केस-विशिष्ट पाठ डेटा संग्रह
अत्याधुनिक एआई-केंद्रित पाठ डेटा संग्रह सेवा के साथ मानव भाषा को समझने के लिए एनएलपी मॉडल को सशक्त बनाएं
बाधाओं के बिना अपनी टेक्स्ट डेटा पाइपलाइन की कल्पना करें। हम आपको बताते हैं कैसे!
विशेष रुप से प्रदर्शित ग्राहक
नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग के लिए टेक्स्ट ट्रेनिंग डेटासेट की आवश्यकता क्यों है?
पाठ डेटा की निगरानी करने और इनपुट के आधार पर निर्णय लेने में सक्षम होने के लिए बुद्धिमान मशीनों को प्रशिक्षित करना एक मुश्किल काम हो सकता है। लेकिन क्या हम सिर्फ मशीनों को पैटर्न के अनुसार इनपुट देखने के लिए प्रशिक्षित नहीं कर सकते?
ठीक है, हम कर सकते हैं लेकिन हर मशीन दृश्य विश्लेषण के लिए निजी नहीं है। कुछ एप्लिकेशन सख्ती से भाषा-आधारित होते हैं और टेक्स्ट को फ़िल्टर करने, टेक्स्ट एनालिटिक्स प्रदान करने और लिखित रूप में अनुवाद करने के लिए होते हैं। इस तरह के बुद्धिमान मॉडल के लिए, व्यापक प्रशिक्षण के लिए पहला कदम उन्हें भारी मात्रा में टेक्स्ट डेटा का उपभोग करने के लिए तैयार करना है।
फिर भी, गहन शिक्षण, एनएलपी, और मशीन सीखने की क्षमताओं की प्रकृति के आधार पर जटिलताओं के साथ डेटा खरीद एक कठिन काम है। इसलिए, समग्र पर्यवेक्षित, अप्रशिक्षित, और सुदृढ़ीकरण सीखने की दिशा में पहले कदम के रूप में जो प्रकृति में अधिक गतिशील और कैस्केडिंग है, एक संगठन को विश्वसनीय पाठ डेटा संग्रह सेवाओं पर भरोसा करना चाहिए।
आपके निपटान में विश्वसनीय पाठ डेटा संग्रह उपकरण के साथ, आप यह कर सकते हैं:
- अपने एआई मॉडल के लिए एक संपूर्ण डेटाबेस बनाएं
- डेटा संग्रह के हर रूप को लक्षित करें
- मॉडल द्वारा लक्षित प्रत्येक उपयोग मामले को पूरा करें
- लिखित डेटा निष्कर्षण को स्वचालित करने के लिए ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन तकनीक को लागू करें
- बुद्धिमान प्रणाली के अनुसंधान और साक्ष्य निर्माण क्षमताओं में सुधार
- टेक्स्ट माइनिंग तकनीकों को आसानी से लागू करें
एनएलपी के लिए व्यावसायिक पाठ डेटा संग्रह सेवाएँ
कोई भी विषय। कोई भी परिदृश्य.
टेक्स्ट माइनिंग के लिए परिप्रेक्ष्य की आवश्यकता होती है। सूचना की मात्रा और गुणवत्ता जिसे आप सिस्टम में फीड करना चाहते हैं, विशिष्टता, उपयोग के मामलों, समग्र योजना और परियोजना के रचनात्मक पहलुओं पर निर्भर करती है। इसके अलावा, बहुत सरल सेटअप भी हो सकते हैं जिनके लिए केवल भारी मात्रा में डेटा की आवश्यकता होती है, हालांकि टर्नअराउंड समय और समग्र प्रशिक्षण पर ध्यान केंद्रित किया जाता है।
अंत में, कुछ एनएलपी मॉडलों को अत्यधिक दानेदार पाठ्य भंडार का सहारा लेकर एआई पूर्वाग्रह को काटने की जरूरत है। वरीयताएँ, गुणवत्ता जो आप प्रदर्शित करना चाहते हैं, और मॉडल की क्षमताओं की सीमा के बावजूद, Shaip में, लक्षित, क्युरेटेड, अनुकूलित और निंदनीय पाठ डेटा संग्रह सेवाओं के माध्यम से, हम आपको हर आवश्यकता को पूरा करने में मदद करते हैं। शेप को एआई प्रशिक्षण डेटा खरीद की आउटसोर्सिंग का अर्थ निम्नलिखित लाभों तक पहुंच भी है:
- कोर में सिमेंटिक विश्लेषण के साथ एमएल के लिए सटीक टेक्स्ट डेटासेट की पहचान करना
- मानव भाषण पहचान के समर्थन के साथ प्रतिलेखन के लिए एमएल मॉडल तैयार करना
- भाषाओं की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए समर्थन
- बुद्धिमानी से प्रशिक्षित ग्राहक सहायता
- अलग-अलग अनुप्रयोगों को पूरा करने की क्षमता
हमारी विशेषज्ञता
टेक्स्ट डेटा संग्रह प्रकार जिन्हें हम कवर करते हैं
Shaip संज्ञानात्मक पाठ डेटा संग्रह सेवाओं का सही मूल्य यह है कि यह संगठनों को असंरचित पाठ डेटा के भीतर पाई जाने वाली महत्वपूर्ण जानकारी को अनलॉक करने की कुंजी देता है। इस असंरचित डेटा में चिकित्सक नोट, व्यक्तिगत संपत्ति बीमा दावे या बैंकिंग रिकॉर्ड शामिल हो सकते हैं। मानव भाषा को समझने वाली तकनीकों को विकसित करने के लिए बड़ी मात्रा में टेक्स्ट डेटा संग्रह आवश्यक है। जब प्रलेखित स्रोतों का उपयोग करने वाले प्रशिक्षण मॉडलों की बात आती है तो शैप में आपको पूर्ण डेटा संग्रह स्टैक मिलता है। हमारी सेवाएं उच्च गुणवत्ता वाले एनएलपी डेटासेट बनाने के लिए विभिन्न प्रकार के टेक्स्ट डेटा संग्रह सेवाओं को कवर करती हैं।
रसीद डेटा
पुस्तक संग्रह
सटीक चालानों की पहचान करने के लिए अपने बुद्धिमान ईकामर्स मॉडल को सिखाएं।
हमारी ओसीआर तकनीक और प्रासंगिक पहचान तकनीकें आपको टैक्सी रसीदों, इंटरनेट बिलों, रेस्तरां बिलों, शॉपिंग चालानों और बहुभाषी रसीदों से संबंधित डेटा को मशीनों में फीड करने में मदद करती हैं ताकि उन्हें समग्र रूप से प्रशिक्षित किया जा सके।
टिकट डेटासेट
पुस्तक संग्रह
अपने डिजिटल ट्रैवल असिस्टेंट को नया रूप दें
प्रभावशाली अंतर्दृष्टि
सुनिश्चित करें कि आपका कस्टम एआई मॉडल रेलवे, क्रूज, एयरलाइन, बस और अन्य टिकटों की पूर्णता के लिए मशीन लर्निंग के लिए पर्याप्त टेक्स्ट डेटासेट और उसी में फीड की जा रही ओसीआर अंतर्दृष्टि के साथ पहचान कर सकता है।
ईएचआर डेटा और फिजिशियन डिक्टेशन ट्रांसक्रिप्ट
नैदानिक सटीकता में सुधार के लिए सक्रिय रूप से स्वास्थ्य सेवा मॉडल को प्रशिक्षित करें।
हमारे पाठ डेटा संग्रह समाधान मेडिकल डेटा सेट और ट्रांसक्रिप्ट को समायोजित करते हैं, जिससे आप आविष्कारशील डिजिटल हेल्थकेयर सेटअप का निर्माण कर सकते हैं जो नैदानिक अंतर्दृष्टि संग्रहीत कर सकते हैं, वर्कफ़्लो प्रबंधित कर सकते हैं और मेडिकल ट्रांसक्रिप्शन को स्वचालित कर सकते हैं।
दस्तावेज़ डेटासेट
पुस्तक संग्रह
डिजिटल आरटीओ, पेमेंट बैंक और प्रोफेशनल सेटअप को समझदारी से तैयार करें
हम आपको उन मॉडलों को स्थापित करने में मदद करते हैं जो उन्हें दस्तावेज़ों की पहचान करने की अनुमति देकर एक पेशेवर उद्देश्य पूरा करते हैं। हमारा कवरेज क्रेडिट कार्ड, संपत्ति दस्तावेज़, ड्राइविंग लाइसेंस, वीज़ा डेटासेट और बहुत कुछ तक फैला हुआ है
आशय भिन्नता
डेटासेट
डिजाइन प्रबुद्ध एनएलपी सिस्टम जो आशय की पहचान कर सकता है।
अब मशीनों को प्रशिक्षित करें ताकि आपके पाठ्य इनपुट के इरादे की पहचान हो सके। Shaip आपको वाक्य संरचना और शब्दों के क्रम से भावनाओं का पता लगाने के इरादे की पहचान और इरादे के वर्गीकरण में मदद करता है।
हस्तलिखित डेटा ट्रांसक्रिप्शन
एआई पाठ पहचान और पहचान मॉडल आपकी उंगलियों पर।
हस्तलिखित डेटा ट्रांसक्रिप्शन का उपयोग करके ऐतिहासिक दस्तावेज़ों या यहां तक कि हस्तलिखित नोट्स की एक विस्तृत श्रृंखला का लिप्यंतरण करें। साथ ही, हमारा विस्तृत प्रशिक्षण दृष्टिकोण आपके मॉडल को संरचना, लेआउट और पाठ को पहचानने देता है
चैटबॉट प्रशिक्षण
जानकारी
अधिक पेशेवर उपस्थिति के लिए इंटरैक्टिव चैटबॉट्स को तैनात करें
आपके पेशेवर सेटअप के लिए कुछ और इंटरैक्टिव प्रोग्राम विकसित करने में आपकी मदद करने के लिए हमारे पास हमारे निपटान में चैटबॉट प्रशिक्षण डेटासेट हैं। हमारे टेक्स्ट मैसेज डेटा संग्रह और वर्टिकल-आधारित सेवाओं के साथ, चैटबॉट्स के लिए टेक्स्ट इनपुट के लिए व्यवस्थित रूप से प्रतिक्रिया देना आसान हो जाता है।
ओसीआर
प्रशिक्षण
टेक्स्ट-संचालित एआई मॉडल में एक दृश्य तत्व जोड़ें
हमारी सेवाएं कवर करती हैं ओसीआर (ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन) एक स्टैंडअलोन सेवा के रूप में, आपको मशीन को फीड करने के लिए विश्वसनीय डेटासेट के साथ शब्दों, पात्रों, स्कैन की गई तस्वीरों से अंतर्दृष्टि, और बहुत कुछ पहचानने की अनुमति देता है।
पाठ डेटासेट
भावना विश्लेषण के लिए एनएलपी डेटासेट
ग्राहक समीक्षाओं, सोशल मीडिया आदि में बारीकियों की व्याख्या करके मानवीय भावनाओं का विश्लेषण करें।
ध्वनि पहचान और चैटबॉट्स के लिए टेक्स्ट डेटासेट
टेक्स्ट डेटासेट यानी ईमेल, एसएमएस, ब्लॉग, दस्तावेज़, शोध पत्र आदि एकत्र करें।
शिप को अपने विश्वसनीय टेक्स्ट डेटा संग्रहण भागीदार के रूप में चुनने के कारण
स्टाफ़
समर्पित एवं प्रशिक्षित टीमें:
- डेटा निर्माण, लेबलिंग और क्यूए के लिए 30,000+ सहयोगी
- प्रमाणित परियोजना प्रबंधन टीम
- अनुभवी उत्पाद विकास टीम
- टैलेंट पूल सोर्सिंग एवं ऑनबोर्डिंग टीम
प्रक्रिया
उच्चतम प्रक्रिया दक्षता का आश्वासन दिया जाता है:
- मजबूत 6 सिग्मा स्टेज-गेट प्रक्रिया
- 6 सिग्मा ब्लैक बेल्ट की एक समर्पित टीम - मुख्य प्रक्रिया मालिक और गुणवत्ता अनुपालन
- सतत सुधार एवं फीडबैक लूप
मंच
पेटेंट किया गया प्लेटफ़ॉर्म लाभ प्रदान करता है:
- वेब-आधारित एंड-टू-एंड प्लेटफ़ॉर्म
- त्रुटिहीन गुणवत्ता
- तेज़ TAT
- निर्बाध वितरण
सेवाएं दी गईं
व्यापक एआई सेटअप के लिए विशेषज्ञ पाठ डेटा संग्रह पूरी तरह से डेक नहीं है। शेप में, आप मॉडल को सामान्य से अधिक व्यापक बनाने के लिए निम्नलिखित सेवाओं पर भी विचार कर सकते हैं:
ऑडियो डेटा संग्रह सेवाएँ
अधिक संतुलित तरीके से नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग के फायदों का पता लगाने में मदद करने के लिए हम आपके लिए वॉयस डेटा के साथ मॉडल को फीड करना आसान बनाते हैं।
छवि डेटा संग्रह सेवाएँ
सुनिश्चित करें कि आपका कंप्यूटर विज़न मॉडल भविष्य के अगले-जीन एआई मॉडल को मूल रूप से प्रशिक्षित करने के लिए हर छवि की सटीक पहचान करता है
वीडियो डेटा संग्रहण सेवाएँ
अब वस्तुओं, व्यक्तियों, बाधाओं और अन्य दृश्य तत्वों की पूर्णता की पहचान करने के लिए अपने मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए एनएलपी के साथ-साथ कंप्यूटर दृष्टि पर ध्यान केंद्रित करें।
अनुशंसित संसाधन
क्रेता गाइड
डेटा संग्रह के लिए क्रेता गाइड एआई
मशीनों के पास अपना कोई दिमाग नहीं होता. वे राय, तथ्यों और तर्क, अनुभूति आदि जैसी क्षमताओं से रहित हैं। उन्हें शक्तिशाली माध्यमों में बदलने के लिए, आपको ऐसे एल्गोरिदम की आवश्यकता है जो डेटा के आधार पर विकसित किए गए हों।ब्लॉग
मशीन लर्निंग में टेक्स्ट एनोटेशन: एक व्यापक गाइड
मशीन लर्निंग में टेक्स्ट एनोटेशन का तात्पर्य मशीन लर्निंग मॉडल के प्रशिक्षण, मूल्यांकन और सुधार के लिए संरचित डेटासेट बनाने के लिए कच्चे टेक्स्ट डेटा में मेटाडेटा या लेबल जोड़ने से है। यह प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) कार्यों में एक महत्वपूर्ण कदम है।
व्यवस्था
ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (ओसीआर) के लिए एआई प्रशिक्षण डेटा
बुद्धिमान एमएल मॉडल बनाने के लिए उच्च गुणवत्ता वाले ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (ओसीआर) प्रशिक्षण डेटा के साथ डेटा डिजिटलीकरण को अनुकूलित करें। विश्वसनीय एआई और डीप लर्निंग मॉडल विकसित करने वाले कई व्यवसायों के लिए पाठ की स्कैन की गई छवियों को समझना और डिजिटलीकरण करना एक चुनौती है।
क्या आप अपना स्वयं का डेटा सेट बनाना चाहते हैं?
अपने पाठ प्रशिक्षण डेटा संग्रहण की चिंताओं से छुटकारा पाने के लिए अभी हमसे संपर्क करें।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)
टेक्स्ट डेटा संग्रह मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित और परिष्कृत करने, उन्हें भाषा को समझने और संसाधित करने में सक्षम बनाने के लिए लिखित सामग्री इकट्ठा करने की प्रक्रिया है।
एमएल में, टेक्स्ट डेटा संग्रह में विभिन्न स्रोतों से टेक्स्ट को सोर्स करना और व्यवस्थित करना शामिल है। इस डेटा का उपयोग मॉडल को यह सिखाने के लिए किया जाता है कि पैटर्न को कैसे पहचाना जाए, भविष्यवाणियां की जाएं या दिए गए उदाहरणों के आधार पर टेक्स्ट कैसे तैयार किया जाए।
पाठ डेटा संग्रह महत्वपूर्ण है क्योंकि डेटा की गुणवत्ता और विविधता मॉडल की सटीकता निर्धारित करती है। डेटा जितना बेहतर होगा, भाषा कार्यों को संभालने में मॉडल उतना ही अधिक कुशल और सटीक हो जाएगा।
टेक्स्ट डेटा विशिष्ट प्रोजेक्ट और उसके उद्देश्यों के आधार पर विभिन्न स्रोतों से आ सकता है, जिनमें किताबें, लेख, वेबसाइट, सोशल मीडिया, चैट लॉग, ग्राहक समीक्षा, ईमेल और बहुत कुछ शामिल हैं।