US-DATA数据标注
机柜
情感分析识别消息、评论、评价或文档中的情感评估。基本标签为正面、负面和中性；高级工作流包括扩展量表、情绪和强度。
正面/负面或满意/不满意。
正面、负面、中性和中间评级。
喜悦、愤怒、恐惧、失望、信任以及其他情绪。
评估产品、服务或公司的个别方面。
情绪或评分的强度，从弱到强。
标签可应用于文档、消息、评论、句子、短语、方面或目标。我们可以添加整体类别、情感、强度、目标、讽刺信号和领域属性。
指南涵盖反讽、讽刺、隐含否定、混合情感、否定、比较、引用观点以及同一文本中的多个目标。
我们标注评论、社交媒体帖子、客户请求、聊天记录、支持消息、媒体内容、调查问卷、论坛讨论、往来信件以及通话记录。我们制定量表、分类和指南，进行试点、质量检查和导出。
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
文本情感分析识别情感基调、作者态度和评分强度。US-DATA提供二分类和多分类、情感分析、基于方面的标注以及针对情感分析的领域特定量表。
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。
