US-DATA数据标注
机柜
命名实体识别将单词、短语和文本片段标记为命名实体。它把非结构化文本转化为用于搜索、分析和信息提取的数据。
PER、ORG、LOC、DATE、MONEY 及其他常见实体。
为医疗、法律、金融及其他领域定制类别。
一个实体完全或部分位于另一个实体内部。
一个跨度属于多个类别。
类和子类的层次结构。
标注涵盖精确边界、类别、属性、归一化、关联提及以及嵌套或重叠实体。统一规则保持每个上下文中的一致性。
我们准备BIO、BIOES、span、JSON以及自定义格式，与您的NLP框架和基础设施兼容。
我们定义类别、含义、边界、缩写、拼写变体、边缘情况、排除项和示例。试点阶段在扩大规模之前完善规则。
我们标注文档、对话、新闻、合同、医疗记录
不一致的标签会降低准确性，引入偏差，并可能导致生产行为不可靠。
我们创建针对特定任务的指南，并在每个阶段进行验证，以确保数据集与模型架构和业务目标相匹配。
机器学习数据标注示例
从原始数据到模型就绪输出的完整数据准备周期
US-DATA如何交付业务所需的结果？
我们高度重视质量。即使是最精确的模型，如果数据标注有误，也无法表现良好。
我们的团队基于多层审核和一致性控制，在统一的标注规则体系下运作。每个流程都根据客户需求和ML模型的具体情况进行调整。最终得到一个干净的数据集，无需额外返工即可用于训练。
我们理解数据质量如何影响模型训练。
根据架构和项目目标定制的注释。
从试点到大规模数据量。
全程控制，指标透明。
我们处理非标准和具有挑战性的场景。
数据已按您需要的格式导出。
更快的模型训练
更高的准确
降低重新训练成本
生产就绪的数据集
数据安全与合规
带有参考费用表的可展开部分。
选择参数，立即获得估算
* 此估算并非公开报价。最终费用将在技术分析和数据审查后确定。
数据标注和机器学习的最新资料
NER标注识别非结构化文本中的人物、组织、地点、日期、货币数值及领域特定实体。US-DATA准备了BIO、BIOES、span、JSON等格式的一致性数据集。
我们制定标注指南，进行试点标注和多层次质量控制，然后以您的ML流水线所需的格式交付一致的数据集。
结果是已准备好用于在真实操作条件下训练、验证和部署机器学习模型的数据。
