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Ich werde Bengali AI-Daten annotieren und LLM-Antworten bewerten
Bengali AI-Daten Gesundheitsannotation
Arbeit an Bengali- und Banglish-AI-Datenqualitätsprojekten mit Fokus auf Genauigkeit, Richtlinieneinhaltung und konsequente menschliche Überprüfung.
Meine Arbeit umfasst LLM-Antwortbewertung, Paarverg...
Über diesen Service
Ich biete fokussierte Bengali- und Banglish-Datenannotation, LLM-Antwortbewertung und Qualitätssicherung für AI- und NLP-Projekte an.
Ich kann mit Bengali-, Banglish- und Englisch-Textdatensätzen arbeiten, einschließlich:
Bengali-/Banglish-Textannotation und Labeling
Vergleich von LLM-Antworten und Präferenzranking
Überprüfung der Antwortqualität, Relevanz, Flüssigkeit und Konsistenz
Absicht, Sentiment- und Textklassifikation
Normalisierung und Textbereinigung von Banglish zu Bengali
QA für von AI generierte Bengali-Inhalte
Datensatzvalidierung und Korrektur
Mein Workflow legt Wert auf klare Richtlinien, konsistentes Labeling und eine abschließende QA-Prüfung vor der Lieferung. Bei größeren Datensätzen kann ich zunächst eine kleine Probe fertigstellen, damit du die Annotation-Kriterien bestätigen kannst, bevor die vollständige Produktion beginnt.
Bitte schreibe mir vor der Bestellung, wenn dein Projekt benutzerdefinierte Labels, detaillierte Annotation-Richtlinien oder eine spezielle Bewertungsrubrik verwendet.
Technik:
Anleitung
Tagging-Typ:
Text
FAQ
Automatische Übersetzung
Kannst du sowohl mit Bengali- als auch mit Banglish-Daten arbeiten?
Ja. Ich kann Bengali-, Banglish- und gemischte Bengali-Englisch-Texte gemäß deinen Projektvorgaben annotieren und überprüfen.
Kannst du meinen benutzerdefinierten Annotation- oder LLM-Bewertungsrichtlinien folgen?
Ja. Schick mir dein Labeling-Schema, Beispiele oder Bewertungsrubrik. Ich werde die vorgegebenen Kriterien konsequent befolgen und mehrdeutige Fälle kennzeichnen, anstatt zu raten.
Kann ich vor einer größeren Bestellung eine Probe erhalten?
Ja. Für größere Datensätze können wir mit einer kleinen repräsentativen Probe beginnen, um das erwartete Format und den Qualitätsstandard zu bestätigen, bevor wir den gesamten Datensatz verarbeiten.
