在数字转换的浪潮中，出现了大量数据，例如文本，图像，音频和视频。作为大型数据分析的基础，数据标记可以是聪明的，并从大量信息中自动获得，以新的方式为企业提供准确的营销和智能决策。但是，在数据标记的过程中，复杂的多模式数据处理，制造商的高成本，长时间的处理时间以及对业务方案的理解不足，防止企业在数据情报的帮助下完全释放其业务价值。在大量数据的浪潮中，重建了用于商业应用的新范式标签。随着经济数字变化的持续进展，生成人工智能的发展迅速，ANG全球数据量的增长显着增长。 IDC预测，到2028年，全球数据量将增长到393.8zb，比2018年增加了9.8倍。在所有数据中，，空置数据仍然是最重要的数据形式。 IDC数据显示，毫无疑问的数据在2023年占数据的92.9％。数据包含良好的价值，但它也带来了数据审核，管理和应用的挑战。数据的注释和标签是重要数据分析的基础，该数据为企业提供了新的方式来准确推销和智能决策。通过构建大量数据，数据标记将原始数据转换为语义功能，这些数据可以由机器可以理解，捕获重要信息，帮助企业了解需冲浪者和支持，并支持企业，以实现从用户视图到策略实施的全面链接封闭循环。在商业应用程序中，社交媒体数据是用户行为业务和营销方向指南的主要内容，并且在许多领域都具有重要的应用程序价值。根据Huikexun行业在帮助企业改善其的经验的几年business value, the most important application situations for marking social media data are summary as follows: Scenario 1: Business drives to make accurate decisions and grow construction of photo and raising marketing: through the interests of the interests, the interests of the consumer, the interests of the users, the use of consumers, the use of consumers, the use of consumers, consumer capabilities, consumer capabilities, Consume Consumes in behavior.例如，公司可以通过电子商务平台上的“高频活跃用户”等标签设计独家的DMember学校，以提高重新购买率，有效降低营销成本并提高投资回报率。公众舆论监控和品牌管理：标记社会的内容（例如情感倾向，主题受欢迎程度和争议点），可以监控实时品牌的声誉。例如，汽车公司可以通过标记“问题的质量”标签来迅速回忆起产品负面评论，避免了危机的传播，并实时维持品牌的声誉。市场趋势的最新预测：公司可以通过研究标签数据（例如流行主题和消费趋势）来预测市场需求。例如，通过简短的“梳妆挑战”视频平台的名声，鼓励服装品牌提前准备温暖的物品。方案2：达到中间业务平台数据的商业价值。数据标记是Enterprise的“数据中间平台”的基本要求，它更好地实现了一站式闭环数据管理和应用程序，并支持商业挖掘的全面商业价值，并使用“数据中间平台”或“数据保存”作为基础。示例：结合科学数据管理，情绪注释，图像分析，接近方法，准确的营销整合，影响分析和其他全面处理数据分析。从数据标记中G到商业应用，并且已经出现了多模式数据管理困境。数据标签和标签托管应用程序方案的量不容忽视。但是，在实际过程中，大量的多模式数据为行业带来了许多困难和挑战，例如：高数据复杂性，高劳动力成本，不准确的传统NLP，高成本，LLM低稳定性以及对业务应用的理解不足。多模式数据，高处理的复杂性：广泛的内部和外部数据资源，例如大型社交媒体数据和企业内部私有化数据，包括大量的多模式数据，例如文本，图像，音频和视频，从而增加了数据处理和标签的复杂性。大量手动操作的成本很高：面对大量数据，手动劳动不会耗尽不同表达式的所有葡萄藤和关键字标签，尤其是对于复杂的数据类型和高度 - 准确的烦恼要求，专业注释人员需要仔细标记它，这是人工成本高，难以提高效率。传统的NLP算法不准确：基于关键字匹配的逻辑标记了传统的自然语言处理（NLP）算法，这很容易受到歧义或由于别名而产生的浪费文本的影响，从而导致了不可行的文本，从而导致不准确处理。最新的LLM的处理成本很高，稳定性较差：借助最新的大型语言模型处理，由于数据过多而导致高处理成本，并且还取决于服务器稳定性，并且不适合大型应用程序。在实际应用中，了解数据和业务有很高的要求：面对社交媒体，电子商务，客户服务，工作订单，投诉和其他情况的结构化数据要求，需要企业来充分了解数据和企业这样他们就可以在业务场景中深入包含数据应用程序。数据，技术和经验使TDAAS应用程序有助于企业最大限度地释放未组织数据到结构化数据中的商业数据数据，从而获得有效的信息并应用了信息，这成为了与数据商业应用程序的重要链接。因此，培训数据作为服务（TDAAS）。通过提供高质量的定制标签数据和支持服务，服务提供商可以从评分数据和管理，模型培训和评估，然后进行应用程序开发和扩展，从而帮助企业优化数据评分和一般应用程序处理以降低成本并提高效率。在Wisers AI实验室的支持下，Huikeexinye的TDAAS服务专注于该行业，专注于大数据AI模型培训和标签，并建立了技术“ MOA”t“用于通过导致行业的数据进行标记的数据，对人工智能和丰富行业技术的深入积累。广泛的数据资源确保了解基础的基础观点：Huike News Industrave涵盖新闻，社交媒体，论坛，论坛，评论等，涵盖新闻，社交媒体，论坛，评论等。商业场景的应用，尤其是在中国语义分析，情绪分析，文本分类，多语言处理等方面，有助于最大程度地提高人工智能和数据的数量rIch Service Service Experience of客户的经验，Huikexun行业的小型模型支持了小型100+行业模型的小型模型和每个行业的1000多种尺寸，准通话率超过95％。丰富的行业知识可以轻松应对各种业务情况：Huikexun行业与领先的全球品牌与昂贵的商品，车辆，3C，家用电器，金融，服装，美容，医疗保健和其他行业合作，深入了解每个行业需求商业的需求。通常，Huike Xunye TDAAS服务为企业提供了基本的基础架构，以通过结构化的原始数据处理来加速AI和商业智能应用程序的实施。太空数据强度和领先的技术能力创造了四个基本价值，以注释业务数据，赋予数据资产积累以及开发独特的竞争障碍。高精度数据有助于开发具有高性能的AI模型E：Huikexun行业涵盖了国内和国外主要社交媒体的巨大来源，以及由自发开发的大型模型支持的强大数据清洁功能，提供了可靠/先验/先进的高性能AI模型的高度精神和高复兴数据。强大的语义能力，支持大规模数据注释：识别Huikexun关系的伟大技术每天可以准确地登录到第十百万个标签和毫秒注释的预防措施。标准化模型，数据处理效率的显着提高：以行业为中心的行业以行业为中心的行业和自动标准标准可以大大缩短数据图和标准循环图培训，并且通常的成本在该行业中只有1/67。全球业务经验，增强多语言处理能力：依靠Huike新闻行业的服务体验，涵盖了过去27年的全球十二个核心地区和语言，它可以意识到全球基本媒体和语言内容数据的数据处理。将来，随着大量商业数据的出现和人工智能技术的持续发展，TDAAS模型由技术元素（例如知识图）驱动，肯定会完成数据标记的速度和效率，以及对货币化数据量的新范式。基于AI技术的累积强度和近年来数据的好处，Huikexun行业达到了双重数量，在整个链接数据管理过程中都可以跳到技术和业务水平，并将继续帮助企业在AII驱动的业务竞争中获得第一播放器对数据情报的优势。