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विश्व-अग्रणी एआई उत्पाद बनाने के लिए टीमों को सशक्त बनाना।
काफी समय से इस बात पर विचार-विमर्श हो रहा है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) मानव जीवन के हर पहलू को कैसे बदलने के लिए तैयार है, और अब तक आप पहले ही महसूस कर चुके होंगे कि इसमें अब तक की सबसे विघटनकारी तकनीक होने की क्षमता है। आज हम बात कर सकते हैं सिरी, कोरटाना, या गूगल हमारे बुनियादी प्रश्नों का समाधान पाने के लिए, लेकिन उनकी अधिकांश वास्तविक क्षमता अभी भी अज्ञात है
एआई सिस्टम प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के साथ अपनी पूरी क्षमता का एहसास कर सकते हैं। एनएलपी सेवाओं के बिना, एआई अर्थ समझ सकता है और सरल प्रश्नों का उत्तर दे सकता है, लेकिन यह जो कहा जा रहा है उसके संदर्भ को समझने में विफल रहेगा। एनएलपी समाधान उपयोगकर्ताओं को पाठ पढ़कर, भाषण को समझकर, जो कहा गया है उसकी व्याख्या करके और मानवीय भावनाओं को मापने की कोशिश करके अपनी भाषा में बुद्धिमान प्रणालियों के साथ बातचीत करने की अनुमति देता है। यह कंप्यूटरों को लोगों द्वारा उपयोग की जाने वाली रोजमर्रा की भाषा को समझने की मानवीय क्षमता की नकल करके सीखने और उत्तर देने की अनुमति देता है। एनएलपी एल्गोरिदम पैटर्न ढूंढ सकते हैं और अपने आप अनुमान बना सकते हैं। यह तभी हासिल किया जा सकता है जब उन्हें बड़ी मात्रा में सटीक रूप से एनोटेटेड प्रशिक्षण डेटा प्राप्त हो, जो उन्हें भाषा में विभिन्न तत्वों को पहचानने, समझने और इंगित करने में मदद करता है।
उचित रूप से व्यवस्थित और सटीक रूप से एनोटेट किया गया डेटा आर्टिफिशियल (एआई)/मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल को काम करने के केंद्र में है। हमारा मालिकाना मंच और क्यूरेटेड भीड़ प्रबंधन वर्कफ़्लो, योग्य कार्यकर्ता के साथ विभिन्न कार्यों को जोड़ता है, जिससे उच्च गुणवत्ता वाले आउटपुट की लगातार और कम लागत वाली डिलीवरी सक्षम होती है। बड़ी संख्या में उपयोग के मामलों के लिए डेटा को एनोटेट किया जा सकता है नामित इकाई पहचान, भावना विश्लेषण, पाठ और ऑडियो एनोटेशन, ऑडियो टैगिंग, आदि।
हमारे माध्यम से ब्राउज़ करें ऑडियो डेटासेट विभिन्न ऑफ-द-शेल्फ एनएलपी डेटासेट, जिसमें 20,000 से अधिक भाषाओं में कॉल-सेंटर, सामान्य वार्तालाप, वाद-विवाद, भाषण, वार्ता, वृत्तचित्र, कार्यक्रम, सामान्य वार्तालाप, मूवी, समाचार इत्यादि जैसे विभिन्न विषयों पर 40 घंटे से अधिक ऑडियो शामिल हैं।
हम एक कुशल संसाधन प्रदान करते हैं जो वांछित गुणवत्ता बनाए रखते हुए आपके पसंदीदा टूल के माध्यम से आपके डेटा एनोटेशन कार्यों का समर्थन करने के लिए आपकी टीम का विस्तार बन जाता है। हमारा अनुभवी कार्यबल मानव भाषाओं की बारीकियों को समझता है प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए विश्व स्तरीय डेटा लेबलिंग समाधान प्रदान करने के लिए लाखों ऑडियो और टेक्स्ट दस्तावेज़ों को लेबल करके सीखी गई सर्वोत्तम प्रथाओं को लागू करें।
टेक्स्ट/ऑडियो संग्रह से लेकर एनोटेशन तक, हम आपके एनएलपी मॉडल के प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए विस्तृत, सटीक रूप से लेबल किए गए टेक्स्ट और ऑडियो के साथ बोली जाने वाली दुनिया की बेहतर समझ लाते हैं। चाहे आप वर्चुअल/डिजिटल सहायक को प्रशिक्षित कर रहे हों, कानूनी अनुबंध की समीक्षा करना चाहते हों, या वित्तीय विश्लेषण एल्गोरिदम बनाना चाहते हों, हम आपके मॉडल को वास्तविक दुनिया में काम करने के लिए आवश्यक स्वर्ण-मानक डेटा प्रदान करते हैं। हमारी टीम आपकी व्यावसायिक आवश्यकता के आधार पर टेक्स्ट को सटीक रूप से टैग करने के लिए भाषा, बोली, वाक्यविन्यास और वाक्य संरचना को समझती है।
हम उन कुछ एनएलपी कंपनियों में से एक हैं जो अपनी मजबूत भाषाई क्षमता पर गर्व करती हैं। हमारे पास वैश्विक कार्यबल से अधिक है 30,000 सहयोगी दुनिया भर से, विशेषज्ञता रखते हुए 150 भाषाएं. हमने शुरुआती चरण के स्टार्टअप, छोटे और मध्यम उद्यमों की मदद की है, और विभिन्न कार्यक्षेत्रों में शीर्ष 500 कंपनियों के साथ काम किया है। यानी, स्वास्थ्य सेवा, खुदरा/ई-कॉमर्स, वित्त, प्रौद्योगिकी, और अपने एनएलपी परियोजना लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए और भी बहुत कुछ।
आपको आगे बढ़ने के लिए 50 हजार घंटे से अधिक का ऑफ-द-शेल्फ ऑडियो/स्पीच डेटासेट।
ग्राहक समीक्षाओं, सोशल मीडिया आदि में बारीकियों की व्याख्या करके मानवीय भावनाओं का विश्लेषण करें।
टेक्स्ट डेटासेट यानी ईमेल, एसएमएस, ब्लॉग, दस्तावेज़, शोध पत्र आदि एकत्र करें।
हमारे विशेषज्ञों का समूह जो टेक्स्ट/ऑडियो एनोटेशन/लेबलिंग में कुशल हैं, सटीक और प्रभावी ढंग से एनोटेटेड एनएलपी डेटासेट प्राप्त कर सकते हैं।
हमारी टीम आपको एआई इंजनों के प्रशिक्षण के लिए टेक्स्ट/ऑडियो डेटा तैयार करने में मदद करती है, जिससे बहुमूल्य समय और संसाधनों की बचत होती है।
हमारे सहयोगियों की टीम आपके एनएलपी समाधानों के लिए डेटा आउटपुट की गुणवत्ता बनाए रखते हुए अतिरिक्त मात्रा को समायोजित कर सकती है।
प्रशिक्षण और प्रबंधन टीमों के विशेषज्ञ के रूप में, हम सुनिश्चित करते हैं कि परियोजनाएँ निर्धारित बजट के भीतर वितरित की जाएँ।
टीम कई स्रोतों से डेटा का विश्लेषण करती है और कुशलतापूर्वक और सभी उद्योगों में मात्रा में एआई-प्रशिक्षण डेटा का उत्पादन करने में सक्षम है।
ऑडियो/टेक्स्ट डेटा का विस्तृत दायरा एआई को तेजी से प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक प्रचुर मात्रा में जानकारी प्रदान करता है।
डिजिटल सहायकों को प्रशिक्षित करने के लिए विभिन्न भौगोलिक क्षेत्रों, भाषाओं, बोलियों, सेट-अप और प्रारूपों से गुणवत्ता वाले डेटा के एक बड़े सेट की आवश्यकता होती है। शेप में, हम ह्यूमन-इन-द-लूप वाले एआई मॉडल के लिए प्रशिक्षण डेटा प्रदान करते हैं जिनके पास आवश्यक ज्ञान, डोमेन विशेषज्ञता है, और ग्राहक की विशिष्ट आवश्यकताओं के बारे में अच्छी तरह से जानते हैं।
यह ठीक ही कहा गया है, कि अकेले शब्द पूरी कहानी को संप्रेषित करने में विफल होते हैं, और मानव भाषा में अस्पष्टता की व्याख्या करने का दायित्व मानव व्याख्याकारों पर है। इसलिए बातचीत के आधार पर ग्राहक की भावना की पहचान करना अत्यंत महत्वपूर्ण है। विभिन्न क्षेत्रों के हमारे भाषा विशेषज्ञ उत्पाद समीक्षा, वित्तीय समाचार और सोशल मीडिया की बारीकियों की व्याख्या कर सकते हैं।
नामांकित इकाई पहचान (एनईआर) एक पाठ के भीतर नामित संस्थाओं को पूर्व-निर्धारित श्रेणियों में पहचानना, निकालना और वर्गीकृत करना है। पाठ को स्थान, नाम, संगठन, उत्पाद, मात्रा, मूल्य, प्रतिशत आदि के रूप में वर्गीकृत किया जा सकता है। एनईआर के साथ आप वास्तविक दुनिया के प्रश्नों को संबोधित कर सकते हैं जैसे कि लेख में किन संगठनों का उल्लेख किया गया था आदि।
मजबूत, अच्छी तरह से प्रशिक्षित वर्चुअल चैटबॉट्स या डिजिटल असिस्टेंट ने ग्राहकों के विक्रेताओं के साथ संवाद करने के तरीके में क्रांति ला दी है, जिससे ग्राहक अनुभव में महत्वपूर्ण सुधार हुआ है।
डॉक्टरों के हस्तलिखित नुस्खों से लेकर कॉन्फ़्रेंस कॉल नोट्स तक, हमारे विशेषज्ञ किसी भी प्रकार के डेटा यानी संग्रहीत दस्तावेज़, कानूनी अनुबंध, रोगी स्वास्थ्य रिकॉर्ड इत्यादि को डिजिटल कर सकते हैं।
वर्गीकरण को वर्गीकरण या टैगिंग के रूप में भी जाना जाता है, यह पाठ को संगठित समूहों में वर्गीकृत करने और उसकी रुचि की विशेषताओं के आधार पर लेबल करने की प्रक्रिया है।
विषय विश्लेषण या विषय लेबलिंग, विचाराधीन आवर्ती विषयों/विषयों की पहचान करके किसी दिए गए पाठ से अर्थ निकालना है।
भाषण/पॉडकास्ट/सेमिनार को ट्रांसक्राइब करें, बातचीत को टेक्स्ट में बदलें। एनएलपी मॉडल को सटीक रूप से प्रशिक्षित करने के लिए ऑडियो/भाषण फ़ाइलों को सटीक रूप से एनोटेट करने के लिए मनुष्यों का लाभ उठाएं।
भाषा, बोली, शब्दार्थ, शब्दकोष आदि के आधार पर भाषण/ऑडियो को वर्गीकृत करने के लिए ध्वनियों या उच्चारणों को वर्गीकृत करें।
समर्पित एवं प्रशिक्षित टीमें:
उच्चतम प्रक्रिया दक्षता का आश्वासन दिया जाता है:
पेटेंट किया गया प्लेटफ़ॉर्म लाभ प्रदान करता है:
एआई चैटबॉट उन्नत निर्णय लेने के कौशल का उपयोग करके पिछले इंटरैक्शन से सीखकर, उपयोगकर्ता के व्यवहार को समझकर और विभिन्न भाषाओं को समझकर बेहतर उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करते हैं।
स्वचालित वाक् पहचान (ASR) ने एक लंबा सफर तय किया है। हालाँकि इसका आविष्कार बहुत पहले हो गया था, लेकिन शायद ही कभी किसी ने इसका इस्तेमाल किया हो। हालाँकि, समय और तकनीक अब काफी बदल गई है।
वैश्विक प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण बाजार 1.8 में $2021 बिलियन से बढ़कर 4.3 में $2026 बिलियन हो जाने की उम्मीद है, जो इस अवधि के दौरान 19.0% की सीएजीआर से बढ़ रहा है।
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कंप्यूटिंग सेटअप, यहां तक कि अच्छी तरह से परिभाषित एआई क्षमताओं के साथ, प्रश्नों के पीछे की भावना को मापना मुश्किल होता है। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की अधिक अनुभवी शाखाओं में से एक है जो आवाज और पाठ्य डेटा को समझने, विश्लेषण करने और प्रतिक्रिया देने के मामले में मशीनों को बेहतर प्रशिक्षित करती है, जिससे प्रतिक्रियाओं के पीछे बुद्धिमान संदर्भ निर्धारण पर ध्यान केंद्रित किया जाता है।
मानव भाषाएँ भिन्नता और अस्पष्टता से ग्रस्त हैं। एनएलपी सेटअप, उपकरण और घटकों का उद्देश्य पाठ को कई भाषाओं में अनुवाद करना, मौखिक आदेशों का सटीक रूप से जवाब देना, भावनाओं का विश्लेषण करना और संस्थाओं को पहचानना है, बशर्ते उन्हें मानव बोलियों के हर पहलू को कवर करते हुए अत्यधिक मात्रा में एनोटेटेड डेटा के साथ प्रशिक्षित किया जा रहा हो।
यदि आप कार्रवाई योग्य एनएलपी उदाहरणों की तलाश कर रहे हैं जो लंबे समय से मौजूद हैं, तो अपने स्मार्टफोन पर पूर्वानुमानित पाठ विश्लेषण उपकरण को एक स्वीकार्य शुरुआती बिंदु के रूप में मानें। अन्य उदाहरणों में वर्चुअल असिस्टेंट शामिल हैं, जिनमें बिक्सबी, सिरी, एलेक्सा, या अधिक, आपके ईमेल प्लेटफ़ॉर्म का स्पैम बॉक्स और Google अनुवाद शामिल हैं।
बहुत विचार-विमर्श करने पर, यह स्पष्ट है कि एनएलपी-संचालित कार्य ज्यादातर कंप्यूटर को अंतर्ग्रहण डेटा के संदर्भ को समझने के लिए आवाज और पाठ डेटा को तोड़ने से संबंधित हैं। इसलिए, एनएलपी का उपयोग पाठ सारांशीकरण, सोशल मीडिया पर भावना विश्लेषण, चैटबॉट्स और वीएएस को बेहतर प्रशिक्षण देने, मशीनी अनुवाद और स्पैम का पता लगाने के लिए किया जाता है, जिसका उपयोग पठनीयता और व्याकरण जांच उपकरण और ईमेल प्लेटफ़ॉर्म द्वारा किया जाता है।
एनएलपी को आगे 5 घटकों में विभाजित किया जा सकता है, भावों और शब्दों के लिए शाब्दिक विश्लेषण, अर्थ के लिए शब्दार्थ विश्लेषण, व्याख्या के लिए व्यावहारिक विश्लेषण, वाक्य संरचना के लिए वाक्यविन्यास विश्लेषण, और जुड़े वाक्यों द्वारा बताए गए वाक्य अर्थ का पता लगाने के लिए प्रवचन एकीकरण।