Успешный НЛП прост с точки зрения конечного пользователя:

  • Знать, что я хочу сказать и что делать — как обычный человек.
  • Совершение правильных действий.
  • Давая правильный ответ.

Так называемый искусственный интеллект, эталоном которого является человек, в основном относится к определенной области взаимодействия человека с компьютером. Настоящая сложность НЛП заключается в процессе анализа — анализ текста не означает простое распознавание содержания некоторых слов или предложений. Целью машины является определение намерения, однако человеческое намерение расходится.

Основываясь на вышеуказанных причинах, когда клиенты создают механизмы или приложения NLP, они часто заранее очерчивают некоторые сценарии приложений, такие как некоторые из наиболее распространенных будильников, календари, вопросы и ответы или некоторый общий поисковый контент, например, видео по запросу. или поиск ресторанов. Таким образом, ИИ может понимать, анализировать и реагировать на общие намерения в относительных сценариях. Для контента, выходящего за рамки, будет сказано: «Извините, я не понял, что вы сказали».

Проблема со звуком

Тон является частью анализа настроений. Это важный аспект, и говорят, что это трудный момент. Если вы попытаетесь обратиться к голосовому помощнику другим тоном, например, задав риторический вопрос, он, скорее всего, даст вам неправильный ответ.

Как решить проблему с тоном?

Одним из решений является использование масштабируемых обучающих данных, чтобы охватить множество сценариев, таких как похожий контент с разными тонами и разные значения, представленные в разных контекстах. Однако поначалу все это усвоить сложно.

У разных стадий разные цели. Ведь следует закрепить самый основной этап, а затем можно постепенно накладывать различные сложные измерения. Насколько нам известно, нормальный тон разговора, средняя скорость речи — все это распространенный контент. В заключение, крайне важно сначала тренировать самые обычные сцены, чтобы постепенно повышать их сложность.

Высокий спрос на масштабируемый и настраиваемый набор данных

В настоящее время актуален спрос на данные для обучения ИИ высочайшего качества в различных отраслях. ИИ внедряется в различных областях, таких как образование, юриспруденция, интеллектуальное вождение, банковское дело, финансы и т. д. В каждой области есть требования к подразделению и специализации.

Среди них, в частности, традиционные предприятия с интеллектуальным преобразованием и технологические предприятия нуждаются в помощи обучающих поставщиков услуг данных с богатым опытом проектов, чтобы помочь разобраться в инструкции по маркировке данных и получить более подходящие данные. Использование высококачественных данных в специальных сценариях сокращает цикл исследований и разработок, ускоряет процесс внедрения и помогает предприятиям проводить более быстрые и качественные интеллектуальные преобразования.

В процессе глубокой промышленной посадки все еще существует разрыв между технологиями искусственного интеллекта и потребностями предприятий. Основная цель корпоративных пользователей — использовать технологии искусственного интеллекта для роста бизнеса. На самом деле сама технология искусственного интеллекта не может напрямую решить все потребности бизнеса. Необходимо создавать продукты и услуги, которые могут быть реализованы в больших масштабах на основе конкретных бизнес-сценариев и целей.

Что нам нужно прояснить, так это то, что для компаний, занимающихся искусственным интеллектом, и для всей отрасли аннотация данных является важной частью реализации искусственного интеллекта. Точность и эффективность размеченных данных влияют на конечный результат модели алгоритма искусственного интеллекта.

Практический пример НЛП — Коллекция корейских диалогов

Описание проекта: 240 часов сборника разговоров на корейском для 2 человек.

Наша компания отвечает за сбор корейского диалога и осуществляет проверку качества в соответствии с руководством. Каждый разговор длится 5–15 минут. Каждая группа записывала 6 часов.

Мы собираем определенное количество носителей корейского языка для записи разговора в виде телефонных звонков. Разговор ведется на несколько тем, включая авиацию, сельское хозяйство, службы доставки, финансы, банковское дело, здравоохранение и т. д.

НЛП Сервис

Мы предоставляем различные типы NLP в электронной коммерции, розничной торговле, поисковых системах, социальных сетях и т. д. Наши услуги включают голосовую классификацию, анализ настроений, распознавание текста и классификацию текста (релевантность чат-бота).

В партнерстве с более чем 30 различными языковыми сообществами по всему миру ByteBridge теперь предоставляет услуги по сбору данных и текстовым аннотациям, охватывающие такие языки, как английский, китайский, испанский, корейский, бенгальский, вьетнамский, индонезийский, турецкий, арабский, русский. и многое другое.

Конец

Передайте свои задачи по маркировке данных на аутсорсинг в ByteBridge, и вы сможете получать высококачественные обучающие наборы данных машинного обучения дешевле и быстрее!

  • Бесплатная пробная версия без кредитной карты: вы можете быстро получить образец результата, проверить результат и оставить отзыв непосредственно нашему менеджеру проекта.
  • 100% подтверждено людьми
  • Прозрачное и стандартное ценообразование: доступны четкие цены (работа включена)

Почему бы не попробовать?