大模型-RLHF

给定问题和多个答案,根据答案质量给出相对排序。一组数据由多个标注员交叉验证,减少主观性。

大模型-问答

给定问题,由标注人员给出多种表达的答案。可根据领域要求,提供相关专业的标注人员,保障答案质量。

商品信息补全

根据商品标题、图片、已有属性等信息,补全商品属性。

商品分类

根据商品标题、图片、属性等信息,从客户给定的分类中,找到最符合的分类。主要应用于类目预测模型,提升商家发品效率、提升流量分发效果。

命名实体识别

从客户提供的文本中,根据预先定义好的实体类型,标注出现在文本中的实体的位置。

情感分析

根据客户提供的文本,判断文本的情感倾向(正面、负面、中性或其他情绪),可根据客户要求标注出情感的目标,如对物流的情感或是对商品质量的情感。

摘要抽取

根据客户要求,从长文本中抽取出文本片段,并能基本表达原始文本的语义。

图片OCR

从图片中标记出现文本的位置和内容。

图片涉黄涉政

判断图片是否出现黄色或者政治内容。

图片转文字

通过一段文字描述图片的内容,包括出现要素、行为、时间。

视频相关片段截取

根据客户要求,从视频中标注出相关信息出现的时间片段。