലൈനിന്റെയും അടിത്തറയാണ് ടെക്സ്റ്റ് അനോട്ടേഷൻ.
2. ഞാൻ ടെക്സ്റ്റ് അനോട്ടേഷൻ ഔട്ട്സോഴ്സ് ചെയ്യണോ അതോ സ്വന്തമായി നിർമ്മിക്കണോ?
സാധാരണയായി മൂന്ന് ഘടകങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് തീരുമാനം എടുക്കുന്നത്. (1) വേഗത: ഇൻ-ഹൗസ് ടീമുകൾ സാധാരണയായി അനോട്ടർമാരെ നിയമിക്കാനും പരിശീലിപ്പിക്കാനും 8–12 ആഴ്ച എടുക്കും; ഔട്ട്സോഴ്സിംഗ് 7–14 ദിവസത്തിനുള്ളിൽ ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റ നിർമ്മിക്കാൻ തുടങ്ങും. (2) ഗുണനിലവാരം: ഡൊമെയ്ൻ-പരിശീലനം ലഭിച്ച ഔട്ട്സോഴ്സ് ചെയ്ത അനോട്ടർമാർ, പ്രത്യേകിച്ച് ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം, നിയമ, സാമ്പത്തിക പാഠങ്ങൾ എന്നിവയിൽ, പൊതുവായ ഇൻ-ഹൗസ് ടീമുകളേക്കാൾ ഉയർന്ന ഇന്റർ-അനോട്ടർ കരാർ നൽകുന്നു. (3) ചെലവ്-ഇലാസ്തികത: വ്യാഖ്യാനത്തിന്റെ അളവ് ചാഞ്ചാടുന്നു; ഔട്ട്സോഴ്സിംഗ് ഒരു നിശ്ചിത ഹെഡ്കൗണ്ട് ചെലവിനെ ഒരു വേരിയബിൾ പെർ-ഒബ്ജക്റ്റ് അല്ലെങ്കിൽ പെർ-മണിക്കൂർ ചെലവാക്കി മാറ്റുന്നു. മിക്ക ടീമുകളും ബൾക്ക് ഔട്ട്സോഴ്സ് ചെയ്യുകയും ഒരു ചെറിയ ഇൻ-ഹൗസ് QA റിവ്യൂവർ പൂൾ സൂക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു - ഹൈബ്രിഡ് മോഡൽ.
3. ബഹുഭാഷാ ടെക്സ്റ്റ് അനോട്ടേഷൻ പ്രോജക്ടുകൾ ഷായിപ്പ് എങ്ങനെയാണ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത്?
വൈവിധ്യമാർന്ന ഭാഷകളിലും പ്രദേശങ്ങളിലും കൃത്യമായ ലേബലിംഗ് ഉറപ്പാക്കിക്കൊണ്ട്, ആഗോള വൈദഗ്ധ്യവും നൂതന ഉപകരണങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് ബഹുഭാഷാ പ്രോജക്ടുകൾ ഷൈപ്പ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.
4. AI ചാറ്റ്ബോട്ടുകളെയും വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുകളെയും പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് ടെക്സ്റ്റ് അനോട്ടേഷൻ എങ്ങനെയാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്?
എന്റിറ്റികൾ, ഉദ്ദേശ്യങ്ങൾ, വികാരങ്ങൾ എന്നിവ ടാഗ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ ഉപയോക്തൃ ചോദ്യങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കാൻ ചാറ്റ്ബോട്ടുകളെയും വെർച്വൽ അസിസ്റ്റന്റുകളെയും ടെക്സ്റ്റ് അനോട്ടേഷൻ സഹായിക്കുന്നു, അതുവഴി കൃത്യവും സന്ദർഭ-അവബോധമുള്ളതുമായ പ്രതികരണങ്ങൾ നൽകാൻ അവരെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.
5. ഷായിപ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന സാധാരണ ടെക്സ്റ്റ് അനോട്ടേഷനുകൾ ഏതൊക്കെയാണ്?
NLP മോഡലുകളെ ഫലപ്രദമായി പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനായി എന്റിറ്റി അനോട്ടേഷൻ, സെന്റിമെന്റ് അനോട്ടേഷൻ, ടെക്സ്റ്റ് ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ, എന്റിറ്റി ലിങ്കിംഗ്, സബ്ജക്റ്റ്-ആക്ഷൻ-ഒബ്ജക്റ്റ് (SAO) അനോട്ടേഷൻ, ഭാഷാപരമായ അനോട്ടേഷൻ തുടങ്ങിയ സേവനങ്ങൾ Shaip വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
6. AI മോഡലുകളിൽ ടെക്സ്റ്റ് അനോട്ടേഷൻ വികാര വിശകലനം എങ്ങനെ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു?
പോസിറ്റീവ്, നെഗറ്റീവ്, ന്യൂട്രൽ തുടങ്ങിയ വികാരങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡാറ്റയെ ടെക്സ്റ്റ് അനോട്ടേഷൻ ടാഗ് ചെയ്യുന്നു, ഇത് മികച്ച ഉപഭോക്തൃ ഫീഡ്ബാക്ക് വിശകലനത്തിനായി അഭിപ്രായങ്ങളും വികാരങ്ങളും കണ്ടെത്താൻ AI-യെ അനുവദിക്കുന്നു.
7. ചാറ്റ്ബോട്ട് വികസനത്തിന് എന്റിറ്റി അനോട്ടേഷൻ നിർണായകമായിരിക്കുന്നത് എന്തുകൊണ്ട്?
എന്റിറ്റി അനോട്ടേഷൻ പേരുകൾ, തീയതികൾ, സ്ഥലങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള പ്രധാന വിവരങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നു, അതുവഴി ചാറ്റ്ബോട്ടുകൾക്ക് പ്രസക്തവും വ്യക്തിപരവുമായ പ്രതികരണങ്ങൾ നൽകാൻ കഴിയും.
8. ടെക്സ്റ്റ് അനോട്ടേഷനായി ഷായിപ്പ് എന്ത് ഉപകരണങ്ങളും സാങ്കേതിക വിദ്യകളുമാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്?
ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഫലങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കിക്കൊണ്ട്, സെമാന്റിക് വിശകലനം, നോളജ് ലിങ്കിംഗ്, സ്പീച്ച് ടാഗിംഗിന്റെ ഭാഗങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള നൂതന വ്യാഖ്യാന ഉപകരണങ്ങളും സാങ്കേതിക വിദ്യകളും ഷൈപ്പ് ഉപയോഗിക്കുന്നു.
9. Shaip എങ്ങനെയാണ് ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരം ഉറപ്പാക്കുകയും ടെക്സ്റ്റ് അനോട്ടേഷനിൽ പക്ഷപാതം ഇല്ലാതാക്കുകയും ചെയ്യുന്നത്?
AI പരിശീലനത്തിന് അനുയോജ്യമായ കൃത്യവും പക്ഷപാതമില്ലാത്തതുമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ നൽകുന്നതിന് Shaip കർശനമായ ഗുണനിലവാര നിയന്ത്രണ പ്രക്രിയകൾ, മൾട്ടി-ലേയേർഡ് അവലോകനങ്ങൾ, വിദഗ്ദ്ധ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾ എന്നിവ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
10. NLP-യ്ക്കായി വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിനുള്ള വെല്ലുവിളികൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
ഡാറ്റ സ്ഥിരത നിലനിർത്തുക, ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുക, ബഹുഭാഷാ പ്രോജക്ടുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുക എന്നിവയാണ് വെല്ലുവിളികൾ. സ്കേലബിളിറ്റി, വൈദഗ്ദ്ധ്യം, ശക്തമായ ഗുണനിലവാര ഉറപ്പ് എന്നിവയിലൂടെ ഷൈപ് ഇവയെ നേരിടുന്നു.
11. ടെക്സ്റ്റ് അനോട്ടേഷനായി ചില വ്യവസായ-നിർദ്ദിഷ്ട ഉപയോഗ കേസുകൾ ഏതൊക്കെയാണ്?
മെഡിക്കൽ ഡാറ്റ വിശകലനം, വ്യക്തിഗതമാക്കിയ ശുപാർശകൾ, വിവർത്തന സംവിധാനങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള ജോലികൾക്കായി AI മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിച്ചുകൊണ്ട്, ഷൈപ്പ് ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം, ഇ-കൊമേഴ്സ്, സംഭാഷണ AI, സാങ്കേതികവിദ്യ എന്നിവയിലെ ആപ്ലിക്കേഷനുകളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു.
12. ജനറേറ്റീവ് AI, LLM പരിശീലനത്തിനുള്ള ടെക്സ്റ്റ് അനോട്ടേഷൻ നൽകാൻ Shaip-ന് കഴിയുമോ?
അതെ. Shaip നാല് LLM-നിർദ്ദിഷ്ട അനോട്ടേഷൻ വർക്ക്ഫ്ലോകൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നു: സൂപ്പർവൈസ്ഡ് ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ് (SFT) ഇൻസ്ട്രക്ഷൻ-റെസ്പോൺസ് പെയർ ക്രിയേഷൻ, RLHF പ്രിഫറൻസ് താരതമ്യവും യുക്തിസഹമായ ലേബലിംഗും, വീണ്ടെടുക്കൽ വിശ്വസ്തതയ്ക്കും സൈറ്റേഷൻ കൃത്യതയ്ക്കും വേണ്ടിയുള്ള RAG മൂല്യനിർണ്ണയം , എതിരാളി പ്രോംപ്റ്റുകൾക്കും നിരുപദ്രവകരമായ സ്കോറിംഗിനുമുള്ള റെഡ് ടീമിംഗ് . ഹഗ്ഗിംഗ് ഫേസ്, ഓപ്പൺഎഐ ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ കസ്റ്റം പരിശീലന പൈപ്പ്ലൈനുകളിലേക്ക് നേരിട്ട് ഉൾപ്പെടുത്തുന്നതിനായി ഔട്ട്പുട്ടുകൾ JSONL അല്ലെങ്കിൽ ഓപ്പൺഎഐ ചാറ്റ്-ഫോർമാറ്റിൽ അയയ്ക്കുന്നു.
