自然语言处理服务和解决方案
特色客户
赋能团队打造世界领先的人工智能产品。
人类智能将自然语言处理 (NLP) 转化为用于机器学习的高质量数据集
仅凭文字无法传达整个故事。 我们在 Shaip 可以帮助您训练您的 AI 模型来解释人类语言中的歧义
很长一段时间以来，人们一直在讨论人工智能 (AI) 将如何改变人类生活的方方面面，现在您一定已经意识到它有可能成为有史以来最具破坏性的技术。 今天我们可以聊聊 Siri、Cortana 或 Google 解决我们的基本查询，但它们的大部分实际潜力尚不清楚
AI Systems 可以通过自然语言处理 (NLP) 充分发挥其潜力。 如果没有 NLP 服务，人工智能可以理解意思并回答简单的问题，但它无法理解所说内容的上下文。 NLP 解决方案允许用户通过阅读文本、理解语音、解释所说内容并尝试衡量人类情绪，以他们自己的语言与智能系统进行交互。 它允许计算机通过复制人类理解人们使用的日常语言的能力来学习和回复。 NLP 算法可以找到模式并可以自己创建推理。 只有当他们接收大量准确标注的训练数据时才能实现这一点，这有助于他们识别、理解和指示语言中的不同元素。
数据收集服务
数据标注服务
正确组织和精确注释的数据是人工 (AI)/机器学习 (ML) 模型工作的核心。 我们专有的平台和精心策划的人群管理工作流程，将不同的任务与合格的工人结合起来，实现高质量输出的一致和低成本交付。 可以为大量用例注释数据，包括 命名实体识别、情感分析、文本和音频注释、音频标记等。
管理劳动力
我们提供了一个熟练的资源，可以成为您团队的扩展，通过您喜欢的工具支持您的数据注释任务，同时保持所需的质量。 我们经验丰富的员工了解人类语言的微妙之处， 应用通过标记数百万个音频和文本文档学到的最佳实践，为自然语言处理提供世界一流的数据标记解决方案。
自然语言处理咨询与实施
文本和音频收集和注释功能
从文本/音频收集到注释，我们通过详细、准确标记的文本和音频来更好地理解口语世界，以提高您的 NLP 模型的性能。 无论您是在培训虚拟/数字助理，还是要审查法律合同，还是要构建财务分析算法，我们都会提供使您的模型在现实世界中工作所需的黄金标准数据。 我们的团队了解语言、方言、句法和句子结构，以根据您的业务需求准确标记文本。
我们是极少数以其强大的语言能力而自豪的 NLP 公司之一。 我们拥有超过 30,000 名合作者 来自世界各地，拥有超过 150语言. 我们帮助过早期创业公司、中小企业，并与不同垂直领域的世界 500 强公司合作 即，医疗保健、零售/电子商务、金融、技术、 以及更多以实现他们的 NLP 项目目标。
文字集
音频/语音收藏
文字注解
音频/语音注释
文字转录
音频/语音转录
为什么是夏普？
专家劳动力
我们精通文本/音频注释/标签的专家库可以获取准确且有效注释的 NLP 数据集。
专注于成长
我们的团队帮助您准备用于训练 AI 引擎的文本/音频数据，从而节省宝贵的时间和资源。
可扩展性
我们的合作者团队可以在保持 NLP 解决方案的数据输出质量的同时容纳额外的容量。
竞争力定价
作为培训和管理团队的专家，我们确保在规定的预算内交付项目。
跨行业能力
该团队分析来自多个来源的数据，并能够在所有行业中高效、大量地生成 AI 培训数据。
在竞争中保持领先
广泛的音频/文本数据为 AI 提供了更快训练所需的大量信息。
使用案例
对话式人工智能 / 聊天机器人训练
培训数字助理需要来自不同地域、语言、方言、设置和格式的大量高质量数据。 在 Shaip，我们为具有人在环的 AI 模型提供训练数据，这些模型具有所需的知识和领域专业知识，并且非常了解客户的特定需求。
情绪/意图
分析
正确地说，仅靠文字无法传达整个故事，人类注释者有责任解释人类语言中的歧义。 因此，根据对话识别客户的情绪至关重要。 我们来自各个领域的语言专家可以解读产品评论、财经新闻和社交媒体中的细微差别。
命名实体识别（NER）
命名实体识别 (NER) 正在识别、提取文本中的命名实体并将其分类为预定义的类别。 文本可以归类为地点、名称、组织、产品、数量、价值、百分比等。 使用 NER，您可以解决实际问题，例如文章中提到了哪些组织等。
客户服务自动化
强大、训练有素的虚拟聊天机器人或数字助理彻底改变了客户与卖家沟通的方式，显着改善了客户体验。
文字转录
从医生的手写处方到电话会议记录，我们的专家可以将任何形式的数据数字化，即存档文件、法律合同、患者健康记录等。
内容分类
分类也称为分类或标记是将文本分类为有组织的组并根据其感兴趣的特征对其进行标记的过程。
话题分析
主题分析或主题标签是通过识别正在考虑的重复主题/主题来识别和提取给定文本的含义。
音频转录
转录演讲/播客/研讨会，将对话转换为文本。 利用人类准确注释音频/语音文件以准确训练 NLP 模型。
音频分类
对声音或话语进行分类，以根据语言、方言、语义、词典等对语音/音频进行分类。
我们的能力
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
使用 Shaip 的自然语言处理服务（NLP 服务）加速您的 AI 路线图
常见问题
计算设置，即使具有明确定义的 AI 功能，也很难衡量查询背后的情绪。 自然语言处理是人工智能中更成熟的分支之一，它可以在理解、分析和响应语音和文本数据方面更好地训练机器，从而专注于响应背后的智能上下文确定。
人类语言容易出现差异和歧义。 NLP 设置、工具和组件旨在将文本翻译成多种语言、准确响应口头命令、分析情绪和识别实体，前提是它们接受了大量注释数据的训练，涵盖了人类方言的各个方面。
如果您正在寻找已经存在很长时间的可操作 NLP 示例，请考虑将智能手机上的预测文本分析工具作为可接受的起点。 其他示例包括虚拟助手（包括 Bixby、Siri、Alexa 或更多）、电子邮件平台的垃圾邮件箱以及 Google 翻译
经过深思熟虑，很明显，NLP 驱动的任务主要涉及分解语音和文本数据，以使计算机理解所摄取数据的上下文。 因此，NLP 最适合用于文本摘要、社交媒体上的情感分析、更好地训练聊天机器人和 VA、机器翻译和垃圾邮件检测，由可读性和语法检查工具以及电子邮件平台使用。
NLP 可以进一步分为 5 个组成部分，表达和单词的词法分析，意义的语义分析，解释的语用分析，句子结构的句法分析，以及确定连接句子所传达的句子含义的话语整合。