Services d'annotation de données NLP pour les modèles linguistiques et l'IA conversationnelle

Les systèmes de PNL modernes s'appuient sur des ensembles de données linguistiques soigneusement annotés pour comprendre l'intention, extraire des entités, classer le texte, détecter les sentiments et interagir naturellement avec les utilisateurs.

Que vous entraîniez un agent conversationnel, un classificateur spécifique à un domaine ou un modèle de langage multilingue, la qualité de vos annotations détermine directement les performances du modèle. DataVLab fournit des services d'annotation de données NLP adaptés aux systèmes d'IA de production.

Nous prenons en charge la classification du texte, le balisage au niveau des jetons, la reconnaissance d'entités nommées, la notation des sentiments, la détection des intentions, l'extraction de relations, l'annotation des tournants conversationnels et le balisage linguistique spécifique à un domaine.

Nos équipes travaillent dans plusieurs langues et suivent des taxonomies détaillées adaptées aux objectifs de votre modèle. Nous créons des flux de travail d'annotation qui garantissent des jugements linguistiques cohérents sur de grands ensembles de données. Cela inclut le contrôle qualité en plusieurs passes, la notation des accords entre annotateurs, la validation de la taxonomie et la résolution des conflits.

Nous soutenons également les équipes d'annotation basées dans l'UE pour les projets nécessitant un traitement des données et une confidentialité plus stricts. Forts de notre expérience dans les domaines de la PNL dans le secteur de la santé, des modèles de langage financier, des chatbots commerciaux, de l'IA de sécurité et de conformité et des assistants spécifiques à des domaines, nous aidons les équipes à créer des ensembles de données de formation fiables, évolutifs et prêts à être ajustés ou évalués.