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Anotación multimodal

Optimice sus datos para modelos multimodales que combinen texto, imagen, audio y vídeo. Nuestros servicios de anotación multimodales garantizan una estructuración precisa y uniforme, y garantizan conjuntos de datos de alta calidad para entrenar y perfeccionar sus modelos de IA avanzados.

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Image of an AI wave
Background illustrative image of multimodal annotation - artist view

🧠 Datos multimodales

Optimice sus modelos de IA con conjuntos de datos anotados en varias modalidades: imágenes, textos, vídeos, audio, datos de sensores, etc. Estructuramos sus datos complejos de acuerdo con sus casos de uso y formatos específicos.

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🧩 Experiencia cruzada

Nuestros anotadores dominan la interacción entre múltiples fuentes (texto, imagen, vídeo, sensores) para garantizar una anotación coherente, precisa y perfectamente sincronizada.

Externalizar la anotación de mis datos complejos

🌍 Para todos los sectores

Transporte, salud, comercio minorista, industria, educación, etc. Adaptamos nuestros flujos de trabajo a las necesidades específicas de su campo y a la diversidad de sus datos para proporcionar conjuntos de datos ricos, alineados y listos para entrenar.

Hacer que se anoten mis datos, en mi contexto empresarial

Técnicas de anotación

2d user interface with an image mapped to a text, to illustrate aligning text and data in AI

Alineación texto-imagen

Asocie elementos textuales (títulos, descripciones, diálogos) a áreas específicas de una imagen. Esta anotación cruzada permite entrenar modelos para relacionar visualmente el contenido de una imagen con expresiones naturales o informativas.

⚙️ Pasos del proceso:

Identificar los elementos visuales relevantes de la imagen (objetos, escenas, acciones)

Delimitar áreas (recuadro delimitador, segmento, etc.)

Asocie cada área con un segmento de texto o una etiqueta descriptiva

Valide la coherencia semántica y visual de los enlaces

🧪 Aplicaciones prácticas:

Búsqueda visual — Permitir la búsqueda de imágenes por subtítulos de texto

Comercio electrónico — Asociar textos producidos con objetos identificados visualmente

Generación de imágenes subtituladas — Modelos de descripción automática de trenes

Illustration of text, video, and image data in the context of multimodal annotation

Transcripción audio-vídeo

Anotación de texto de contenido de audio o vídeo, generalmente sincronizada con marcadores de tiempo. Se utiliza en la subtitulación, la indexación o el análisis de voz automatizado.

⚙️ Pasos del proceso:

Segmenta el contenido de audio o vídeo en unidades lógicas (frases, escenas...)

Transcribe palabras o sonidos con precisión

Agregue códigos de tiempo precisos para cada segmento

Compruebe la fluidez y la sincronización

🧪 Aplicaciones prácticas:

Subtitulación automática — Crea subtítulos sincronizados para películas o vídeos

Indexación de contenido — Permitir la búsqueda de vídeos largos

Análisis conversacional — Estudia el tono y el vocabulario de las llamadas de los clientes

2d image of a video with a person being tracked, with captions, to illustration visual and audio alignment

Detección de eventos visuales-auditivos

Anota los eventos que producen una señal visual y de audio. Esto permite a los modelos reconocer estímulos multisensoriales sincronizados.

⚙️ Pasos del proceso:

Vea los extractos audiovisuales

Identifique los eventos desencadenantes visibles y audibles

Anota los objetos o áreas en cuestión

Vincular eventos a los segmentos de sonido correspondientes

🧪 Aplicaciones prácticas:

Vigilancia inteligente — Detecta ruidos sospechosos combinados con movimientos

Análisis de escenas audiovisuales — Comprenda las interacciones en vídeos complejos

Robótica — Localice los obstáculos en volumen para una navegación inteligente

Illustration of a text linked to an image to symbolize cross modal grounding

Referencias cruzadas (Conexión a tierra intermodal)

Vincula entidades o conceptos expresados en texto con sus representaciones visuales en una imagen o vídeo. Esto mejora la comprensión intermodal por parte de los modelos.

⚙️ Pasos del proceso:

Identificar entidades con nombre o expresiones referenciales en el texto

Anota su correspondencia en la imagen (objeto, persona, lugar...)

Establecer enlaces explícitos (anclas, identificaciones cruzadas)

Valide la precisión del mapeo semántico

🧪 Aplicaciones prácticas:

Respuesta visual a preguntas (VQA) — Vincular el texto de la pregunta a objetos visuales

Accesibilidad — Generar descripciones visuales para personas con discapacidad visual

Traducción enriquecida — Mejore la traducción contextual con soporte visual

Illustration of a person speaking with audio and text data and annotation of emotion on both

Anotación emocional multimodal

Capture y anote las emociones expresadas a través de múltiples canales: voz, expresiones faciales y contenido verbal. Esta anotación permite entrenar a las IA que son sensibles a las señales emocionales.

⚙️ Pasos del proceso:

Identificar secuencias multimodales cargadas de emociones

Anota expresiones vocales (entonación, ritmo), visuales (expresiones) y verbales (elección de palabras)

Clasifica según una taxonomía de emociones (alegría, enfado, estrés...)

Marque las áreas temporales o visuales en cuestión

🧪 Aplicaciones prácticas:

Centros de llamadas — Detectar la frustración o la satisfacción en los intercambios con los clientes

Estudios de UX — Analizar las reacciones emocionales ante un producto o una interfaz

Asistentes de voz y robots — Permitir interacciones empáticas en tiempo real

Illustration of an image and audio with visual question answering for this multimodal data

Pregunta y respuesta multimodales

Crea o anota pares de preguntas y respuestas en contenido visual o audiovisual. El objetivo es permitir que una IA responda preguntas sobre imágenes o vídeos.

⚙️ Pasos del proceso:

Presentar un medio (imagen, vídeo, escena audiovisual)

Generar o recopilar una pregunta relevante relacionada con el contenido

Proporcione una respuesta correcta y clara

Anota el tipo de pregunta (abierta, booleana, de opción múltiple,...)

🧪 Aplicaciones prácticas:

Sistemas de educación visual — Haga preguntas sobre contenido ilustrado

Chatbots ricos — Integrar la comprensión de imágenes o vídeos en las interacciones

Asistentes de IA — Responder a las preguntas analizando lo que se ve

Casos de uso

Nuestra experiencia abarca una amplia gama de casos de uso de la IA, independientemente del dominio o la complejidad de los datos. Estos son algunos ejemplos:

1/3

⚕️ Llamadas médicas con una rica transcripción

Archivos de audio y sus transcripciones anotados conjuntamente para vincular las entidades mencionadas en el momento de la enunciación (síntomas, tratamientos, identidades).

📦 Conjunto de datos: audios + transcripciones de texto, anotaciones cruzadas con un sistema de relaciones entre texto y audio, etiquetas médicas estandarizadas.

2/3

🏛️ Documentos digitalizados con contenido leído en voz alta

Anotación simultánea de un documento de texto (PDF Ocrised) y su correspondiente grabación de audio para identificar discrepancias, dudas o errores de lectura.

📦 Conjunto de datos: archivos PDF + audios asociados, alineación de audio-texto palabra por palabra, anotaciones de errores o dudas, segmentación por párrafo.

3/3

🛒 Análisis de vídeos de productos con descripciones de marketing

Vídeos anotados fotograma a fotograma con información cruzada entre lo que está visible (producto, gesto, decoración) y lo que se dice (beneficios, uso, marca).

📦 Conjunto de datos: vídeos y guiones, anotaciones sincronizadas de texto e imagen, con relaciones entre elementos visuales y verbales.

2d annotation interface with audio and text data, and labels on both audio and text

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Mejora significativa en la precisión del modelo

Reducción de los tiempos de procesamiento

Optimización de los costos de anotación

Mayor rendimiento de los sistemas de IA

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Sus datos seguros

Prestamos especial atención a seguridad y confidencialidad de los datos. Evaluamos la importancia de los datos que desea confiarnos e implementamos las mejores prácticas de seguridad de la información para protegerlos.

¿Sin stack? No hay problema.

Independientemente de sus herramientas, sus limitaciones o su punto de partida: nuestra misión es ofrecer un conjunto de datos de calidad. Elegimos, integramos o adaptamos la mejor solución de software de anotación para satisfacer sus desafíos, sin sesgos tecnológicos.

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