העצמת צוותים לבנות מוצרי AI מובילים בעולם.
במשך זמן רב למדי, קיימת התלבטות כיצד הבינה המלאכותית (AI) אמורה לשנות כל היבט בחיי האדם, וכעת בוודאי כבר הבנתם שיש לה פוטנציאל להיות הטכנולוגיה המשבשת ביותר אי פעם. היום אנחנו יכולים לדבר איתו סירי, קורטנה או גוגל כדי לטפל בשאלות הבסיסיות שלנו, אך הרבה מהפוטנציאל האמיתי שלהן עדיין לא ידוע
מערכות AI יכולות לממש את מלוא הפוטנציאל שלהן בעזרת עיבוד שפה טבעית (NLP). ללא שירותי NLP, AI יכול להבין את המשמעות ולענות על שאלות פשוטות, אך הוא לא יבין את ההקשר של הנאמר. פתרונות NLP מאפשרים למשתמשים לקיים אינטראקציה עם מערכות אינטליגנטיות בשפתם שלהם על ידי קריאת טקסט, הבנת דיבור, פרשנות מה שנאמר ומנסה למדוד את הרגש האנושי. הוא מאפשר למחשבים ללמוד ולענות על ידי שכפול היכולת האנושית להבין שפה יומיומית שאנשים משתמשים בה. האלגוריתמים של NLP יכולים למצוא דפוסים ויכולים ליצור מסקנות בעצמם. ניתן להשיג זאת רק אם הם מקבלים נתוני הדרכה המבוארים במדויק בכמויות גדולות, מה שעוזר להם לזהות, להבין ולציין אלמנטים שונים בשפה.
נתונים מאורגנים כהלכה ומבוארים במדויק הם לב מה שגורם למודלים מלאכותיים (AI) / Machine Learning (ML) לעבוד. הפלטפורמה הקניינית שלנו ותהליכי ניהול הקהל שאצרנו, משלבת משימות שונות עם העובד המוסמך, ומאפשרת אספקה תפוקה באיכות גבוהה באופן עקבי וזול. ניתן לשים לב לנתונים עבור מספר רב של מקרי שימוש כולל זיהוי ישויות בשם, ניתוח רגש, ביאור טקסט ואודיו, תיוג שמע וכו '.
דפדף שלנו מערך שמע של מערכי נתונים מגוונים של NLP, הכוללים למעלה מ-20,000 שעות אודיו, במגוון נושאים כגון מוקד טלפוני, שיחה כללית, דיונים, נאומים, שיחות, סרט תיעודי, אירועים, שיחה כללית, סרט, חדשות וכו'. , בלמעלה מ-40 שפות.
אנו מציעים משאב מיומן ההופך להרחבה של הצוות שלך כדי לתמוך במשימות ההערות שלך לנתונים, באמצעות כלים שאתה מעדיף תוך שמירה על האיכות הרצויה. כוח העבודה המנוסה שלנו מבין את הדקויות בשפות אנושיות ו יישמו את השיטות הטובות ביותר שנלמדו על ידי סימון מיליוני מסמכי שמע וטקסט כדי לספק פתרון תיוג נתונים ברמה עולמית לעיבוד שפה טבעית.
מאוסף טקסט / אודיו להערה, אנו מביאים להבנה רבה יותר של העולם המדובר עם טקסט ושמע מפורטים, שכותרתו מדויקת, כדי לשפר את הביצועים של דגמי ה- NLP שלך. בין אם אתה מאמן עוזר וירטואלי/דיגיטלי, רוצה לבדוק חוזה משפטי או לבנות אלגוריתם לניתוח פיננסי, אנו מספקים את הנתונים הסטנדרטיים לזהב הדרושים לך כדי שהמודלים שלך יעבדו בעולם האמיתי. הצוות שלנו מבין את השפה, הניב, התחביר ומבנה המשפט כדי לתייג במדויק טקסט, בהתבסס על הדרישה העסקית שלך.
אנו אחת מחברות ה- NLP הבודדות המתגאות ביכולת הלשונית החזקה שלהן. יש לנו כוח עבודה גלובלי מעל 30,000 משתפי פעולה מכל רחבי העולם, בעלי מומחיות בתחום 150 שפות. עזרנו לסטארטאפים בשלב מוקדם, ארגונים קטנים ובינוניים, ועבדנו עם 500 חברות הון מובילות במגוון תחומים שונים כלומר בריאות, מסחר אלקטרוני, פיננסים, טכנולוגיה, ועוד להשגת יעדי פרויקט ה- NLP שלהם.
למעלה מ-50 שעות של מערכי נתונים של אודיו/דיבור מהמדף כדי לעזור לך.
נתח את הרגש האנושי על ידי פירוש ניואנסים בביקורות לקוחות, מדיה חברתית וכו'.
אסוף מערכי נתונים של טקסט, כלומר, מיילים, SMS, בלוגים, מסמכים, עבודות מחקר וכו'.
מאגר המומחים שלנו הבקיאים בהערות טקסט/אודיו/תיוג יכולים להשיג מערכי נתונים NLP מדויקים ואפקטיביים.
הצוות שלנו עוזר לך להכין נתוני טקסט / שמע להכשרת מנועי AI, וחוסך זמן ומשאבים יקרים.
צוות משתפי הפעולה שלנו יכול להכיל נפח נוסף תוך שמירה על איכות פלט הנתונים עבור פתרונות ה- NLP שלך.
כמומחים להכשרה וניהול צוותים, אנו מבטיחים שהפרויקטים יועברו במסגרת התקציב שהוגדר.
הצוות מנתח נתונים ממספר מקורות ומסוגל לייצר נתוני אימון AI בצורה יעילה ובנפחים בכל הענפים.
ההיקף הרחב של נתוני שמע / טקסט מספק ל- AI כמויות רבות של מידע הדרושות כדי להתאמן מהר יותר.
הכשרת עוזרים דיגיטליים דורשת קבוצה גדולה של נתונים איכותיים מגיאוגרפיות, שפות, דיאלקטים, הגדרות ופורמטים שונים. ב- Shaip אנו מציעים נתוני הדרכה לדגמי AI עם Human-in-the-loop שיש להם את הידע הנדרש, מומחיות התחום ומודעים היטב לצרכים הספציפיים של הלקוח.
נאמר בצדק, כי מילים בלבד אינן מצליחות לתקשר את כל הסיפור, והאחריות מוטלת על מפרשי אנוש לפרש את העמימות בשפה האנושית. מכאן שזיהוי הרגש של לקוח, בהתבסס על השיחה הוא בעל חשיבות עליונה. מומחי השפה שלנו מתחומים שונים יכולים לפרש ניואנסים בסקירות מוצרים, חדשות פיננסיות ומדיה חברתית.
זיהוי ישויות בשם (NER) הוא זיהוי, חילוץ ומיון של הישויות ששמו בטקסט, לקטגוריות שהוגדרו מראש. ניתן לסווג את הטקסט כמקום, שם, ארגון, מוצר, כמות, ערך, אחוז וכו '. באמצעות NER תוכלו לענות על שאלות בעולם האמיתי כמו אילו ארגונים הוזכרו במאמר וכו'.
צ'אט בוטים וירטואליים חזקים ומאומנים היטב או עוזרים דיגיטליים חוללו מהפכה בדרך שבה הלקוחות מתקשרים עם המוכרים והוסיפו לשיפור משמעותי בחוויית הלקוח.
ממרשמים בכתב יד של רופאים וכלה בהערות שיחות ועידה, המומחים שלנו יכולים לבצע דיגיטציה של כל סוג של נתונים, כלומר מסמכים שהועברו לארכיון, חוזים משפטיים, רשומות רפואיות של מטופלים וכו '.
סיווג המכונה גם סיווג או תיוג הוא תהליך של סיווג טקסט לקבוצות מאורגנות ותיוגו, על סמך תכונותיו המעניינות.
ניתוח נושאים או תיוג נושאים הוא זיהוי וחילוץ של משמעות מתוך טקסט נתון על ידי זיהוי נושאים/נושאים חוזרים ונשנים הנחשבים.
תעתיק דיבור/פודקאסט/סמינר, התקשר לשיחה לטקסט. מינוף בני אדם להערה מדויקת של קבצי שמע/דיבור כדי לאמן מודלים NLP במדויק.
סיווג צלילים או אמירות לסיווג דיבור / שמע על פי שפה, ניב, סמנטיקה, לקסיקונים וכו '.
צוותים ייעודיים ומאומנים:
יעילות התהליך הגבוהה ביותר מובטחת באמצעות:
הפלטפורמה המוגנת בפטנט מציעה יתרונות:
צ'אטבוטים של AI מספקים חווית משתמש משופרת על ידי למידה מאינטראקציות קודמות, הבנת התנהגות המשתמש והבנת שפות שונות תוך שימוש במיומנויות קבלת החלטות מתקדמות.
זיהוי דיבור אוטומטי (ASR) עבר כברת דרך. למרות שהוא הומצא לפני זמן רב, הוא כמעט ולא היה בשימוש על ידי אף אחד. עם זאת, הזמן והטכנולוגיה השתנו כעת באופן משמעותי.
שוק עיבוד השפה הטבעית העולמי צפוי לגדול מ-1.8 מיליארד דולר ב-2021 ל-4.3 מיליארד דולר ב-2026, צמיחה ב-CAGR של 19.0% במהלך התקופה.
האץ את מפת הדרכים שלך עם AI עם שירותי עיבוד השפות הטבעיות של Shaip (שירותי NLP)
הגדרות מחשוב, אפילו עם יכולות AI מוגדרות היטב, מתקשות לאמוד את הרגש מאחורי השאילתות. עיבוד שפה טבעית הוא אחד הענפים המתובלים יותר של בינה מלאכותית המאמן את המכונות טוב יותר בכל הקשור להבנה, ניתוח והתגובה לנתונים קוליים וטקסטואליים, ובכך מתמקד בקביעת הקשר אינטליגנטי מאחורי תגובות.
השפות האנושיות מועדות לשונות ולמעמיקים. הגדרות, כלים ורכיבים של NLP נועדו לתרגם את הטקסט למספר שפות, להגיב בצורה מדויקת לפקודות מילוליות, לנתח רגשות ולזהות ישויות, בתנאי שהם מתאמנים בכמויות גבוהות בטירוף של נתונים המבוארים, המכסים כל היבט של הניבים האנושיים.
אם אתה מחפש דוגמאות NLP ניתנות לפעולה שקיימות כבר זמן רב, ראו את כלי ניתוח הטקסט המנבא בסמארטפון שלכם כנקודת מוצא מקובלת. דוגמאות אחרות כוללות עוזרים וירטואליים, כולל Bixby, Siri, Alexa או יותר, תיבת דואר זבל של פלטפורמת הדוא"ל שלך ו- Google Translate
לאחר התלבטויות רבות, ברור שמשימות המופעלות על ידי NLP נוגעות בעיקר לפירוק נתוני קול וטקסט כדי לגרום למחשב להבין את ההקשר של הנתונים הנבלעים. לכן NLP משמש בצורה הטובה ביותר לסיכומי טקסט, ניתוח סנטימנטים באמצעות מדיה חברתית, אימון צ'ט בוטים ותקני VA, תרגום מכונה וזיהוי דואר זבל, המשמשים את כלי הקריאה והדקדוק ופלטפורמות דוא"ל.
ניתן להפריד את ה- NLP ל -5 מרכיבים, עם ניתוח לקסיקלי לביטויים ומילים, ניתוח סמנטי למשמעות, ניתוח פרגמטי לפרשנות, ניתוח תחביר לבניית משפטים ושילוב שיח לבירור משמעות המשפט כפי שמועברים על ידי משפטים מחוברים.
