Services d'annotation de texte pour la formation en TAL, IA générative et LLM
Externalisez l'annotation de texte dans plus de 150 langues : reconnaissance d'entités, analyse des sentiments, classification et données d'entraînement LLM fournies par des annotateurs experts.
Pourquoi l'annotation de texte est-elle importante – et pourquoi vos modèles NLP et LLM en ont-ils besoin ?
L'annotation de texte consiste à étiqueter des textes non structurés (courriels, historiques de conversations, tickets d'assistance, notes cliniques, contrats juridiques, publications sur les réseaux sociaux) afin que le traitement automatique du langage naturel (TALN) et les grands modèles de langage (GML) puissent en apprendre les structures. Sans données d'entraînement annotées de haute qualité, même les architectures de modèles les plus performantes sont limitées.
Chez Shaip, nous créons des jeux de données textuelles annotées pour quatre tâches principales : l’entraînement d’un modèle à partir de zéro, l’optimisation d’un LLM open source, l’évaluation des résultats du modèle et l’apprentissage par renforcement continu avec retour humain (RLHF). Chaque jeu de données est étiqueté par un expert du domaine, vérifié deux fois par un relecteur QA formé à la méthodologie Six Sigma et livré au format attendu par votre pipeline d’entraînement.
Si votre équipe de science des données consacre actuellement 80 % de son temps au nettoyage et à l'étiquetage de textes au lieu de la création de modèles, c'est précisément ce que l'externalisation de l'annotation de texte vient combler.
Annotation de texte précise pour l'apprentissage automatique
Autant le concept semble intrigant, autant la préparation de ressources similaires peut demander beaucoup d'efforts, une expérience professionnelle et une intelligence de niveau expert. C'est là que Shaip apparaît comme une société d'annotation de texte fiable, se concentrant largement sur l'étiquetage des données collectées à la perfection.
Avec Shaip à bord, vous pouvez cesser de vous soucier des capacités de perception de vos configurations d'apprentissage automatique, car les données de formation à l'IA proposées sont prêtes à interpréter les réponses, la sémantique et même les sentiments.
Pour en savoir plus, voici quelques-uns des avantages supplémentaires de faire confiance à Shaip en tant que partenaire d'externalisation de l'annotation de texte :
- Approche axée sur les objectifs
- Concentrez-vous sur le contexte et la clarté de la communication
- Capacité à entraîner des machines avec des éléments linguistiques
- Étiquetage exhaustif des moteurs de recherche
- Des offres évolutives
- Traduction automatique multilingue
Notre expertise
Types de services d'annotation de texte que nous proposons
Chaque cas d'usage du traitement automatique du langage naturel (TALN) et de l'intelligence artificielle générative correspond à une ou plusieurs des neuf techniques d'annotation. Shaip propose ces neuf techniques au sein d'une plateforme unique, avec un seul chef de projet et un cadre de qualité unique.
Classification des textes et étiquetage thématique
Classification mono-étiquette, multi-étiquettes et hiérarchique pour la détection de spam, le routage thématique, la catégorisation des actualités, le tri des intentions et la modération de contenu. Conçu pour gérer des taxonomies comportant des centaines de catégories.
Annotation linguistique (POS, phonétique, morphologique)
Étiquetage morphosyntaxique, transcription phonétique, étiquetage morphologique et analyse syntaxique des dépendances — utilisés pour la modélisation du langage à faibles ressources, la formation à la traduction automatique et les corpus académiques.
Reconnaissance d'entités nommées (NER) et liaison d'entités
Nous étiquetons les personnes, les organisations, les lieux, les dates, les valeurs monétaires, les entités médicales, les clauses juridiques et les codes de produits dans le texte non structuré — et nous lions chaque entité à une base de connaissances canonique (Wikidata, UMLS, CIM-10 ou une ontologie client).
Annotation Sujet-Action-Objet (SAO) et annotation des relations
Extraction de triplets pour la construction de graphes de connaissances, les systèmes d'extraction d'événements et l'analyse des brevets. L'étiquetage SAO transforme les phrases simples en structures exploitables par machine.
Annotation des sentiments et des émotions
Analyse multiclasse des sentiments (positif/neutre/négatif) et étiquetage émotionnel plus précis pour les avis, les publications sur les réseaux sociaux, les tickets d'assistance et les réponses aux enquêtes. Prise en charge multilingue des nuances culturelles : l'ironie en anglais peut différer de l'ironie en hindi ou en arabe.
Annotation d'intention pour les chatbots et les assistants virtuels
Intention au niveau de l'énoncé et étiquetage des entités — l'ensemble de données fondamental pour toute IA conversationnelle, mise à niveau IVR ou compétence d'assistant vocal.
Résolution de coréférence et liaison au niveau du document
Coréférence multiphrase et interdocumentaire — permettant de rattacher « elle », « le patient », « l’accusé » à leur entité canonique. Essentiel pour la synthèse automatique de textes longs et l’IA narrative clinique.
Étiquetage RLHF et réponse rapide pour les LLM
Comparaison des préférences, paires instruction-réponse, raisonnements en chaîne, invites adverses de l'équipe rouge et notation d'innocuité — la couche de rétroaction humaine sur laquelle repose le réglage fin moderne des LLM.
Annotation de documents et post-édition OCR
Étiquetage au niveau des champs sur les PDF numérisés, les factures, les dossiers médicaux électroniques, les cartes d'identité et les formulaires structurés — association de la reconnaissance optique de caractères (OCR) avec une correction humaine dans la boucle pour les pipelines de traitement intelligent des documents (IDP).
Pourquoi les équipes choisissent Shaip comme partenaire d'externalisation d'annotation de texte
Plus de 150 langues
Couverture des annotations pour toutes les principales langues indo-européennes, sino-tibétaines, afro-asiatiques et austronésiennes, ainsi que pour les langues indiennes et africaines à faibles ressources. Analyse multilingue des sentiments, reconnaissance d'entités nommées et analyse d'intention fournie dans le cadre d'un cahier des charges unique.
Cadre de qualité Six Sigma
Processus géré par des experts Six Sigma Black Belts. Flux de travail d'annotation et d'assurance qualité en deux étapes. Suivi continu de l'accord inter-annotateurs (AIA) avec des seuils cibles définis par projet.
Plateforme d'annotation robuste
Interface d'annotation web avec journal d'audit et segmentation par rôle. Prend en charge le texte, l'audio et l'image dans un flux de travail unique — utile lorsque votre feuille de route inclut l'annotation multimodale.
Annotateurs formés au domaine
Des spécialistes de l'annotation orientés par domaine — cliniciens pour les projets de soins de santé, réviseurs titulaires d'un doctorat en droit pour les projets juridiques, diplômés en finance pour les travaux sur les marchés financiers, locuteurs natifs pour chaque projet multilingue.
Conformité robuste
Conformité aux normes HIPAA, RGPD, SOC 2 et ISO 27001 : contrôles audités pour les données de santé protégées, les données personnelles de l’UE et la sécurité SOC 2 de type II. L’anonymisation des données personnelles est possible avant toute consultation humaine.
Modèle commercial flexible
Par objet étiqueté, par heure d'annotation, par projet ou forfait de services entièrement géré.
Pourquoi externaliser les services d'annotation de texte à Shaip ?
Externaliser l'annotation de texte n'est pas une question de coût, mais de rapidité. Voici quatre raisons pour lesquelles les équipes internes confient l'étiquetage de texte à Shaip :
Libérez vos data scientists de la taxe de 80 % sur le temps de travail.
Les normes du secteur estiment que 80 % du temps d'une équipe de data scientists est consacré au nettoyage et à la préparation des données. Externaliser l'annotation de texte permet de récupérer ce temps pour le développement de modèles, l'analyse des erreurs et le déploiement en production – les tâches pour lesquelles les data scientists sont rémunérés.
Des experts du domaine, pas des généralistes
Un clinicien annote correctement ses notes cliniques du premier coup. Un assistant juridique annote correctement ses contrats du premier coup. Les équipes d'annotation généralistes — qu'elles soient composées de contributeurs externes ou de jeunes employés internes — refont le travail deux ou trois fois. Le routage par domaine simplifie considérablement le processus d'assurance qualité.
Évolutivité flexible à la demande
Le volume d'annotations est rarement réparti de manière uniforme. Les phases pilotes nécessitent dix annotateurs ; la phase de pré-lancement, trois cents ; et la maintenance en production, vingt. L'externalisation transforme le risque lié aux effectifs en un coût variable et supprime le cycle recrutement-formation-fidélisation.
Éliminer les biais internes
Les groupes d'annotateurs issus d'une seule équipe, région ou d'un seul milieu intègrent involontairement leur vision du monde dans le modèle. Les groupes d'annotateurs multirégionaux et multiculturels, associés à un échantillonnage QA tenant compte des biais, produisent des ensembles de données généralisables aux populations que votre modèle servira réellement.
Services proposés
La collecte de données d'images par des experts n'est pas un jeu d'enfant pour les configurations complètes de l'IA. Chez Shaip, vous pouvez même envisager les services suivants pour rendre les modèles beaucoup plus répandus que d'habitude :
Services d'annotations audio
L'étiquetage des sources audio, de la parole et des ensembles de données spécifiques à la voix via des outils pertinents tels que la reconnaissance vocale, la diarisation du locuteur, la reconnaissance des émotions, etc., est une spécialité de Shaip.
Services d'annotation d'images
Nous sommes fiers d'étiqueter des ensembles de données d'images segmentées pour former des modèles de vision par ordinateur exigeants. Certaines des techniques pertinentes incluent la reconnaissance des limites et la classification des images.
Services d'annotation vidéo
Shaip propose des services d'étiquetage vidéo haut de gamme pour la formation de modèles de vision par ordinateur.
L’objectif ici est de rendre les ensembles de données utilisables avec des outils tels que la reconnaissance de formes, la détection d’objets, etc.
Ressources recommandées
Guide de l'acheteur
Guide de l'acheteur pour l'annotation et l'étiquetage des données
Vous souhaitez donc lancer une nouvelle initiative d'IA/ML et vous réalisez que trouver de bonnes données sera l'un des aspects les plus difficiles de votre opération. La sortie de votre modèle AI/ML est aussi bonne que les données.
Nos offres
Collecte de données textuelles spécifiques au cas
La véritable valeur des services de collecte de données textuelles cognitives de Shaip est qu'il donne aux organisations la clé pour déverrouiller les informations critiques trouvées au plus profond des données textuelles non structurées.
Blog
Garantir une annotation précise des données pour les projets d'IA
Une solution robuste basée sur l'IA est construite sur des données - pas n'importe quelles données, mais des données de haute qualité et annotées avec précision. Seules les données les meilleures et les plus raffinées peuvent alimenter votre projet d'IA, et cette pureté des données aura un impact énorme sur le résultat du projet.
Clients en vedette
Donner aux équipes les moyens de créer des produits d'IA de pointe.
Un système PNL en préparation ? Investissez dans des services d'étiquetage de texte de qualité supérieure - nos experts s'occupent de l'étiquetage complexe
Questions fréquentes
1. Qu'est-ce que l'annotation de texte ?
L'annotation de texte consiste à étiqueter des textes non structurés (courriels, contrats, tickets d'assistance, notes cliniques, publications sur les réseaux sociaux) avec des balises structurées afin que les systèmes de traitement automatique du langage naturel (TALN) et les grands modèles de langage puissent en extraire les structures. Parmi les types d'annotation courants, on trouve la reconnaissance d'entités nommées (NER), l'analyse des sentiments, l'annotation d'intention, la classification de texte, la liaison d'entités et l'étiquetage SAO (sujet-action-objet). L'annotation de texte est essentielle à tout système TALN de production, à tout chatbot, à tout modèle de langage spécifique à un domaine et à tout pipeline moderne de traitement de documents par l'IA.
2. Dois-je externaliser l'annotation de texte ou la réaliser en interne ?
La décision repose généralement sur trois facteurs. (1) Vitesse : Les équipes internes mettent généralement 8 à 12 semaines pour recruter et former des annotateurs ; l’externalisation permet de commencer à produire des données étiquetées en 7 à 14 jours. (2) Qualité : Les annotateurs externes formés dans un domaine spécifique obtiennent un taux de concordance inter-annotateurs plus élevé que les équipes internes généralistes, notamment pour les textes relatifs à la santé, au droit et à la finance. (3) Élasticité-coût : Le volume d'annotations fluctue ; l'externalisation transforme un coût fixe de personnel en un coût variable par objet ou par heure. La plupart des équipes externalisent la majeure partie des tâches et conservent une petite équipe interne de relecteurs QA : c'est le modèle hybride.
3. Comment Shaip gère-t-il les projets d'annotation de texte multilingue ?
Shaip gère des projets multilingues avec une expertise mondiale et des outils avancés, garantissant un étiquetage précis dans diverses langues et régions.
4. Comment l’annotation de texte est-elle utilisée pour former les chatbots IA et les assistants virtuels ?
L'annotation de texte aide les chatbots et les assistants virtuels à comprendre les requêtes des utilisateurs en étiquetant les entités, les intentions et les sentiments, leur permettant de fournir des réponses précises et contextuelles.
5. Quels sont les types courants d’annotation de texte proposés par Shaip ?
Shaip propose des services tels que l'annotation d'entités, l'annotation de sentiments, la classification de textes, la liaison d'entités, l'annotation sujet-action-objet (SAO) et l'annotation linguistique pour former efficacement les modèles NLP.
6. Comment l’annotation de texte améliore-t-elle l’analyse des sentiments dans les modèles d’IA ?
Les annotations de texte balisent les données avec des émotions telles que positives, négatives ou neutres, permettant à l'IA de détecter les opinions et les sentiments pour une meilleure analyse des commentaires des clients.
7. Pourquoi l’annotation d’entité est-elle essentielle pour le développement de chatbot ?
L'annotation d'entité identifie les informations clés telles que les noms, les dates et les emplacements, permettant aux chatbots de fournir des réponses pertinentes et personnalisées.
8. Quels outils et techniques Shaip utilise-t-il pour l’annotation de texte ?
Shaip utilise des outils et des techniques d'annotation avancés tels que l'analyse sémantique, la liaison des connaissances et le balisage des parties du discours, garantissant des résultats de haute qualité.
9. Comment Shaip garantit-il la qualité des données et élimine les biais dans l'annotation de texte ?
Shaip utilise des processus de contrôle qualité stricts, des examens multicouches et des annotateurs experts pour fournir des ensembles de données précis et impartiaux adaptés à la formation de l'IA.
10. Quels sont les défis liés à l’annotation de grands ensembles de données pour le PNL ?
Les défis incluent le maintien de la cohérence des données, la gestion des données spécifiques à un domaine et la gestion de projets multilingues. Shaip relève ces défis grâce à son évolutivité, son expertise et une assurance qualité rigoureuse.
11. Quels sont les cas d’utilisation spécifiques à l’industrie pour l’annotation de texte ?
Shaip prend en charge les applications dans les domaines de la santé, du commerce électronique, de l'IA conversationnelle et de la technologie en formant des modèles d'IA pour des tâches telles que l'analyse de données médicales, les recommandations personnalisées et les systèmes de traduction.
12. Shaip peut-il fournir une annotation de texte pour l'IA générative et l'entraînement LLM ?
Oui. Shaip utilise quatre flux de travail d'annotation spécifiques au LLM : Réglage fin supervisé (SFT) création de paires instruction-réponse, RLHF comparaison des préférences et étiquetage rationnel, Évaluation RAG pour la fidélité de la recherche et l'exactitude des citations, et Teaming rouge Pour les invites adverses et l'évaluation de l'innocuité. Les résultats sont fournis au format JSONL ou au format de chat OpenAI pour une intégration directe dans Hugging Face, le réglage fin d'OpenAI ou les pipelines d'entraînement personnalisés.
