Collecte de données textuelles personnalisées pour la formation en PNL et LLM
Ensembles de données textuelles personnalisés et conformes au consentement pour la formation NLP et LLM — reçus, notes cliniques, invites, RLHF et données de réglage fin dans plus de 150 langues.
Qu'est-ce que la collecte de données textuelles ?
La collecte de données textuelles consiste à rassembler, générer, transcrire et concéder sous licence des données de langage écrit utilisées pour entraîner et affiner les modèles de traitement automatique du langage naturel et les grands modèles de langage — avec consentement, droits clairs et provenance connue, contrairement au texte extrait du Web.
Comment notre expertise vous soutient :
Les modèles de langage modernes ont besoin de bien plus que de volume. Ils nécessitent un texte adapté à la tâche, au domaine et au vocabulaire des utilisateurs réels auxquels le modèle sera destiné — un texte étiqueté de manière cohérente et fourni dans un format prêt pour l’entraînement. Les services de collecte de données textuelles de Shaip couvrent l’ensemble de ces besoins : des vastes corpus de pré-entraînement aux petits ensembles de haute précision pour l’ajustement et la prise en compte des préférences.
Types de données textuelles que nous collectons
Les services de collecte de données textuelles de Shaip couvrent les documents, les conversations et les textes spécialisés — collectés ou transcrits selon votre schéma et livrés aux formats JSONL, CoNLL, CSV ou dans votre format de pipeline.
Reçus et factures
OCR, IA documentaire et automatisation des dépenses. Étiquettes image + JSON, plus de 150 langues.
Notes cliniques et dictée du médecin (DME)
Traitement automatique du langage naturel (TALN) dans le domaine de la santé, codage médical et reconnaissance automatique de la parole (ASR). Transcriptions anonymisées.
documents d'identité et financiers
Identité de l'utilisateur (IDP), connaissance du client (KYC) et compréhension des documents. Image + étiquettes structurées.
Texte manuscrit
Reconnaissance de l'écriture manuscrite (HTR) et archivage. Numérisations et transcriptions.
Journaux de chat et de conversation
Chatbots, IA conversationnelle et intention. Texte structuré par tours de parole.
Questions et réponses
LLM SFT, réglage des instructions et RAG. Paires invite/réponse en JSONL.
Réponses par préférence / classement
Alignement RLHF et modèle. Classement des complétions avec justification.
Corpus de domaine
Pré-entraînement et adaptation au domaine. Texte nettoyé et dédupliqué.
NER, ensembles de sentiments et d'intentions
Formation classique en TAL. Texte étiqueté par jetons ou par segments (CoNLL/JSON).
Données textuelles, étiquetées ou générées par l'homme
Annotation des modèles spécifiques à la tâche et des données créées par des humains pour chaque étape du cycle de vie du LLM — selon vos directives, avec consentement et provenance documentés.
Annoter un texte existant
- Reconnaissance d'entité nommée Intégrez des personnes, des lieux, des dates et des termes de domaine dans le texte existant.
- Classification de l'intention et du texte Triez les messages et les documents par intention, sujet ou catégorie.
- Analyse des sentiments Indiquez si le ton du texte est positif, négatif ou neutre.
- Modération du contenu Signaler tout texte dangereux, abusif ou enfreignant les règles.
- Résumé extractif et étiquettes d'assurance qualité Identifiez les passages clés et répondez aux questions au sein d'un document.
Créer et classer de nouveaux textes
- Mise au point supervisée Rédigez des paires instruction-réponse qui permettent d'enseigner à un modèle votre tâche.
- RLHF et classement des préférences Classez les réponses du modèle pour les aligner sur les préférences humaines.
- Collecte des prompts et des réponses L'auteur a varié les invites et les réponses pour le réglage et RAG.
- Corpus spécifiques à un domaine Sélectionner des textes pertinents pour la préformation ou l'adaptation.
- Jeux d'évaluation et tests d'intrusion Concevoir des tests et des invites adverses pour évaluer la précision et la sécurité.
Notre expertise
Types de collecte de données textuelles que nous couvrons
La véritable valeur des services de collecte de données textuelles cognitives de Shaip est qu'ils donnent aux organisations la clé pour déverrouiller les informations critiques trouvées profondément dans les données textuelles non structurées. Ces données non structurées peuvent inclure des notes de médecin, des réclamations d'assurance de biens personnels ou des dossiers bancaires. Une grande quantité de collecte de données textuelles est essentielle au développement de technologies capables de comprendre le langage humain. Chez Shaip, vous obtenez la pile de collecte de données complète lorsque des modèles d'entraînement utilisant des sources documentées sont concernés. Nos services couvrent une grande variété de services de collecte de données textuelles pour créer des ensembles de données NLP de haute qualité.
Données de réception
Collection
Apprenez à vos modèles de commerce électronique intelligents à identifier les factures avec précision.
Notre technologie OCR et nos techniques d'identification pertinentes vous aident à fournir des données relatives aux reçus de taxi, aux factures Internet, aux factures de restaurant, aux factures d'achat et aux reçus multilingues dans les machines pour les former de manière holistique.
Jeu de données de ticket
Collection
Remodelez votre assistant de voyage numérique avec
des informations percutantes
Assurez-vous que votre modèle d'IA personnalisé peut identifier à la perfection les billets de train, de croisière, d'avion, de bus et autres avec de nombreux ensembles de données textuelles pour l'apprentissage automatique et les informations OCR qui y sont intégrées.
Données DSE et transcriptions des dictées des médecins
Former des modèles de soins de santé de manière proactive pour améliorer la précision clinique.
Nos solutions de collecte de données textuelles prennent en charge les ensembles de données médicales et les transcriptions, vous permettant ainsi de créer des configurations de soins de santé numériques inventives qui peuvent stocker des informations cliniques, gérer le flux de travail et automatiser la transcription médicale.
Ensemble de données de documents
Collection
Préparez intelligemment les RTO numériques, les banques de paiement et les configurations professionnelles
Nous vous aidons à mettre en place des modèles à vocation professionnelle en leur permettant d'identifier des documents. Notre couverture s'étend aux cartes de crédit, aux documents de propriété, aux permis de conduire, aux ensembles de données de visa, etc.
Variation d'intention
Ensemble de données
Concevez des systèmes de PNL éclairés qui peuvent identifier l'intention.
Maintenant, entraînez les machines à identifier l'intention de vos entrées textuelles. Shaip vous permet d'accéder à la reconnaissance et à la classification des intentions pour détecter les émotions à partir de la structuration des phrases et de l'ordre des mots.
Transcription de données manuscrites
Modèles de détection et de reconnaissance de texte AI à portée de main.
Transcrivez un large éventail de documents historiques ou même des notes manuscrites à l'aide de la transcription de données manuscrites. De plus, notre approche de formation granulaire permet à votre modèle de reconnaître la structure, la mise en page et le texte
Formation sur les chatbots
Centres de données
Déployez des chatbots interactifs pour une apparence plus professionnelle
Nous avons à notre disposition des ensembles de données de formation Chatbot pour vous aider à développer certains des programmes les plus interactifs pour votre configuration professionnelle. Avec notre collecte de données par SMS et nos services verticaux, il devient plus facile pour les chatbots de répondre de manière organique aux entrées textuelles.
OCR
Formation
Ajoutez un élément visuel aux modèles d'IA textuels
Nos prestations couvrent OCR (reconnaissance optique de caractères) en tant que service autonome, vous permettant de reconnaître intelligemment des mots, des caractères, des informations à partir de photographies numérisées, etc., avec des ensembles de données fiables pour alimenter la machine.
Études de Cas
10 000 pages de données oncologiques pour la formation au traitement automatique du langage naturel (TALN)
Shaip a fourni des dossiers oncologiques anonymisés de haute qualité pour aider à entraîner des modèles de traitement automatique du langage naturel (TALN) destinés à la recherche clinique et aux applications de soins de santé.
Problème : Traiter des dossiers d'oncologie complexes tout en protégeant la vie privée des patients et en saisissant avec précision les entités cliniques, les relations et les négations.
Solution : Dépersonnalisation conforme à la loi HIPAA et annotation par des experts de 10 000 pages de dossiers d'oncologie, couvrant les entités cliniques et les relations.
Résultat : Un ensemble de données anonymisées de haute qualité soutenant le développement de modèles NLP en oncologie et la recherche en soins de santé.
Précision de 99 % pour la détection et la transcription de texte par OCR
Shaip a créé des données d'entraînement OCR prêtes à l'emploi à partir de documents, d'écriture manuscrite, de panneaux de signalisation, de reçus, de plaques d'immatriculation et d'autres sources textuelles réelles.
Problème : Détecter et transcrire avec précision du texte dans différents formats, orientations, langues et conditions visuelles difficiles.
Solution : Cadres de délimitation au niveau des mots, transcription au niveau des caractères, 5 couches d'attributs et double assurance qualité sur plus de 10 types de sources de texte.
Résultat : Un ensemble de données OCR prêt pour la production, atteignant un seuil de précision de 99 % pour l'analyse de documents et la reconnaissance de texte en situation réelle.
Comment Shaip collecte des données textuelles
Un flux de travail en six étapes, avec contrôle qualité, de la définition du périmètre à la livraison.
- Portée et schéma. Définir le cas d'utilisation, les langages, les domaines, le schéma d'étiquetage, le format et les critères d'acceptation.
- Approvisionnement et consentement. Recruter des contributeurs vérifiés ou acquérir les droits d'utilisation des textes sources ; obtenir le consentement et les droits d'utilisation ; documenter la provenance.
- Collecte et transcription. Collecter, générer ou transcrire du texte selon les spécifications, avec gestion des données personnelles et dépersonnalisation lorsque nécessaire.
- Annotation et étiquetage. Appliquer les étiquettes NER, d'intention, de sentiment, de préférence ou d'instruction conformément aux directives écrites.
- Assurance qualité à plusieurs niveaux. Revue par étapes Six Sigma avec accord inter-annotateurs et échantillonnage selon votre seuil de précision [VÉRIFIER].
- Livraison et itération. Expédiez au format JSONL, CoNLL, CSV ou votre format de pipeline ; itérez en fonction des retours et mettez à l'échelle.
Pourquoi les équipes choisissent Shaip pour les données textuelles
Capacités de collecte de données
Créez, organisez et collectez des ensembles de données personnalisés (texte, parole, image, vidéo) du monde entier en fonction de directives personnalisées.
Main-d'œuvre mondiale flexible
Tirez parti de plus de 10 000 collaborateurs internes à l’échelle mondiale et de plus de 500 000 contributeurs certifiés via CrowdScreen. Suivi en temps réel de la capacité et de l’efficacité de vos équipes.
Qualité
Notre plateforme exclusive et notre main-d'œuvre qualifiée utilisent plusieurs méthodes de contrôle qualité pour atteindre ou dépasser les normes de qualité.
Divers, précis et rapide
Notre processus simplifie la collecte des données grâce à une répartition plus facile des tâches et à la capture directe des données depuis l'application et le web.
Sécurité des données
Maintenez la confidentialité complète des données en faisant de la confidentialité notre priorité. Nous nous assurons que les formats de données sont contrôlés et préservés par la politique
Annotation de bout en bout
Chaque ensemble de données collectées peut être annoté, étiqueté, transcrit et validé dans le même flux de travail, fournissant ainsi des données d'entraînement prêtes à l'emploi pour le modèle.
Sécurité et conformité
Services proposés
La collecte de données textuelles 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 de collecte de données audio
Nous vous permettons d'alimenter plus facilement les modèles avec des données vocales pour les aider à explorer les avantages du traitement du langage naturel de manière plus équilibrée
Services de collecte de données d'images
Assurez-vous que votre modèle de vision par ordinateur identifie chaque image avec précision, pour former de manière transparente les modèles d'IA de nouvelle génération du futur
Services de collecte de données vidéo
Concentrez-vous maintenant sur la vision par ordinateur avec la PNL pour entraîner vos modèles à identifier les objets, les individus, les dissuasifs et autres éléments visuels à la perfection
Vous souhaitez créer votre propre ensemble de données ?
Contactez-nous dès maintenant pour vous débarrasser de vos soucis de collecte de données de formation textuelle.
Questions fréquentes
1. Qu'est-ce que la collecte de données textuelles en apprentissage automatique ?
Il s'agit de la collecte, de la création, de la transcription et de l'octroi de licences pour les données en langage écrit — documents, conversations, invites, transcriptions et étiquettes — utilisées pour entraîner et affiner les modèles de traitement automatique du langage naturel et les grands modèles de langage avec une provenance et un consentement connus.
2. Quels types de données textuelles Shaip peut-il collecter ?
Reçus et factures, notes cliniques et dictées de médecins, documents d'identité et financiers, textes manuscrits, journaux de chat et de conversation, paires invite-réponse, données de préférences RLHF, corpus de domaine, et ensembles NER, sentiment, intention, QA et de résumé.
3. Pouvez-vous collecter des données pour entraîner ou affiner un LLM ?
Oui. Shaip fournit des corpus de pré-entraînement, des données d'instructions-réponses SFT, des données de préférences RLHF, ainsi que des ensembles d'évaluation et de simulation d'attaques, formatés pour les cadres de réglage fin courants.
4. Comment les données textuelles sont-elles collectées et maintenues à un niveau de qualité élevé ?
Par le biais de la définition du périmètre, de l'obtention du consentement, de la collecte ou de la transcription, de l'annotation selon des directives écrites et d'un processus d'assurance qualité Six Sigma à plusieurs niveaux avec des vérifications d'accord entre les annotateurs.
5. Combien coûte la collecte de données textuelles ?
Le coût dépend du type de données, de la langue, du volume, de la complexité des annotations et du niveau d'assurance qualité. Shaip définit le périmètre de chaque projet et peut commencer par un projet pilote afin de valider la qualité avant tout déploiement à plus grande échelle.
6. Les données sont-elles autorisées, consenties et conformes ?
Oui. Les droits d'utilisation sont sécurisés et documentés, le consentement des contributeurs est recueilli, les informations personnelles sont anonymisées ou expurgées, et la livraison respecte le cadre de conformité de Shaip — RGPD, HIPAA, SOC 2 Type II, ISO 27001.
7. Collection personnalisée ou ensembles de données prêts à l'emploi : de lesquels ai-je besoin ?
Pour les tâches génériques, les solutions prêtes à l'emploi sont les plus rapides ; les collections personnalisées sont adaptées à des domaines, langages, schémas et licences spécifiques. Shaip propose les deux.
