A 类数据服务,是 Lifewood 端到端的数据准备流水线:文档采集、收集、提取、清洗、打标、标注、质量保障及格式化。该流水线覆盖 50 多种语言,由 40 多个交付中心支持,遵循 95% 以上的准确率服务承诺。



多语言家谱文档、报纸及档案,助力全球寻根溯源研究
QQ 音乐平台数百万首非中文歌曲及歌词
数据服务:目标、关键特性及成果
目标
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扫描文档以实现存档保存,提取结构化数据并整理成可检索的数据库——让档案资料能够代代传承、便于查阅。
数据服务,一次讲清楚
什么是数据服务?
数据服务,涵盖了原始素材在被模型学习之前所经历的一切:采集、收集、提取、清洗、打标、标注、质量保障及格式化。这是一个 AI 项目中并不光鲜、却占据大部分工作量的环节——团队通常会发现,准备数据所耗费的精力,远超训练模型本身——而准确性的成败,也正是在这个环节被决定的,因为一个模型的表现,永远不会超过它所看到的标签。
在大规模数据量下,如何保证准确性?
通过与 Lifewood 其他所有项目相同的双层 人工闭环流程 :第一轮标注人员、独立的第二轮审核人员,再加上支撑 95% 以上准确率服务承诺及 95% 以上标注者间一致性阈值的、客户认可的黄金标准集。支撑这一切的产能,是实实在在配备到位的,而非空口承诺——2025 年,孟加拉国团队累计交付了 414,120 个培训工时。
覆盖哪些语言及数据格式?
50 多种语言,分布在 40 多个交付中心,覆盖文本、图像、音频、视频及 LiDAR。多语言能力,恰恰是大多数供应商无法维持的部分:语言覆盖必须由当地母语使用者构建,而非事后翻译而成,这正是为什么 数据采集 与数据服务被作为同一项运营工作来开展,而非两项割裂的工作。
Frequently asked questions
标注,只是数据服务中的一个环节。数据服务覆盖的是从原始素材到可直接用于训练的数据集之间的整个路径——采集、提取、清洗、格式化及质量保障,以及标注本身。只单独购买标注服务的情况很常见,但这通常意味着清洗与格式化的工作留给了客户自己完成,而时间安排也往往正是在这里悄悄溜走的。
项目通常以一次范围明确的试点开始,先在真实数据上建立黄金标准集,并测算准确率与吞吐量基线,然后才做出批量承诺。Lifewood 运行一套从范围界定到交付后审计的六阶段交付方法论,因此这次试点产出的不仅是一份样本结果,还包括采购环节所需要的审计记录。
一份依据客户认可的黄金标准集衡量的明确准确率服务承诺,加上一项标注者间一致性阈值——Lifewood 在这两项上均维持在 95% 以上。请务必专门询问第二项数字。一家只报出逐项准确率的供应商,描述的只是与自己的一致性,而非与你所定义的"正确"之间的一致性。
可以。包括手写文字识别在内的档案数字化工作,运行在同一条流水线上,并作为 Lifewood 扫描与索引工作的一部分交付。历史手写体因书写者、年代及地区而异,因此这是一个需要人工审核的过程,而非单纯的一次 OCR 扫描。
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