Anotación del texto
Optimice sus datos de texto para PNL y LLM. Nuestros servicios de anotación de texto garantizan una estructuración precisa y relevante, garantizando conjuntos de datos de alta calidad para entrenar y perfeccionar sus modelos lingüísticos avanzados.
🧠 Estructuración del lenguaje
NER, clasificación, extracción de relaciones, análisis de sentimientos: damos significado a sus textos para entrenar sus modelos de PNL o LLMs.
🧾 Control sectorial
Salud, derecho, finanzas, servicio al cliente: nuestros anotadores entienden las especificidades empresariales y adaptan su trabajo a su campo.
✍️ Anotación lingüística fiable
Coherencia terminológica, segmentación semántica, revisión humana: garantizamos una anotación de texto de calidad, lista para la IA.
Técnicas de anotación
Etiquetado semántico y NER
El etiquetado semántico, del que el reconocimiento de entidades nombradas (NER) es un caso particular, consiste en identificar y clasificar los segmentos de texto según su significado (personas, lugares, fechas, organizaciones, cantidades, etc.). Este es un paso clave en el procesamiento del lenguaje natural.
Elección de las categorías pertinentes (por ejemplo, PERSONA, ORGANIZACIÓN, UBICACIÓN, UBICACIÓN, FECHA, PRODUCTO,...) y las reglas de anotación asociadas
Limpieza, división en frases o unidades relevantes y posible anonimización del contenido
Selección manual o asistida de los segmentos de texto correspondientes a las entidades y asignación de las etiquetas correspondientes
Lectura cruzada para verificar la precisión de las anotaciones y la coherencia de los criterios de etiquetado en todo el corpus
Motores de búsqueda inteligentes — Mejor comprensión del contenido y las intenciones mediante la extracción de entidades clave
Documentos legales y médicos — Identificación automática de entidades sensibles (personas, patologías, medicamentos, etc.)
Monitorización y recuperación de información — Análisis automático de texto para detectar tendencias, alertas o información estratégica
Clasificación de textos
Asigne automáticamente una o más categorías al contenido textual. Esta tarea es esencial para organizar, filtrar o analizar grandes volúmenes de datos textuales, ya sean correos electrónicos, reseñas, documentos o publicaciones en línea.
Desarrollo de un conjunto de clases relevantes según el caso de uso (por ejemplo, positivo/negativo/neutral, legal/comercial/técnico, etc.)
Limpieza de datos textuales, eliminación de duplicados, normalización lingüística (puntuación, letras mayúsculas, caracteres especiales,...)
Asignación de categorías a cada documento u oración mediante anotadores humanos o mediante herramientas preexistentes, con validación
Revisión y control de calidad para garantizar que los criterios de clasificación se apliquen de manera uniforme a todo el corpus
Moderación de contenido — Filtrado automático de mensajes inapropiados o fuera de tema en foros, redes sociales o chats
Clasificación de correos electrónicos o tickets — Enrutamiento automatizado de las solicitudes entrantes a los departamentos o equipos correctos
Análisis de sentimientos — Evaluación de la opinión expresada en reseñas de clientes, encuestas o comentarios en línea
Análisis gramatical y sintáctico
Identifique la estructura lingüística de un texto, asignando a cada palabra su categoría gramatical (sustantivo, verbo, adjetivo, etc.) y revelando las relaciones entre los elementos de la oración (sujetos, complementos, propuestas, etc.).
Desglose del texto en unidades básicas (palabras, frases) para facilitar el análisis
Atribución a cada palabra de su etiqueta gramatical (p. ej., sustantivo, verbo, preposición), teniendo en cuenta el contexto
Detección de estructuras jerárquicas: dependencias entre palabras, grupos nominales/verbales, subordinados, etc.
Revisión y validación para corregir errores de marcado y refinar el análisis en casos ambiguos o complejos
Indexación y búsqueda inteligente — Mejor comprensión de las solicitudes y los documentos gracias a un análisis detallado de la estructura de las oraciones
Generación automática de texto — Estructuración correcta de las oraciones producidas por modelos de IA
Etiquetado morfosintáctico — Atribución a cada símbolo de su categoría gramatical, según el contexto local y global
Anotación de intenciones y sentimientos
Enriquece los datos textuales (o vocales) identificando la emoción, el tono o el objetivo expresado por el usuario. Es esencial para capacitar a las IA para que puedan entender el contexto emocional o funcional de un mensaje.
Creación de un conjunto de etiquetas adaptadas al caso de uso
Limpieza y formateo de textos (o transcripciones), anonimización si es necesario, segmentación en unidades anotadas
Asignación de etiquetas por parte de los anotadores de acuerdo con las instrucciones definidas, con la posibilidad de etiquetarlas de forma múltiple (p. ej.: solicitud de ayuda + frustración)
Validación cruzada para garantizar la coherencia de las anotaciones, especialmente en las emociones sutiles o ambiguas
Asistentes virtuales y chatbots — Comprender la intención de adaptar las respuestas y proponer acciones relevantes
Monitorización de la reputación — Detección de tendencias emocionales en torno a una marca o un producto
Personalización de la experiencia del usuario — Adaptar el tono o el contenido según la emoción percibida
Anotación multilingüe
Etiquete el contenido textual o de audio en varios idiomas, teniendo en cuenta las especificidades lingüísticas, culturales y sintácticas específicas de cada idioma. Es esencial para el desarrollo de modelos de IA capaces de comprender y procesar datos en un contexto internacional o multicultural.
Definición de los idiomas de destino, el nivel esperado de granularidad (morfológico, semántico, sintáctico...) y las especificidades de cada idioma (sensibilidad cultural, escritura, variantes dialectales)
Limpieza y armonización de datos en diferentes idiomas, segmentación coherente y adaptación a alfabetos específicos (latín, árabe, cirílico, etc.)
Aplicación de instrucciones de anotación lingüística, semántica o contextual por lingüistas o anotadores que conocen el idioma nativo
Verificación multilingüe de la coherencia y uniformidad de las anotaciones, con gestión de casos de Conmutación de código o duplicados desalineados
Sistemas de traducción automática — Creación de corpus alineados con la calidad para mejorar la precisión de las traducciones
Chatbots internacionales — Desarrollo de asistentes virtuales capaces de interactuar con los usuarios en su idioma nativo
Análisis comparativo entre idiomas — Estudios lingüísticos, sociolingüísticos o sentimentales sobre corpus multilingües
Juegos de entrenamiento LLM
Diseñe y estructure grandes cantidades de datos textuales ricos y diversos para entrenar modelos lingüísticos a gran escala. Estos conjuntos de datos deben ser coherentes, representativos y adaptarse a los objetivos del modelo (generación, comprensión, diálogo, etc.).
Identifique las habilidades objetivo: comprensión de textos, generación de fluidos, razonamiento lógico, diálogo, traducción, etc.
Recopile datos de una variedad de fuentes (artículos, foros, diálogos, bases legales, documentos técnicos, etc.), garantizando su calidad y diversidad lingüística y temática
Eliminación de duplicados, corrección de errores, filtrado de contenido sensible o irrelevante, formateo según los requisitos del modelo (JSON, txt, XML, etc.)
Añadir metadatos útiles (idioma, estilo, registro, tono, intención,...) o generar pares de preguntas/respuestas, resúmenes, cadenas de razonamiento, etc.
Formación previa para generalistas de LLM — Creación de conjuntos de datos masivos para modelos multilingües, multitarea o abiertos
RAG (generación aumentada de recuperación) — Creación de corpus indexables utilizados para alimentar modelos híbridos de investigación y generación
Evaluación continua de los modelos — Uso de juegos de prueba del juego de entrenamiento para comprobar el rendimiento después de cada iteración
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:
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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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Interacción con el cliente
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Comunicación transparente y regular
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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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