Итак, вы хотите внедрить новую модель НЛП. Возможно, он уже существует, и ваша цель в этом квартале - улучшить его точность или отзывчивость. Вы пробовали несколько моделей, настраивали параметры; пора добавить новую порцию помеченных данных. У вашей компании есть реальные данные, которые легко доступны, но они должны быть помечены, чтобы ваша модель могла научиться правильно идентифицировать, классифицировать и понимать будущие входные данные. Эта статья начнется с введения в реальные случаи использования НЛП, изучит варианты маркировки этих данных и предложит понимание того, как Datasaur может помочь с вашими потребностями в маркировке.

Варианты маркировки

Компании, стремящиеся маркировать свои данные, традиционно сталкиваются с двумя классами вариантов. Первый - обратиться к поставщикам краудсорсинга. Волна компаний предлагает услуги, которые принимают данные клиентов и отправляют их обратно с этикетками, действуя как Amazon Mechanical Turk для ИИ. Предоставляемое преимущество - доступ к огромным армиям этикетировщиков. Однако, поскольку этикетировщики получают оплату за каждую этикетку, стимулы могут быть неадекватными, и возникает риск того, что количество будет иметь приоритет над качеством.

Другое доступное решение - создать собственный штат сотрудников по этикетированию с использованием свободно доступного программного обеспечения или разработки внутренних инструментов для этикетирования. Компании могут выбирать внутренний персонал из соображений качества, опасений по поводу конфиденциальности / безопасности данных или требования использовать экспертов по маркировке, таких как лицензированные врачи или юристы. Некоторые из наших клиентов, идущих по этому пути, раньше обращались к вариантам с открытым исходным кодом или полагались на Microsoft Excel и Notepad ++. Работа с существующим программным обеспечением может быть самым дешевым вариантом заранее, но эти инструменты неэффективны и не имеют ключевых функций. Команды в конечном итоге будут нести большие затраты из-за потраченного впустую времени и человеческих ошибок, которых можно избежать в долгосрочной перспективе. Другие посвящают инженерные ресурсы созданию специальных веб-приложений. Хотя это может понравиться тем, кто имеет инженерные корни, тратить ценные инженерные ресурсы на изобретение колеса и обслуживание инструмента - дорогое удовольствие.

Датазавр спешит на помощь

Именно против этого существующего ландшафта мы начали Datasaur. Наша миссия - создать лучшие инструменты для маркировки данных, чтобы вам не приходилось делать это. Наши существующие инструменты для маркировки текста разработаны с учетом требований разработчиков этикеток. Мы понимаем, что ваши этикетировщики заслуживают интерфейса, адаптированного к их потребностям, предоставляющего сразу всю необходимую дополнительную информацию, а сочетания клавиш позволяют им работать с максимальной эффективностью, на которую способен только опытный пользователь.

Мы также стремимся создавать дополнительные функции, извлеченные из многолетнего опыта управления персоналом по этикетированию. Менеджер группы может назначить несколько этикетировщиков для одного проекта, чтобы гарантировать консенсус перед принятием метки. Базовый интеллект будет использовать существующие достижения НЛП, чтобы ваша продукция была более эффективной и качественной, чем когда-либо. Почему ваши специалисты по этикеткам должны с нуля маркировать «Николь Кидман» как личность или «Starbucks» как сеть кофеен? Наши модели могут предварительно маркировать некоторые из ваших данных или использоваться для проверки людей, наносящих маркировку, чтобы объединить лучшее человеческое суждение и машинный интеллект.

Вы думаете, как организовать свой проект по маркировке? У вас есть вопросы о передовых методах работы? Хотите узнать больше об инструментах Datasaur? Свяжитесь с нами по адресу [email protected].