Võta meiega ühendust ja koostame sulle pakkumise
Struktureerimata mitmekeelse digitaalse sisu plahvatuslik kasv on loonud uusi võimalusi. Iga päev luuakse juurde uut digisisu, nagu kliendiarvustused ja muu sotsiaalne suhtlus sotsiaalmeedia platvormidel, klienditoe vestlused ja igasugune muu kirjalik kommunikatsioon. See tohutu andmemass sisaldab hindamatuid teadmisi eri huvigruppide meelestatuse, toodete ja teenuste toimimise ning muutuvate turundustrendide kohta. Selle väärtuse kättesaamine võib olla aga aeganõudev andmete mahu, struktuuri puudumise ja keelelise mitmekesisuse tõttu. Siin tuleb appi andmekaeve ja sisuanalüüs.
Andmekaevega seotud teenuste eesmärk on korrastatud ja süsteemsete andmekogude loomine, mille põhjal saab teha sisuanalüüsi, arendada oma tooteid ja teenuseid ning teha äriliselt olulisi järeldusi.
Teenuse eesmärgiks on struktureerimata tekstide, nagu tooteülevaadete, veebipostituste, foorumikommentaaride ja kliendikirjade, automaatse analüüsi võimaldamine. Aitame kindlaks teha mitte ainult teksti temaatika, vaid ka selles peituva meelestatuse ja kavatsuse.
Tekstides tuvastatakse ja sildistatakse meelestatus, emotsioonid ja kavatsused.
Et andmekogust leitavat meelestatust võimalikult täpselt tabada ja sildistada, eemaldatakse tekstidest ka ebaselge sisu, ent sageli seda automaatikaga teha ei saa ja appi tuleb võtta keeleeksperdid.
Tulemus: võtame musta korrastamata ühe- või mitmekeelse tekstikogu ja teeme sellest korrastatud ja sildistatud andmekogu, mida saab kasutada nt ärianalüüsis, tootearenduse sisendina, AI-mudelite treenimiseks või AI-mudelile antud ülesande valideerimiseks.
Teenuse osana kategoriseerime tekstid ja loome taksonoomiasüsteemi, mis aitab andmeid paremini analüüsida, leida andmetest omavahelisi seoseid ja leitud tähendustest paremini aru saada. Taksonoomia- ja klassifikaatorite süsteem aitab korrastada ning liigitada andmekogus sisalduvaid andmeid. Andmed sildistatakse ja sorteeritakse määratletud taksonoomia või kategooriate alusel.
Klassifikaatorite abil saab eri tüüpi andmeid sorteerida, kategoriseerida ja kirjeldada ning see teeb andmete tõlgendamise, analüüsimise ja kasutamise lihtsamaks. Struktureerimata sisu korrastades saavad organisatsioonid oma teabe- ja andmevara edaspidi lihtsamini hallata, nendest vajalikku infot leida ja sisuanalüüsi teha. Lisaks saab struktureeritud andmeid kasutada ka keelemudelite treenimisel.
Soovi korral töötame välja tööriista teatud tüüpi kitsamate andmete kategoriseerimiseks, et leida andmetest asjakohane sisu teksti meelestatuse või kavatsuste alusel.
Tekstidest terminoloogia eraldamine on poolautomaatne protsess, mille käigus analüüsitakse valdkonnaspetsiifilisi tekste (keelekorpust), et tuvastada ja eraldada sellest valdkonnaspetsiifilised terminid ja fraasid. See on üks tekstikaeve peamisi vorme, mida kasutatakse eelkõige struktureeritud sõnastike ja terminoloogia andmebaaside (terminibaaside) loomiseks. Neil on kriitiline tähtsus loodavates tekstides ja/või tõlgetes keelelise ja stiililise järjepidevuse tagamiseks.
Terminibaasi loomine on sageli tõlkimisprotsessi tavapärane osa. Tõlkimise ajal või enne tõlkimist otsitakse välja kõik tõlgitavas tekstis või seotud tekstides esinevad valdkonnaspetsiifilised terminid lähte- ja sihtkeeles. Terminikaevel kasutame spetsiaalseid tööriistu, mis otsivad tekstidest mustreid sõnade esinemise järje, esinemise sageduse ja koosesinemise kohta, et tuvastada tekstidest potentsiaalsed terminid. Koostöös valdkonnaekspertide ja keeleekspertidega saab valideerida heakskiidetud terminoloogia andmebaasi. Seda terminikogu saab edaspidi kasutada tekstide loomisel ja tõlkimisel, et tagada terminoloogiline ühtsus läbivalt igas tekstis.
Iga AI-põhise süsteemi kasutegur sõltub süsteemi treenimiseks kasutatud andmete kvaliteedist ja mahust. Valmistame ette andmekogud, mis on sobilikud masinõppeks ja keelemudelite treenimiseks.
Iga organisatsioon, kellel on plaan oma protsesse, teenuseid ja tooteid SKMi abil parendada, võib vajada abi andmekogude koostamisega. Tuleme siinkohal teile appi.
Meie andmemeeskond keskendub mitmekeelsete ja korrastatud andmete ettevalmistamisele, et aidata teil oma andmetest rohkem kätte saada ja neid paremini tõlgendada. Kvaliteetsed andmed on mis tahes AI-mudeli jaoks väärtuslik kütus. Meie keeleeksperdid oskavad läbi närida mitmekeelsest ja segasest inimkeelest, mis on praegu veel kitsaskoht AI-de treenimisel ja ajakulukas töö andmeanalüütikutele.
