Text Annotation

recognized: text

Eine schnelle und qualitativ hochwertige Text Annotation zu einem guten

Preis-Leistungsverhältnis garantiert den Erfolg Ihres Projektes.

Über 8 Jahre Erfahrung und 2000 Data Annotatoren stehen Ihnen zur Verfügung.

KOSTENLOSE PILOTS VERFÜGBAR

KONTAKT AUFNEHMEN

Wir unterstützen Ihren Technologiefortschritt mit Text Annotation

Wir leben in einer Zeit, in der Computer lernen, die physische Welt zu erkunden und alle Objekte richtig zu identifizieren und zu klassifizieren, die ihnen begegnen. In dieser Hinsicht ähneln sie Kindern, denn auch sie waren auf die Hilfe anderer angewiesen, um alles über die Dinge zu erfahren, die ihnen begegnen. Daher ist die ordnungsgemäße Kennzeichnung aller Daten, die Computer für maschinelles Lernen verwenden, von entscheidender Bedeutung für den erfolgreichen Ausgang Ihres Projekts. Qualitativ hochwertige Annotationen erleichtern es Computern die Daten zu verstehen und korrekte Muster zu erkennen und Schlussfolgerungen zu ziehen. Dazu gehören auch Metadaten.

Optische Zeichenerkennung (OCR)

Optische Zeichenerkennung (OCR) dient dazu, ein Bild von einem Text in ein maschinenlesbares Textformat umzuwandeln. Die Technologie macht das erneute Abtippen von Dokumenten überflüssig, optimiert Speicherkapazitäten und macht die enthaltenen Informationen einem breiteren Publikum zugänglich. Texterkennungssoftware wird bereits in der Finanzwirtschaft, dem Rechtswesen, dem Gesundheitswesen und vielen anderen Branchen eingesetzt. Wir können Ihnen eine Datenbank zur Verfügung stellen, mit der Sie Ihre Algorithmen für maschinelles Lernen trainieren können, um alle Arten von Zeichen zu erkennen.

KÜRZLICH ANNOTIERTE BILDER

  • 130

    Projekte

  • 100 %

    Zufriedene Kunden

  • 2000 +

    Mitarbeiter

  • 20

    Länder

Transkription

Um den größten Mehrwert aus den Daten herauszukitzeln, benötigen Sie möglicherweise eine akkurate Transkription innerhalb eines bestimmten Zeitraums. Unsere OCR-Transkriptionsdienste werden von erfahrenen Fachleuten durchgeführt. In Kombination mit soliden Projektmanagement Kompetenzen und rigoroser Qualitätskontrolle zu einem guten Preis-Leistungsverhältnis, können Sie sich auf den Kern Ihres Produktes konzentrieren und sicher sein, dass unsere hochwertigen und zeitnahen Transkriptionen Ihren Erfolg auf eine solide Grundlage stellen.

KÜRZLICH ANNOTIERTE BILDER

Textklassifikation und Text Tagging

Bei der Textklassifizierung werden je nach Inhalt bestimmte Tags oder Kategorien zugewiesen. Sie bildet die Grundlage für das Trainieren von ML-Modellen, die in der Lage sind, große Mengen unstrukturierter Texte zu organisieren und ihnen wichtige Informationen zu entnehmen. Praktische Einsatzfelder finden sich bei der Spam Erkennung oder Sentiment Analyse. Textklassifizierung kann wertvolle Erkenntnisse aus unterschiedlichen Quellen ermöglichen, indem es Informationen aus Social-Media, dem Kundenservice, Kundenfeedback und vielen anderen Quellen extrahiert. Eine solche Datenflut zu verstehen, kann äußerst zeitaufwändig sein. Mit ordentlicher Textklassifizierung ist dies schnell erledigt.

KÜRZLICH ANNOTIERTE BILDER

Arbeiten Sie mit führenden Spezialisten an Ihrem KI/ ML-Projekt

    Eigennamenerkennung (Named Entity Recognition)

    Named Entity Recognition oder Eigennamenerkennung dient dazu, Eigennamen (benannte Entitäten) in natürlichsprachigen Texten automatisiert zu erkennen und in vordefinierte Kategorien einzuordnen Haben Sie sich jemals gefragt, auf welchen Websites Ihr Unternehmen erwähnt wird? Tatsächlich muss es sich nicht einmal um Ihr Unternehmen handeln, sondern vielmehr um ein Produkt, den Namen eines Mitarbeiters oder eine andere Entität. Mit Named Entity Recognition können solche Entitäten aus großen Textmengen extrahiert und Meta-Informationen hinzugefügt werden. Anwendungen finden sich im Customer Relationship Management oder im Produktmanagement.

    KÜRZLICH ANNOTIERTE BILDER

    Sentiment Analyse

    Stellen Sie sich einen Computer vor, der eine zu einem beliebigen Thema geäußerte Haltung in Texten versteht. Jüngste Fortschritte im maschinellen Lernen haben das, was einst eine Science-Fiction-Fantasie war, Realität werden lassen. Grundlage für Machine Learning Modelle sind dabei Annotierte Daten. Sentimentanalyse kann aber auch durch Annotation selbst erfolgen. Identifizieren lässt sich:

    • Polarität – Ob die Haltung positiver oder negativer Natur ist
    • Thema – Genau das, was im Text besprochen wird
    • Sprecher – Wer ist die Person, die ihre Haltung äußert?

    KÜRZLICH ANNOTIERTE BILDER

    Arbeiten Sie mit führenden Spezialisten an Ihrem KI/ ML-Projekt

      Ich stimme der Datenschutzrichtlinie zu

      Unser kleinster Projektumfang liegt bei 735 produktiven Arbeitsstunden pro Monat. Das entspricht 5 Data Annotation Spezialisten, die jeden Monat an einem Projekt arbeiten.