सेवा के बारे में
अनुवादितमैं प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण पर आधारित औद्योगिक समाधान बनाता हूँ और कच्चे, असंरचित पाठ को साफ संरचित डेटा में परिवर्तित करता हूँ जिसे क्वेरी किया जा सके और निर्णय लेने के लिए उपयोग किया जा सके। वर्षों में, मैंने समर्थन सेवाओं, कानूनी विभागों, मार्केटप्लेस, और मीडिया निगरानी प्रणालियों के लिए वर्गीकर्ता, इकाई निष्कर्षक, और भावना इंजन तैनात किए हैं, और मैं समझता हूँ कि एक डेमो जो स्लाइड पर अच्छा दिखता है और एक पाइपलाइन जो वास्तविक अनुरोध ट्रैफ़िक को सहन करती है, में क्या अंतर है। जब आप मुझे टिकटों, अनुबंधों, समीक्षाओं, या चैट लॉग का एक समूह लाते हैं, तो मैं यह पूछने से शुरू करता हूँ कि यह पाठ किस समस्या को हल करना चाहिए, क्योंकि यह ढांचा सब कुछ निर्धारित करता है जो इसके बाद आता है: लेबल सेट, मेट्रिक्स, और स्वीकार्य त्रुटि बजट।
मेरा काम कार्यों के पूरे स्पेक्ट्रम को कवर करता है। मैं राउटिंग, मॉडरेशन, और इरादा पहचान के लिए पाठ वर्गीकरण को प्रशिक्षित और ट्यून करता हूँ; नामित इकाइयों को निकालता हूँ—लोग, संगठन, राशि, तिथियाँ, और आपके उद्योग-विशिष्ट शर्तें; भावना और भावनाओं की गणना करता हूँ; सारांश और निष्कर्षण सारांश तैयार करता हूँ; विषय मॉडलिंग और अर्थपूर्ण खोज को ट्यून करता हूँ ताकि आपकी टीम अर्थ की खोज करे, न कि शब्द मेल। जहाँ एक ऑफ-द-शेल्फ मॉडल आपको अधिकांश रास्ते पर ले जाता है, मैं इसे आपके लेबल किए गए डेटा पर फाइन-ट्यून करता हूँ, थ्रेशोल्ड को कैलिब्रेट करता हूँ, और एक ऐसा मॉडल प्रदान करता हूँ जो आपकी शब्दावली बोलता है, न कि एक सामान्यीकृत।
आपको केवल कोड के साथ एक नोटबुक नहीं मिलती। मैं एक दस्तावेजीकृत पाइपलाइन, प्रत्येक वर्ग के लिए ईमानदार सटीकता और पुनः कॉल आंकड़ों के साथ एक मूल्यांकन रिपोर्ट, एक तैयार-निर्मित API या बैच कार्य एकीकरण के लिए, और मॉडल की कमजोरियों पर स्पष्ट नोट्स प्रदान करता हूँ ताकि उत्पादन में कोई आश्चर्य न हो। रखरखाव मेरे लिए महत्वपूर्ण है: पुनरुत्पादक प्रशिक्षण, डेटा संस्करणन, और निगरानी हुक ताकि ड्रिफ्ट जल्दी पकड़ी जा सके। मुझे भाषाओं, मात्रा, और लक्षित सटीकता के बारे में बताएं—और मैं एक यथार्थवादी योजना का प्रस्ताव करूंगा।
— पाठ वर्गीकरण, राउटिंग, और मॉडरेशन
— नामित इकाई निष्कर्षण और कस्टम टैक्सोनोमी
— भावना, संक्षेपण, विषय, और अर्थपूर्ण खोज
— आपके डेटा पर भाषा मॉडल को फाइन-ट्यून करना
मेरा काम कार्यों के पूरे स्पेक्ट्रम को कवर करता है। मैं राउटिंग, मॉडरेशन, और इरादा पहचान के लिए पाठ वर्गीकरण को प्रशिक्षित और ट्यून करता हूँ; नामित इकाइयों को निकालता हूँ—लोग, संगठन, राशि, तिथियाँ, और आपके उद्योग-विशिष्ट शर्तें; भावना और भावनाओं की गणना करता हूँ; सारांश और निष्कर्षण सारांश तैयार करता हूँ; विषय मॉडलिंग और अर्थपूर्ण खोज को ट्यून करता हूँ ताकि आपकी टीम अर्थ की खोज करे, न कि शब्द मेल। जहाँ एक ऑफ-द-शेल्फ मॉडल आपको अधिकांश रास्ते पर ले जाता है, मैं इसे आपके लेबल किए गए डेटा पर फाइन-ट्यून करता हूँ, थ्रेशोल्ड को कैलिब्रेट करता हूँ, और एक ऐसा मॉडल प्रदान करता हूँ जो आपकी शब्दावली बोलता है, न कि एक सामान्यीकृत।
आपको केवल कोड के साथ एक नोटबुक नहीं मिलती। मैं एक दस्तावेजीकृत पाइपलाइन, प्रत्येक वर्ग के लिए ईमानदार सटीकता और पुनः कॉल आंकड़ों के साथ एक मूल्यांकन रिपोर्ट, एक तैयार-निर्मित API या बैच कार्य एकीकरण के लिए, और मॉडल की कमजोरियों पर स्पष्ट नोट्स प्रदान करता हूँ ताकि उत्पादन में कोई आश्चर्य न हो। रखरखाव मेरे लिए महत्वपूर्ण है: पुनरुत्पादक प्रशिक्षण, डेटा संस्करणन, और निगरानी हुक ताकि ड्रिफ्ट जल्दी पकड़ी जा सके। मुझे भाषाओं, मात्रा, और लक्षित सटीकता के बारे में बताएं—और मैं एक यथार्थवादी योजना का प्रस्ताव करूंगा।
— पाठ वर्गीकरण, राउटिंग, और मॉडरेशन
— नामित इकाई निष्कर्षण और कस्टम टैक्सोनोमी
— भावना, संक्षेपण, विषय, और अर्थपूर्ण खोज
— आपके डेटा पर भाषा मॉडल को फाइन-ट्यून करना
