US-DATA数据标注
机柜
文本分类通过内容、上下文和语言信号识别语义类别。可以为短语、消息、对话、请求、邮件、文档和出版物创建标签。
我们对文档、消息和片段进行分类；识别主题和上下文；标注意图；支持多分类、多标签和层次化工作流、大型多语言语料库以及严格的验证。
我们的标注和NLP团队遵循商定的指南，以保持类别准确性和标注一致性，即使是在大规模数据量下。
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
文本分类识别消息和文档中的主题、类别、意图及其他语义属性。US-DATA提供二分类、多分类、多标签分类和层次分类，包括意图分类。
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。
