【最新推出】澳鹏成品数据库火热来袭!

成品训练数据集如何帮助您的 机器学习 团队节省时间和资金

自然语言处理 (NLP) 已成为推动很多基于 AI 创新的一项关键技术。对于情感分析、虚拟助手的开发以及许多其他应用,有效使用 NLP 可能决定了您能否创建可准确执行的成功产品。正如 AI Business 所言,“几乎每个文本分析解决方案都利用了 NLP。它是专注于语言学和语言分类的认知计算组件。”

但是,一个成功的 NLP 项目需要训练数据——大量的训练数据。创建拥有合适准确度的高质量数据集用于训练机器学习 (ML) 算法,是您在顺利实施 AI 和 ML 项目时的一个难点。并非每家公司都有一支由机器学习博士、数据工程师和人工标注员组成的专业团队。这很大程度上是因为成立这样一个团队会花费大量资金。相反,机器学习团队正在转而使用定制的、成品训练数据集。这些现成可用的训练数据集提供了一个经济高效的替代方法,尤其是那些针对特定项目类型而定制的高质量数据集。

寻找进行过高精度标注的数据集也可能是一项艰巨的任务。许多数据集可能已经过时,未经过清理或根本不相关。为了帮助企业顺利实施机器学习计划,澳鹏已在其网站上提供了公司拥有版权的所有自然语言处理数据库的目录。用户现在可以浏览各种 NLP 数据库,并请求一个或多个数据库的报价,包括:

  • 多种语言的语音数据库,可以用于快速训练ASR或TTS引擎,包括语音助手、智能音箱、呼叫中心、车载交互、语音翻译等方面的应用
  • 多种语言的发音辞典,包括通用和特定领域的词汇(例如名称,地点,自然数),用于快速训练TTS及ASR引擎
  • 多种语言的词性标记辞典,用于快速训练NLP引擎
  • 多种语言的词汇形态信息和命名实体文本语料库,用于快速训练NLP引擎。

鉴于人工智能产品和应用的研发日新月异,市场对成品数据集的需求也在不断增加和变化,澳鹏也始终在制作新的语音和文本数据库,以满足市场新的需求。请不吝向澳鹏咨询索取最新的数据库清单和制作计划,也欢迎将您的需求提给澳鹏,我们会在制作新数据库的计划中考虑进去。

受益于成品训练数据集的机器学习项目

澳鹏已经积累了 230 多个高质量数据库,并按照语言(方言)和说话方式(朗读,对话等)编制了目录。这些数据库提供了有力的工具让企业能够快速开发基于自动语音识别 (ASR)、合成语音 (TTS),自然语言理解(NLP)等贴近目标市场的产品。不可否认基于NLP和会话理解的 AI 应用在其开发阶段需要高水平的语言专业知识,但是我们应该意识到,做了适度标注的高质量 NLP数据库能为开发这些项目的团队减轻大量负担。澳鹏的语音和文本数据库能帮助企业节省成本并大幅度缩短开发周期,这些数据集的典型用例包括自动语音识别(ASR)、语音合成(TTS)和机器翻译(MT)。

自动语音识别 (ASR)

准确的自动语音识别 (ASR) 系统对于提升各种应用中的人机交互体验和便利性至关重要,包括视频和图片的字幕和解说、识别有问题的内容,以及构建更有用的 AI 辅助技术等应用。但是,正如我们前面提到的,构建高度准确的语音识别模型通常需要大量的计算和标注资源。如果您要面对的不仅是全球数量众多的语言,还有这些语言中的方言,那么情况会变得更复杂。

语音合成 (TTS)

TTS 项目也面临类似的挑战。这种辅助技术对于移动电话、车载系统、消费医学和虚拟助手等应用非常有效。这些技术的运转都依赖 TTS 系统,并且这些系统需要使用高质量的语音数据进行准确的训练,才能确保准确的响应。

机器翻译(MT)

高度准确的自动翻译可能决定了您能否提供优质的客户体验。使用高质量的训练数据来构建机器翻译引擎才能确保用户认为这个引擎是有用的,而不是让人觉得无语。您可能已经猜到了,创建一个连贯且有用的翻译引擎的关键在于,您需要大量经过专业标注的语言数据。

很多项目都能从澳鹏的成品语音和文本数据库中受益,这几个示例还只是其中的冰山一角。由于消除了创建自己的数据集所涉及的时间和成本障碍,因此您可以更快地将自然语言产品推向市场,并确信您的机器学习模型已经过最高质量的训练。

  • 欢迎订阅电子邮件

    接收我们每月发布的时事通讯,关注澳鹏的最新文章和公告。

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注