US-DATAРазметка данных
Кабинет
NER-разметка помогает NLP-моделям находить в тексте значимые сущности, определять их границы и относить к заданным категориям.
Рассчитать стоимость проекта
Named Entity Recognition — аннотирование слов, словосочетаний и фрагментов как именованных сущностей. Неструктурированный текст превращается в данные для поиска, аналитики и извлечения информации.
PER, ORG, LOC, DATE, MONEY и другие типовые сущности.
Пользовательские классы для медицины, права, финансов и других отраслей.
Одна сущность полностью или частично входит в другую.
Один фрагмент относится к нескольким категориям.
Иерархия классов и подклассов.
Разметка включает точные границы, класс, атрибуты, нормализацию, связи между упоминаниями, вложенные и пересекающиеся сущности. Единые правила сохраняют согласованность в любом контексте.
Подготавливаем BIO, BIOES, Span, JSON и пользовательские форматы, совместимые с NLP-фреймворком и инфраструктурой клиента.
Фиксируем классы, определения, границы, сокращения, формы написания, сложные случаи, исключения и примеры. Перед масштабированием проводим пилот и уточняем правила.
Размечаем документы, диалоги, новости, договоры, медкарты, финансовые отчеты и базы знаний; создаем классы и гайдлайны, выполняем пилот, массовую разметку, нормализацию, QA и экспорт.
Ошибки, несогласованность и неполные аннотации снижают точность модели, вносят смещения и делают ее работу в production нестабильной.
Мы создаем гайдлайны под задачу и проверяем каждый этап, чтобы датасет соответствовал архитектуре модели и бизнес-цели.
Примеры аннотаций для задач машинного обучения
Полный цикл подготовки данных — от сырых материалов до готовой модели
За счет чего US-DATA добивается нужных для бизнеса результатов?
Мы уделяем большое внимание качеству работы. Очевидно, что даже самая точная модель не будет работать идеально, если данные размечены с ошибками.
Наша команда работает по единой системе правил аннотирования, в основе которых лежит многоуровневая проверка и контроль согласованности разметки. Все процессы адаптируются в зависимости от потребностей клиентов и особенностей той или иной ML-модели. В результате заказчик получает чистый датасет, который можно сразу использовать для обучения без дополнительной доработки.
Понимаем, как данные влияют на обучение моделей.
Адаптируем разметку под архитектуру и цели проекта.
От пилота до больших объемов данных.
Контроль на каждом этапе и прозрачные метрики.
Обрабатываем нестандартные и сложные сценарии.
Экспортируем данные в нужный формат.
Ускорение обучения моделей
Повышение точности и устойчивости
Снижение затрат на дообучение
Готовые к production датасеты
Безопасность данных и соответствие требованиям
Разделы раскрываются — внутри таблицы с ориентировочной стоимостью.
Выберите параметры - получите мгновенный расчет
* Данный расчет не является публичной офертой. Финальная стоимость работ определяется после получения технического задания и анализа данных.
Актуальные материалы о разметке данных и машинном обучении
Оставьте заявку — мы оценим задачу, предложим подходящий тип разметки и формат поставки данных.
NER-разметка выделяет в неструктурированном тексте людей, компании, географические объекты, даты, денежные значения и доменные сущности. US-DATA готовит согласованные датасеты в BIO, BIOES, Span, JSON и других форматах.
Мы разрабатываем гайдлайны, проводим пилотную разметку и многоуровневый контроль качества, а затем передаем согласованный датасет в формате, необходимом вашему ML-пайплайну.
Результат — данные, готовые к обучению, валидации и эксплуатации моделей машинного обучения в реальных условиях.
