TEXTDATEN-ANNOTATIONSDIENSTE
Textdaten-Annotationsdienste von Pangeanic: eine maßgeschneiderte Lösung. Verbessern Sie Ihre Modelle des maschinellen Lernens
Auf der Suche nach erstklassigen Textdaten-Annotationslösungen? Pangeanic bietet maßgeschneiderte Lösungen für all Ihre Datenanmerkungsbedürfnisse. Verbessern Sie Ihre Modelle des maschinellen Lernens mit hochwertigen Annotationsdiensten für Textdaten.
Verwendungsfälle für Textdaten-Annotationsdienste
Unser mehrsprachiges Textdaten-Team hat Textdaten-Annotationsdienste in über 100 Sprachen, Dialekten und sprachlichen Varianten angeboten!
Symanto
Datenannotation zur Informationsgewinnung über Kryptowährungen aus sozialen Medien, Artikeln und Websites.
NLPC
Ein NLP- und Data-for-ai-Unternehmen
Zu den Projekten gehören: Textannotationsdienste von Nutzern für E-Commerce-Zwecke; Einstufung der Schwere von Hassrede; Kennzeichnung relevanter Informationen über Mobilfunkunternehmen.
Was macht uns anders?:
Wir sind Entwickler von Lösungen für natürliche Sprachverarbeitung. Früher waren wir ein Sprachdienstleistungsunternehmen. Wir stellten fest, dass unsere Datenabteilung durch die Kombination beider Fähigkeiten Textdaten-Annotationsdienste für unsere staatlich geförderten Forschungsprojekte anbieten und anderen Organisationen helfen könnte, ihre KI- und spezifischen Machine Learning-Projekte zu verbessern.
Pangeanic hat unsere Expertise in der Human-in-the-Loop (HITL) Qualitätskontrolle hinzugefügt. Unser PECAT-Tool ermöglicht eine menschliche Überprüfung von maschinell erzeugten Anmerkungen, um die höchste Qualität zu gewährleisten.
“Wir verstehen, dass jeder Kunde anders ist, jedes Projekt einzigartig ist und viele Projekte sehr spezifisch sind. Unsere maßgeschneiderten Lösungen machen den Unterschied: PECAT ist so flexibel, dass es auf Ihre spezifischen Etikettierungsbedürfnisse und Anforderungen zugeschnitten werden kann.”
Amando Estela - Vizepräsident für Einnahmen
Entdecken Sie seine Merkmale:
Qualitäts-KI-Training
Rüsten Sie Ihre KI-Systeme mit den besten Trainingsdaten aus.
Genaue und relevante Ergebnisse
Profitieren Sie von Ergebnissen, die wichtig und für Ihre Bedürfnisse relevant sind.
Ein- und mehrsprachige Annotation
Bedienung eines globalen Publikums mit vielfältiger sprachlicher Unterstützung.
Professionelle Überprüfung
Erhöhen Sie die Datenqualität mit Mensch-in-der-Schleife-Überwachung.
Vielseitiges PECAT-Tool
Unterstützt verschiedene Benutzerprofile für unterschiedliche Annotationsanforderungen.
PECAT: Unser fortschrittliches Annotationswerkzeug für Textdaten
Das proprietäre Tool von Pangeanic, PECAT, erleichtert nicht nur die ein- und mehrsprachige Datenkennzeichnung, sondern integriert auch alle Funktionen, die Sie von einem NLP-Team erwarten können, das Ihre Bedürfnisse versteht: Glossare und reguläre Ausdrücke für verbesserte Datenkennzeichnungsgenauigkeit, Zugriff auf LLMs oder sogar Ihre eigenen Vorab-Etikettierungs-Tools. Unsere erfahrenen Annotatoren gewährleisten genaue und relevante Ergebnisse, während unser PECAT-Tool fortschrittliche Funktionen für mehrsprachige Annotation und Mensch-in-der-Schleife-Qualitätskontrolle bietet.
- Unterstützung für ein- und mehrsprachige Datenbanken
- Glossare und reguläre Ausdrücke
- Mensch-in-der-Schleife-Fähigkeiten
- Qualitätskontrollberichte
Lassen Sie uns Ihnen helfen, Ihre Machine-Learning-Ziele zu erreichen
Erschließen Sie die Leistungsfähigkeit Ihrer Daten mit Textannotation
Die Annotation von Textdaten ist ein entscheidender Schritt bei der Entwicklung von maschinellen Lernmodellen. Durch die Kennzeichnung von Daten mit relevanten Informationen können Sie Ihren Modellen helfen, die Nuancen der menschlichen Sprache zu verstehen und ihre Fähigkeit zur Durchführung von Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und KI-Anwendungen zu verbessern, wie zum Beispiel:
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Wie hilft die Annotation von Textdaten bei der Stimmungsanalyse?
Die Annotation von Textdaten spielt eine zentrale Rolle bei der Verbesserung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Stimmungsanalyse-Modellen, zum Beispiel:
- Erstellung von Trainingsdaten: Machine-Learning-Modelle benötigen eine beträchtliche Menge an annotierten Daten, um positive, negative und sogar komplexe und nuancierte Stimmungen in Texten zu verstehen. Menschliche Annotatoren kennzeichnen Texte als "positiv", "negativ", "neutral" oder sogar mit nuancierteren Emotionen wie "Zorn", "Freude" oder "Traurigkeit". Diese gekennzeichneten Daten dienen als Grundlage für das Training von Stimmungsanalyse-Modellen.
- Disambiguierung: Kontext ist bei der Stimmungsanalyse immer entscheidend. Zum Beispiel kann das Wort "krank" "krank" oder im Slang "beeindruckend" bedeuten. Menschliche Annotatoren können solche Nuancen verstehen und den Text entsprechend kommentieren, wodurch Modelle dabei unterstützt werden, basierend auf dem Kontext zu differenzieren und dem menschlichen Verständnis näher zu kommen.
- Verbesserte Modellgenauigkeit: Wenn Modelle auf menschlich annotierten Daten trainiert werden, verbessert sich ihre Vorhersagegenauigkeit für neue, ungesehene Daten. Je klarer und präziser die Anmerkungen sind, desto besser wird das Modell bei der Stimmungserkennung.
- Umgang mit Sarkasmus und Redewendungen: Sarkasmus ist ein sehr menschliches und situationsbedingtes Kommunikationsmittel. Redewendungen sind für Algorithmen extrem schwierig zu erkennen, da sie als natürlicher Ausdruck gelesen werden, aber ihre Bedeutung auf einem kulturellen Kontext und einer Tradition basiert (deshalb sind Redewendungen so schwer zu übersetzen). Mit annotierten Daten, die diese subtilen sprachlichen Merkmale hervorheben, können Modelle trainiert werden, typische sarkastische Ausdrücke und idiomatische Wendungen zu erkennen und sie korrekt zu interpretieren.
- Unterstützung für mehrere Sprachen: Offensichtlich kann die Annotation von Textdaten für verschiedene Sprachen durchgeführt werden, wodurch Stimmungsanalyse-Tools effektiv über verschiedene Sprachen und Kulturen hinweg funktionieren können, wie wir gerade für die Fälle von Sarkasmus oder Redewendungen erwähnt haben, die ein Äquivalent in einer anderen Sprache haben können oder nicht, aber sicherlich nichts bedeuten, wenn sie wörtlich genommen werden (z. B. bedeutet die deutsche Redewendung "Da brat mir einer einen Storch" wörtlich "Jemand brät mir einen Storch" und wird oft verwendet, wenn jemand sehr überrascht ist, dass etwas [sehr Unwahrscheinliches] tatsächlich passiert ist).
- Kontinuierliches Lernen: Wenn sich die Sprache weiterentwickelt und neue Ausdrücke oder Slangs entstehen, können annotierte Daten aktualisiert werden, um diese Änderungen einzubeziehen, wodurch sichergestellt wird, dass die Modelle für die Stimmungsanalyse aktuell bleiben.
- Anpassung an bestimmte Domänen: Verschiedene Branchen haben möglicherweise einzigartige Fachsprachen oder Möglichkeiten, Gefühle auszudrücken. Durch die Annotation von Textdaten, die spezifisch für eine Domäne sind (z. B. medizinische, finanzielle oder technische), können Stimmungsanalyse-Modelle für diese Domäne fein abgestimmt werden.
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Wie unterstützt die Annotation von Textdaten die Informationsextraktion?
Die Annotation von Textdaten kann die Informationsextraktion unterstützen, indem spezifische Ereignisse oder Vorfälle in einem Text identifiziert und entsprechend annotiert werden. Diese Art der Annotation hilft bei der Informationsextraktion, Nachrichtenanalyse und Ereignisüberwachung. Durch die Kennzeichnung von Ereignissen können Forscher und Analysten Muster erkennen, Trends verfolgen und Erkenntnisse aus Textdaten zu realen Vorkommnissen gewinnen. Zusätzlich kann die Dependenzanalyse, die Text durch Identifizierung der grammatikalischen Beziehungen zwischen Wörtern in einem Satz annotiert, auch die Informationsextraktion unterstützen. Die Textannotation bietet die notwendige Grundlage für die Umwandlung unstrukturierten Textes in strukturierte und umsetzbare Daten, was den Aufbau von Wissensgraphen und leistungsfähigen Such- und Empfehlungssystemen erleichtert.
- Identifizierung und Kennzeichnung von Entitäten: Die Annotation von Textdaten kann verwendet werden, um Entitäten im Text zu identifizieren und zu kennzeichnen, wie z.B. Personen, Orte, Organisationen, Daten und Ereignisse. Diese Informationen können dann zur Extraktion strukturierter Daten aus unstrukturiertem Text genutzt werden. Dies kann manuell oder mit automatisierten Tools erfolgen. Sobald Entitäten gekennzeichnet sind, können sie zur Informationsextraktion aus dem Text verwendet werden. Beispielsweise könnten Sie bei einem Datensatz von Nachrichtenartikeln die Textdatenannotation nutzen, um die Namen von Personen, Organisationen und Orte zu identifizieren, die in den Artikeln erwähnt werden. Diese Informationen könnten dann zur Erstellung einer Datenbank von Personen, Organisationen und Orten verwendet werden.
- Identifizierung von Beziehungen zwischen Entitäten: Die Annotation von Textdaten kann auch verwendet werden, um Beziehungen zwischen Entitäten zu identifizieren. Ein Annotator könnte beispielsweise erkennen, dass eine bestimmte Person der CEO eines bestimmten Unternehmens ist. Diese Information kann zur Erstellung eines Wissensgraphen genutzt werden, der zur Beantwortung von Fragen über die Daten verwendet werden kann.
- Verbesserung der Genauigkeit von Informationsextraktionsmodellen: Die Annotation von Textdaten kann zur Verbesserung der Genauigkeit von Informationsextraktionsmodellen eingesetzt werden. Indem Annotatoren den Modellen hochwertige Trainingsdaten zur Verfügung stellen, können sie ihnen helfen, Informationen genauer zu identifizieren und zu extrahieren.
- Reduzierung des Zeit- und Arbeitsaufwands für die Informationsextraktion: Die Annotation von Textdaten kann dazu beitragen, den Zeit- und Arbeitsaufwand für die Informationsextraktion zu reduzieren. Indem Annotatoren den Modellen vorannotierte Daten zur Verfügung stellen, können sie menschliche Experten entlasten, damit diese sich auf komplexere Aufgaben konzentrieren können.
- Extraktion strukturierter Daten aus unstrukturiertem Text: Die Annotation von Textdaten kann verwendet werden, um strukturierte Daten aus unstrukturiertem Text zu extrahieren. Beispielsweise könnten Sie die Textdatenannotation nutzen, um Datum, Uhrzeit und Ort eines Ereignisses aus einem Nachrichtenartikel zu extrahieren. Diese Informationen könnten dann in einer Datenbank gespeichert werden.
- Verbesserung der Genauigkeit von maschinellen Lernmodellen: Die Annotation von Textdaten kann zur Verbesserung der Genauigkeit von maschinellen Lernmodellen eingesetzt werden. Zum Beispiel könnten Sie die Textdatenannotation verwenden, um ein maschinelles Lernmodell zu trainieren, benannte Entitäten im Text zu identifizieren. Dieses Modell könnte dann verwendet werden, um benannte Entitäten in neuen Texten zu identifizieren.
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Wie hilft die Annotation von Textdaten bei der Beantwortung von Fragen (QA)?
Die Annotation von Textdaten liefert das grundlegende Wissen und den Kontext für QA-Systeme. Sie hilft ihnen, die Feinheiten menschlicher Fragen zu verstehen und wie man aus Datenquellen genaue Antworten extrahiert oder formuliert. Wenn Sie richtig annotierte Daten erzeugen, stellen Sie sicher, dass QA-Systeme effektiv und genau auf Benutzeranfragen reagieren. Im Allgemeinen zielen Question Answering (QA)-Systeme darauf ab, auf der Grundlage eines gegebenen Textes oder eines umfangreichen Datenkorpus genaue Antworten auf Benutzeranfragen zu liefern. Die Annotation von Textdaten spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Leistung dieser Systeme.
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Vorbereitung von Trainingsdaten: Für maschinell lernbasierte QA-Systeme sind annotierte Datensätze unerlässlich. Annotatoren können spezifische Textteile als Antworten auf bestimmte Fragen kennzeichnen, sodass Modelle lernen, wie sie richtige Antworten identifizieren.
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Identifizierung von Antworttypen: Fragen können verschiedene Arten von Antworten verlangen: Namen, Daten, Zahlen, Orte usw. Annotierte Daten können den erwarteten Antworttyp angeben und so das QA-System bei seiner Antwort unterstützen.
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Kontextuelles Verständnis: Manche Antworten hängen stark vom Kontext ab. Annotierte Datensätze können Modellen helfen, Nuancen und Kontexte zu erkennen, in denen bestimmte Antworten relevant sind.
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Umgang mit Mehrdeutigkeit: Fragen können oft mehrdeutig sein. Annotationen können mögliche Interpretationen einer Frage und die entsprechenden passenden Antworten klären.
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Unterstützung bei der Extraktion von Beweisen: Für Systeme, die nicht nur Antworten, sondern auch Beweise oder Begründungen hinter der Antwort liefern, können annotierte Daten unterstützende Passagen oder Fakten hervorheben.
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Mehrere Gesprächsrunden: Fortschrittliche QA-Systeme führen mehrstufige Gespräche, bei denen der Kontext aus vorherigen Fragen in nachfolgenden verwendet wird. Annotierte Dialoge können Modellen helfen, den Kontext über ein Gespräch hinweg zu erhalten und zu nutzen.
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Domänenspezifische QA: Für spezifische Domänen (z.B. medizinisch, rechtlich, technisch) annotierte Textdaten können QA-Systeme trainieren, Fragen zu diesen Domänen mit höherer Genauigkeit zu verstehen und zu beantworten.
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Bewertung und Benchmarking: Annotierte Datensätze können als Referenz für die Bewertung der Leistung von QA-Systemen dienen und helfen bei der Benchmarking und weiteren Verbesserung.
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Feedback-Schleife: Während QA-Systeme verwendet werden, kann Benutzerfeedback als Annotation integriert werden, um die Modelle zu verfeinern und neu zu trainieren, wodurch kontinuierliches Lernen und Anpassung sichergestellt werden.
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Umgang mit verschiedenen Sprachen und Kulturen: QA-Systeme müssen in verschiedenen Sprachen und Kulturen funktionieren. Annotierte Daten in verschiedenen Sprachen können beim Training von mehrsprachigen Modellen helfen, während kulturelle Annotationen sicherstellen, dass die Antworten des Systems kontextuell und kulturell angemessen sind.
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Wie hilft die Annotation von Textdaten bei der maschinellen Übersetzung?
Die Annotation von Textdaten ist entscheidend für die Verbesserung der Leistung und Zuverlässigkeit von MT-Systemen. Hier ist, wie die Annotation von Textdaten bei der maschinellen Übersetzung hilft:
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Training von Parallelkorpora: Die Grundlage aller statistischen und neuronalen maschinellen Übersetzungssysteme sind Parallelkorpora – Texte (Ausgangssprache) und ihre entsprechenden Übersetzungen (Zielsprache). Annotierte Datensätze mit Quell-Ziel-Sprachenpaaren helfen dabei, Modelle zu trainieren, um Übersetzungsäquivalente zu verstehen.
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Phrasenausrichtung: Für phrasenbasierte Übersetzungssysteme können Annotationen hervorheben, welche Phrasen in der Ausgangssprache den Phrasen in der Zielsprache entsprechen, was zu genaueren Übersetzungen führt.
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Umgang mit Mehrdeutigkeit: Viele Wörter haben je nach Kontext mehrere Bedeutungen. Annotierte Daten können die beabsichtigte Bedeutung in einem bestimmten Kontext klären und es dem MT-System ermöglichen, die richtige Übersetzung zu wählen.
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Grammatik und Syntax: Annotationen können Einblicke in die syntaktischen Strukturen von Sätzen geben und Übersetzungsmodellen helfen, grammatikalisch korrekte Ausgaben in der Zielsprache zu erzeugen.
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Kultureller Kontext: Übersetzung betrifft nicht nur Wörter, sondern auch den kulturellen Kontext. Annotationen können kulturelle Hinweise oder Kontextinformationen liefern und sicherstellen, dass Übersetzungen kulturell sensibel und angemessen sind.
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Terminologiekonsistenz: Besonders in spezialisierten Bereichen wie Medizin oder Recht ist eine konsistente Terminologie entscheidend. Annotierte Datensätze können MT-Systemen helfen, domänenspezifische Begriffe zu erkennen und konsistent zu übersetzen.
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Bewertungsmetriken: Annotierte Übersetzungsdatensätze können als „Goldstandard“ dienen, um die Qualität der maschinellen Übersetzungsergebnisse mit Metriken wie BLEU, TER und anderen zu bewerten.
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Feedback-Schleife: Post-Editing-Annotationen, bei denen menschliche Übersetzer maschinell erzeugte Ausgaben korrigieren, können in das MT-System zurückgeführt werden, um das Modell kontinuierlich zu verfeinern.
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Umgang mit Idiomen und Umgangssprache: Wie oben erwähnt, ergibt die wörtliche Übersetzung von Idiomen oft keinen Sinn in der Zielsprache. Annotationen können idiomatische Ausdrücke hervorheben und geeignete Übersetzungen vorschlagen.
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Morphologische Informationen: Einige Sprachen sind morphologisch reich, was bedeutet, dass Wörter viele Formen annehmen können. Annotationen können Informationen über Grundformen, Geschlechter, Fälle, Zeiten usw. liefern und so zu genaueren Übersetzungen beitragen.
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Multimodale Übersetzung: Bei Aufgaben, bei denen die Übersetzung nicht nur auf Text, sondern auch auf anderen Modalitäten wie Bildern oder Videos basiert, können Annotationen Textinformationen mit visuellen Hinweisen verknüpfen und die Übersetzungsrelevanz verbessern.
Im Wesentlichen fungiert die Annotation von Textdaten als Leitmechanismus, der maschinellen Übersetzungssystemen hilft, die Komplexitäten von Sprachen zu navigieren und sicherzustellen, dass die Ausgaben nicht nur linguistisch korrekt, sondern auch kontextuell und kulturell angemessen sind. Richtig annotierte Daten sind entscheidend für das Training robuster und effizienter MT-Systeme.
Die Annotation von Textdaten hilft bei der maschinellen Übersetzung auf verschiedene Weise:
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Sie stellt Trainingsdaten für maschinelle Übersetzungsmodelle bereit. Maschinelle Übersetzungsmodelle werden auf großen Mengen paralleler Daten trainiert, die aus Satzpaaren in zwei Sprachen bestehen. Das Modell lernt, Texte zu übersetzen, indem es Muster in den parallelen Daten identifiziert. Je mehr Trainingsdaten das Modell hat, desto besser kann es Texte übersetzen.
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Sie hilft, die Genauigkeit der maschinellen Übersetzungsmodelle zu verbessern. Durch die Identifizierung und Korrektur von Fehlern in den Trainingsdaten können Annotatoren die Genauigkeit der maschinellen Übersetzungsmodelle verbessern. Dies ist besonders wichtig für schwer zu übersetzende Sprachen, wie solche mit komplexer Grammatik oder einer großen Anzahl von Homophonen.
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Sie macht maschinelle Übersetzungsmodelle anpassungsfähiger an verschiedene Textarten. Durch die Annotation von Texten aus verschiedenen Genres und Domänen können Annotatoren dazu beitragen, maschinelle Übersetzungsmodelle an verschiedene Textarten anzupassen. Dies ist wichtig, um sicherzustellen, dass maschinelle Übersetzungsmodelle für die Übersetzung einer Vielzahl von Inhalten verwendet werden können.
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Sie hilft, die Flüssigkeit der maschinellen Übersetzungsausgabe zu verbessern. Durch die Identifizierung und Korrektur unnatürlicher oder unangenehmer Formulierungen können Annotatoren dazu beitragen, die Flüssigkeit der maschinellen Übersetzungsausgabe zu verbessern. Dies ist wichtig, um sicherzustellen, dass die maschinelle Übersetzungsausgabe leicht zu lesen und zu verstehen ist.
Kurz gesagt, die Annotation von Textdaten ist entscheidend für die Entwicklung hochwertiger maschineller Übersetzungsmodelle. Durch die Bereitstellung von Trainingsdaten, die Verbesserung der Genauigkeit und die Erhöhung der Flüssigkeit tragen Annotatoren dazu bei, die maschinelle Übersetzung zu einem leistungsfähigeren und vielseitigeren Werkzeug zu machen. Hier sind einige spezifische Beispiele dafür, wie die Annotation von Textdaten die maschinelle Übersetzung verbessern kann:
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Die Annotation von benannten Entitäten kann maschinellen Übersetzungsmodellen helfen, die Namen von Personen, Orten und Organisationen korrekt zu übersetzen.
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Die Annotation von Wortarten (Part-of-Speech) kann maschinellen Übersetzungsmodellen helfen, die grammatikalische Struktur von Sätzen zu verstehen.
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Die Annotation von semantischen Rollen kann maschinellen Übersetzungsmodellen helfen, die Bedeutung von Wörtern und Phrasen zu verstehen.
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Die Annotation von Stimmungen kann maschinellen Übersetzungsmodellen helfen, den emotionalen Ton von Texten zu vermitteln.
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Durch die Annotation von Texten mit diesen Informationen können Annotatoren dazu beitragen, die Genauigkeit, Flüssigkeit und Natürlichkeit der maschinellen Übersetzungsausgabe zu verbessern.
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Pangeanic bietet eine breite Palette von Dienstleistungen für die Annotation von Textdaten an, um Ihre spezifischen Anforderungen zu erfüllen.
Unsere erfahrenen Annotatoren sind darauf geschult, qualitativ hochwertige Ergebnisse zu liefern, die präzise, relevant und konsistent sind.
Unsere Dienstleistungen zur Annotation von Textdaten umfassen:
Erkennung von Entitäten
Erkennung von benannten Entitäten (NER)
Part-of-speech (POS) tagging
Semantische Rollenbeschriftung
Coreferenz-Auflösung
Stimmungsanalyse
Themenmodellierung
Klassifizierung der Absichten
Beantwortung der Frage
Hauptvorteile der Datenanmerkungsdienste von Pangeanic
Mit Pangeanic erhält Ihr ML-Projekt qualitativ hochwertige Ergebnisse. Unsere Annotatoren sind geschult, um genaue, relevante und konsistente Ergebnisse in vielen Textdaten-Annotationsprojekten zu liefern, von der Klassifizierung von Kryptowährungsdokumenten bis hin zur Sentimentanalyse, Hassredenerkennung und Datenkennzeichnung für LLMs. Aufgrund unserer Wurzeln als Übersetzungsdienstleistungsunternehmen und Entwickler von maschinellen Übersetzungssystemen seit 2010 haben wir ein massives Netzwerk von freiberuflichen Linguisten und sprachbewussten Datenannotatoren aufgebaut, um vollständige mehrsprachige Unterstützung in allen Textdaten-Annotationsprojekten anzubieten.
Warum Pangeanics Text Annotation Solutions wählen?
Die Annotation von Daten ist entscheidend für die Verfeinerung von Machine Learning (ML) -Modellen. Durch sorgfältige Kennzeichnung und Identifizierung von Merkmalen innerhalb von Datensätzen können KI-Systeme Muster effektiver erkennen. Das bedeutet:
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Erkennen der Absicht des Kunden in Nachrichten.
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Enthüllung von Einsichten aus dem Suchverhalten der Benutzer.
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Erhöhen Sie Ihre Content-Strategie mit Keyword-Extraktion.
Zusätzlich zu diesen direkten Vorteilen kann die Annotation von Textdaten auch dazu beitragen, die Gesamtqualität von Informationsextraktionssystemen zu verbessern. Indem Annotatoren den Modellen hochwertige Trainingsdaten zur Verfügung stellen, können sie ihnen helfen, Informationen genauer zu identifizieren und zu extrahieren. Dies kann zu einer verbesserten Leistung bei einer Vielzahl von Informationsextraktionsaufgaben führen. Beispielsweise kann die Annotation von Textdaten verwendet werden, um die Genauigkeit der Erkennung benannter Entitäten (Named Entity Recognition, NER) zu verbessern, bei der es darum geht, benannte Entitäten im Text zu identifizieren und zu klassifizieren. NER ist eine kritische Komponente vieler Informationsextraktionssysteme, und die Verbesserung ihrer Genauigkeit kann zu einer verbesserten Leistung bei Aufgaben wie Informationsabruf, Fragenbeantwortung und maschineller Übersetzung führen.
Weitere Beispiele dafür, wie die Annotation von Textdaten bei der Informationsextraktion eingesetzt werden kann:
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Customer-Relationship-Management (CRM)-Systeme: CRM-Systeme verwenden die Annotation von Textdaten, um Informationen aus Kundeninteraktionen wie E-Mails, Telefonanrufen und Social-Media-Beiträgen zu extrahieren. Diese Informationen können dann genutzt werden, um ein umfassenderes Bild von jedem Kunden zu erstellen.
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Betrugserkennung ssysteme: Betrugserkennung ssysteme nutzen die Annotation von Textdaten, um betrügerische Transaktionen zu identifizieren. Ein Betrugserkennung ssystem könnte beispielsweise die Annotation von Textdaten verwenden, um Transaktionen zu identifizieren, die mit bekannten betrügerischen E-Mail-Adressen oder Telefonnummern in Verbindung stehen.
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Medizinische Forschung: Medizinische Forscher verwenden die Annotation von Textdaten, um Informationen aus medizinischen Aufzeichnungen zu extrahieren. Ein medizinischer Forscher könnte beispielsweise die Annotation von Textdaten nutzen, um Informationen über die Symptome, Diagnosen und Behandlungen eines Patienten zu extrahieren.
Die Annotation von Textdaten ist ein wertvolles Werkzeug zur Verbesserung der Leistung von Informationsextraktionssystemen. Indem Annotatoren den Modellen hochwertige Trainingsdaten zur Verfügung stellen, können sie ihnen helfen, Informationen genauer zu identifizieren und zu extrahieren.
Erfahren Sie, wie Sie Ihre Projektziele mit Pangeanic erreichen können
Über 20 Jahre Erfahrung
Vorreiter der KI-Technologien
Sicherheit und Privatsphäre
ISO-zertifiziert, garantiert Qualität und sichere Workflows
Skalierbare Lösungen
Maßgeschneiderte Lösungen für Ihre Bedürfnisse
Projekt MAPA der Europäischen Kommission
Das MAPA-Projekt der Europäischen Kommission nutzt die Datenannotationsdienste von Pangeanic, um benannte Entitäten mit einem hohen Grad an Granularität (verschachtelte Elemente) zu kennzeichnen.
Warum Pangeanics Text Annotation Solutions wählen?
Bei Pangeanic ist es unser Ziel, Ihr Geschäft voranzutreiben. Durch die Synergie von hochmoderner KI mit menschlichem Fachwissen liefern wir maßgeschneiderte Annotationsdienste, mit denen Sie die wahre Kraft der Technologie nutzen können.
Wenn Sie auf der Suche nach einem zuverlässigen und erfahrenen Anbieter von Textdatenannotierungen sind, kann Pangeanic helfen. Kontaktieren Sie uns noch heute, um mehr über unsere Dienstleistungen zu erfahren und wie wir Ihnen helfen können, Ihre Ziele für maschinelles Lernen zu erreichen.
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