特定于案例的文本数据收集
使用最先进的以人工智能为中心的文本数据收集服务，使 NLP 模型能够破译人类语言
想象一下没有瓶颈的文本数据管道。 让我给你示范如何做！
特色客户
为什么自然语言处理需要文本训练数据集？
训练智能机器能够监控文本数据并根据输入做出决策可能是一项棘手的壮举。 但是我们不能训练机器按照模式查看输入吗？
好吧，我们可以，但不是每台机器都可以进行可视化分析。 某些应用程序严格基于语言，旨在以书面形式过滤文本、提供文本分析和翻译。 对于像这样的智能模型，全面训练的第一步是让它们消耗大量的文本数据。
尽管如此，数据采购仍然是一项艰巨的任务，其复杂性因深度学习、NLP 和机器学习功能的性质而异。 因此，作为朝着更具动态性和级联性的整体监督、无监督和强化学习迈出的第一步，组织必须依赖可靠的文本数据收集服务。
使用可靠的文本数据收集工具，您可以：
- 为您的 AI 模型创建详尽的数据库
- 针对各种形式的数据收集
- 迎合模型针对的每个用例
- 实施光学字符识别技术以自动提取书面数据
- 提高智能系统的研究和证据构建能力
- 轻松实现文本挖掘技术
面向 NLP 的专业文本数据收集服务
任何科目。 任何场景。
文本挖掘需要透视。 您希望输入系统的信息量和质量取决于项目的特殊性、用例、总体规划和创造性方面。 此外，可以有非常简单的设置，只需要大量数据，尽管关注周转时间和整体培训。
最后，一些 NLP 模型需要通过使用高度细化的文本储备来消除 AI 偏见。 无论您希望展示的偏好、质量如何，以及模型的功能范围如何，在 Shaip，我们都会通过有针对性的、精心策划的、定制的和可延展的文本数据收集服务来帮助您满足每一个要求。 将 AI 训练数据采购外包给 Shaip 还意味着可以获得以下好处：
- 以语义分析为核心为 ML 识别准确的文本数据集
- 为转录准备 ML 模型，支持人类语音识别
- 支持多种语言
- 经过智能培训的客户支持
- 能够满足不同的应用程序
我们的专长
我们涵盖的文本数据收集类型
Shaip 认知文本数据收集服务的真正价值在于，它为组织提供了解锁在非结构化文本数据中发现的关键信息的钥匙。 这种非结构化数据可能包括医生记录、个人财产保险索赔或银行记录。 大量的文本数据收集对于开发可以理解人类语言的技术至关重要。 在 Shaip，当涉及使用文档来源训练模型时，您可以获得完整的数据收集堆栈。 我们的服务涵盖各种文本数据收集服务，以构建高质量的 NLP 数据集。
收据资料
购物
教您的智能电子商务模型精确识别发票。
我们的 OCR 技术和相关识别技术可帮助您将与出租车收据、互联网账单、餐厅账单、购物发票和多语言收据有关的数据输入机器，以便对其进行全面培训
票务数据集
购物
用有影响力的洞察力改造您的数字旅行助手
确保您的自定义 AI 模型可以完美地识别铁路、游轮、航空公司、公共汽车和其他车票，并将用于机器学习和 OCR 洞察的大量文本数据集输入其中。
EHR 数据和医师听写成绩单
主动训练医疗保健模型以提高临床准确性。
我们的文本数据收集解决方案适用于医疗数据集和转录本，从而使您能够构建创新的数字医疗保健设置，以存储临床见解、管理工作流程和自动化医疗转录。
文档数据集
购物
智能地准备数字 RTO、支付银行和专业设置
我们通过让模型识别文档来帮助您设置用于专业目的的模型。 我们的覆盖范围涵盖信用卡、财产文件、驾驶执照、签证数据集等
意图变化
数据集
设计可以识别意图的开明 NLP 系统。
现在训练机器识别你的文本输入的意图。 Shaip 可让您进行意图识别和意图分类，以从句子结构和措辞顺序中检测情绪。
手写数据转录
AI 文本检测和识别模型触手可及。
使用手写数据转录转录各种历史文件甚至手写笔记。 此外，我们的精细训练方法可让您的模型识别结构、布局和文本
聊天机器人训练数据
部署交互式聊天机器人以获得更专业的外观
我们拥有聊天机器人训练数据集，可帮助您为专业设置开发一些更具交互性的程序。 通过我们的短信数据收集和基于垂直的服务，聊天机器人可以更轻松地对文本输入做出有机响应。
OCR培训
向文本驱动的 AI 模型添加视觉元素
我们的服务涵盖 OCR （光学字符识别）作为一项独立服务，允许您智能地识别单词、字符、扫描照片中的洞察力等，并使用可靠的数据集为机器提供数据。
选择 Shaip 作为您值得信赖的文本数据收集合作伙伴的原因
团队
专门和训练有素的团队：
- 30,000 多名数据创建、标签和 QA 协作者
- 有资质的项目管理团队
- 经验丰富的产品开发团队
- 人才库采购和入职团队
工艺过程
通过以下方式确保最高的流程效率：
- 稳健的 6 Sigma Stage-Gate 工艺
- 一个由 6 Sigma 黑带组成的专门团队——关键流程负责人和质量合规
- 持续改进和反馈循环
平台
获得专利的平台具有以下优势：
- 基于网络的端到端平台
- 无可挑剔的品质
- 更快的 TAT
- 无缝交付
团队
专门和训练有素的团队：
- 30,000 多名数据创建、标签和 QA 协作者
- 有资质的项目管理团队
- 经验丰富的产品开发团队
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工艺过程
通过以下方式确保最高的流程效率：
- 稳健的 6 Sigma Stage-Gate 工艺
- 一个由 6 Sigma 黑带组成的专门团队——关键流程负责人和质量合规
- 持续改进和反馈循环
平台
获得专利的平台具有以下优势：
- 基于网络的端到端平台
- 无可挑剔的品质
- 更快的 TAT
- 无缝交付
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常见问题
文本数据收集是收集书面内容以训练和完善机器学习模型，使其能够理解和处理语言的过程。
在机器学习中，文本数据收集涉及从各种来源获取和组织文本。 然后，使用这些数据来教导模型如何识别模式、进行预测或根据提供的示例生成文本。
文本数据收集至关重要，因为数据的质量和多样性决定了模型的准确性。 数据越好，模型在处理语言任务时就越高效和精确。
文本数据可以来自各种来源，包括书籍、文章、网站、社交媒体、聊天日志、客户评论、电子邮件等，具体取决于具体项目及其目标。