> केवल कच्चा डेटा ही पर्याप्त नहीं है। AI मॉडल को प्रभावी ढंग से सीखने के लिए एनोटेटेड और लेबल किए गए डेटासेट की आवश्यकता होती है। सटीक एनोटेशन के लिए विशेष उपकरण और कुशल पेशेवरों की आवश्यकता होती है, जिन्हें हासिल करना चुनौतीपूर्ण हो सकता है। हमारी सेवाएँ आपके डेटा को कुशलतापूर्वक और किफ़ायती तरीके से लेबल करने के लिए आवश्यक विशेषज्ञता और संसाधन प्रदान करती हैं।
हम टेक्स्ट या ऑडियो जानकारी को वर्गीकृत करके डेटा को व्यवस्थित और संरचित करते हैं। टेक्स्ट वर्गीकरण, जैसे कि ग्राहक समीक्षा या सोशल मीडिया पोस्ट को छांटना, भावना विश्लेषण का समर्थन करता है। स्पीकर या भाषा पहचान सहित ऑडियो वर्गीकरण, विभिन्न कमांड और लहजे के लिए आवाज पहचान मॉडल को बढ़ाता है।
हम ऑडियो, स्पीच और वीडियो डेटा को लिखित प्रारूपों में बदलते हैं, जिसमें सबटाइटल और कैप्शन शामिल हैं। यह प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और आवाज पहचान में एआई मॉडल के लिए संरचित जानकारी प्रदान करता है, जिससे सटीक विश्लेषण संभव होता है और विविध अनुप्रयोगों में पहुंच में सुधार होता है।
हमारी सेवाएँ टेक्स्ट में नाम, स्थान, तिथियाँ और बहुत कुछ जैसी संस्थाओं की पहचान और वर्गीकरण करती हैं। यह AI को मूल्यवान जानकारी निकालने, चैटबॉट प्रतिक्रियाओं को वैयक्तिकृत करने, भू-लक्ष्यीकरण में सुधार करने और शेड्यूलिंग कार्यों को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करने में सक्षम बनाता है, जिससे असंरचित डेटा अत्यधिक कार्रवाई योग्य हो जाता है।
हम टेक्स्ट में भावनात्मक स्वर का विश्लेषण करते हैं, इसे भावना तीव्रता स्कोरिंग के साथ सकारात्मक, नकारात्मक या तटस्थ के रूप में वर्गीकृत करते हैं। इससे AI मॉडल को मानवीय भावनाओं और विचारों को समझने में मदद मिलती है, जिससे ग्राहक प्रतिक्रिया विश्लेषण और सोशल मीडिया निगरानी जैसे अनुप्रयोगों में सुधार होता है।
हम उपयोगकर्ताओं के अंतर्निहित इरादे, जैसे कि अनुरोध या आदेश, की पहचान करने के लिए टेक्स्ट को लेबल और श्रेणीबद्ध करते हैं। इससे चैटबॉट, वर्चुअल असिस्टेंट और इसी तरह की AI प्रणाली को उपयोगकर्ता की ज़रूरतों के हिसाब से सटीक प्रतिक्रियाएँ और कार्रवाई करने में मदद मिलती है।
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