US-DATAРазметка данных
Кабинет
Анализ тональности позволяет AI-моделям определять эмоциональную окраску высказывания и отношение автора к объекту, событию, продукту или компании.
Рассчитать стоимость проекта
Sentiment Analysis определяет эмоциональную оценку в сообщении, отзыве, комментарии или документе. Базовые классы — положительный, отрицательный и нейтральный; сложные сценарии включают расширенную шкалу, эмоции и интенсивность.
Положительно/отрицательно или удовлетворен/не удовлетворен.
Положительная, отрицательная, нейтральная и промежуточные оценки.
Радость, гнев, страх, разочарование, доверие и другие эмоции.
Оценка отдельных аспектов продукта, услуги или компании.
Сила эмоции или оценки от слабой до ярко выраженной.
Аннотация выполняется на уровне документа, сообщения, отзыва, предложения, фразы, аспекта или объекта. Добавляем общий класс, эмоцию, интенсивность, объект оценки, признаки иронии и доменные атрибуты.
Гайдлайны охватывают иронию, сарказм, скрытый негатив, смешанную тональность, отрицания, сравнения, цитирование и несколько объектов оценки в одном тексте.
Размечаем отзывы, социальные сети, клиентские обращения, чаты, поддержку, СМИ, опросы, форумы, переписку и транскрипции звонков. Разрабатываем шкалу, классы, гайдлайны, проводим пилот, 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.
Анализ тональности текста определяет эмоциональную окраску, отношение автора и интенсивность оценки. US-DATA выполняет бинарную и многоклассовую классификацию, анализ эмоций, аспектную разметку и подготовку доменных шкал для Sentiment Analysis.
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.
