蚁上数 ——数据采标平台
蚁上数
数据标注
提供音频、视频、文本、图片的数据标注及预处理服务,为人工智能行业提供一站式数据服务解决方案,并可以根据客户特定需求,进行数据深度加工,帮助提升训练算法模型,开展机器人学习,提高A.I.领域竞争力。
数据标注-产品功能
文本标注
机器人问答 实体标注 时间分类 关系抽取
图片标注
可视化回答 图片分类 图片文字识别 目标识别
语音标注
自动语音识别 信号质量检测 声音事件检测 语音分割
视频标注
视频分类 内容审核 转录文字 视频分割
数据标注-产品优势
01
高效的数据标注
上百位核心转职数据处理专家、万名转职外场数据标注员、百万级数据标注处理能力
02
高质量的保障体系
多年数据行业积累、严格的人员培训考核准入机制、多重数据质检机制
03
更有竞争力的价格
根据供需动态定价、成熟的任务分发模式、只能AI技术辅助
04
全面的安全管理体系
数据全流程加密处理、专业的私有数据标注环境、私有数据结果交付即销毁
05
多样化的平台工具
任务管理一体化的平台、涉密数据私有化部署、多样化基础工具、定制化功能需求开发
06
行家专业指导
针对行业应用场景、提供行业专家专项支持
数据采集
一站式的数据众包服务,可根据特定领域、特定场景的客户需求,提供定制化的数据获取与加工方案的设计与执行服务,为客户交付标准化结构化的可用数据。
数据类型涵盖文本、图像、音频、视频等。
数据采集-产品功能
适用于各种复杂场景数据采集的需求,海量众包用户线下采集为客户提供源数据:
文本数据采集
包括广告、杂志、报纸、教材等
语音视频数据采集
方言、特殊情景语音、视频等
问卷调研
市场机会调研、广告效果调研、使用体验调研等
图片数据采集
包括实体图片、人物图片、场景图片等
O2O|LBS数据采集
店铺信息、公交站牌、WIFI等
数据采集-产品优势
01
处理流程更专业
强大的平台功能和多样化基础工具,作业流科学合理;
专业项目人员全流程—对一跟进,实时掌控项目进度。
02
数据质量更精准
多年数据行业积累,严格的人员培训考核准入机制多重数据人工审核质检机制、人工智能辅助审核数据质量远高于竞品。
03
处理速度更高效
1万名专职外场数据采集员5000+在线标注人员
100+核心专职数据处理专家。
百万级数据标注处理能力
数据采集-应用场景
智能交通数据应用
行车视频采集,路况信息提取,包括3D点云障碍物、红绿灯、车道灯及高精地图。为行人识别、车辆识别、红绿灯识别、车道线识别等技术提供精确训练数据,为智能交通保驾护航。
OCR数据应用
行车视频采集,路况信息提取,包括3D点云障碍物、红绿灯、车道灯及高精地图。为行人识别、车辆识别、红绿灯识别、车道线识别等技术提供精确训练数据,为智能交通保驾护航。
智能语音数据应用
行车视频采集,路况信息提取,包括3D点云障碍物、红绿灯、车道灯及高精地图。为行人识别、车辆识别、红绿灯识别、车道线识别等技术提供精确训练数据,为智能交通保驾护航。
电子商务数据应用
行车视频采集,路况信息提取,包括3D点云障碍物、红绿灯、车道灯及高精地图。为行人识别、车辆识别、红绿灯识别、车道线识别等技术提供精确训练数据,为智能交通保驾护航。
人脸识别数据应用
行车视频采集,路况信息提取,包括3D点云障碍物、红绿灯、车道灯及高精地图。为行人识别、车辆识别、红绿灯识别、车道线识别等技术提供精确训练数据,为智能交通保驾护航。
网络舆情应用
行车视频采集,路况信息提取,包括3D点云障碍物、红绿灯、车道灯及高精地图。为行人识别、车辆识别、红绿灯识别、车道线识别等技术提供精确训练数据,为智能交通保驾护航。
蚁语言 ——自然语言处理服务
文本纠错
自动对汉语文本中的拼写、语法、标点、敏感词等多种问题进行纠错校对,提示错误位置并返回修改建议。
产品体验
文本纠错-产品功能
01
多种类型,自动纠错
可识别拼写错误、语法错误和常见格式错误,并返回修改建议。
02
超长文本,简单实用
支持UTF8编码,—次性最多上传2000个字符,满足多种场景需求
03
行业优化,专属定制
为垂直行业提供专属定制服务
文本纠错-应用场景
新闻媒体
辅助媒体、出版社进行文本编辑.校对工作,有效避免常见错误
政务文件
自动校对公文通知、裁判书和询问笔录,保障机构公信力
作文批改
检查并纠正作文中的拼写和语法问题,大幅度减轻教师压力
词法分析
基于大数据和用户行为,提供分词、词性标注、命名实体识别,定位基本语言元素,全面支撑机器对基础文本的理解与分析。
产品体验
词法分析-产品功能
01
分词(Word Segmentation, ws)
指的是将汉字序列切分成词序列。汉语中,词是承载语义的最基本的单元。分词是信息检索、文本分类、情感分析等多项中文自然语言处理任务的基础
02
词性标注(Part-of-speech Tagging, Pos)
是指为自然语言文本中的每个词汇赋予一个诃性的过程
03
命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)
是在句子的词序列中定位并识别人名、地名、机构名等实体
词法分析-应用场景
搜索引擎
精准的分词结果,会提高搜索匹配的准确率
智能客服
以分词和词性标注为基础,分析语音命令中的分词,可以更加准确理解文字的含义,更好的进行客服服务
舆情分析
通过对网络内容进行分词和词性标注分析,能更好的挖掘社会舆论风向
依存句法分析
依存语法通过分析语言单位内成分之间的依存关系揭示其句法结构。即分析识别句子中的“主谓宾”、“定状补”这些语法成分,并分析各成分之间的关系。
产品体验
词法分析-产品功能
利用句子中词与词之间的依存关系来表示词语的句法结构信息(如主谓、动宾、定中等结构关系)并用树状结构来表示整句的的结构(如主谓宾、定状补等)
词法分析-应用场景
语义理解
通过分析一段话的句法结构,提取其主干信息,帮助更好的理解用户意图
机器翻译
通过分析句法结构,可进行逐词翻译,再根据句法结构整理和修改翻译结果
问答系统
对提出的问题进行句法分析,从而理解意图,找到最为匹配的答案
情感分析
情感分析即文本倾向性分析,就是计算机判断人们的看法或评论是属于对事物的积极、消极或中性意见。
产品体验
词法分析-应用场景
舆情分析
全面分析广大网友的情绪动态,做出正确的舆论判断
口碑分析
整理提炼互联网中的海量口碑评价,多维分析,快速解读
关键词提取
关键词提取是把文本中包含的信息进行结构化处理,并将提取的信息以统一形式集成在一起。
产品体验
词法分析-应用场景
个性化推荐
通过对文章的关键词计算,结合用户画像,精准的对用户进行个性化推荐
话题聚合
根据文章计算的关键词,聚合相同关键词的文章,便于用户对同一话题的文章进行全方位的信息阅读
文章搜索
通过对文章关键词提取,完成搜索关键词与文章内容的精准匹配
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