Kwalitatieve trainingsdata voor uw AI-taalmodellen
Native taalexperts annoteren NLP-, ASR- en NER-datasets in 225+ talen met gemeten IAA-kwaliteit (kappa ≥ 0,8) — direct inlaadbaar in uw ML-framework.
Native taalexperts in 225+ talen annoteren uw NLP-, ASR- en NER-datasets volgens gedetailleerde richtlijnen — met gemeten inter-annotator agreement en directe levering in JSON, JSONL of CSV.
AI-modellen zijn zo goed als hun trainingsdata. Slechte annotaties leiden tot slechte modellen — ongeacht architectuur of schaalgrootte. Wij bieden menselijke expertise en taalkundige diepgang die automatische of crowdsourced annotaties niet evenaren, vooral voor zeldzamere talen en specialistische domeinen (medisch, juridisch, technisch).
Van kerntalen voor LLM-fine-tuning tot lage-ressource talen waar native annotators onvervangbaar zijn.
Wij bespreken uw annotatietaak, kwaliteitsvereisten en labeling-schema. Op basis hiervan stellen wij gedetailleerde annotatierichtlijnen op — de fundering voor consistentie over annotators heen.
Wij selecteren native taalexperts met de juiste domeinkennis en trainen hen op uw specifieke taak. Pilot-batch met IAA-meting om richtlijnen te valideren vóór full-scale productie.
Onze annotators voeren de taak uit: tekstclassificatie, named entity recognition, sentiment-labeling, parallel corpus-opbouw, ASR-transcriptie of andere taalspecifieke annotaties.
Inter-annotator agreement (IAA, Cohen/Fleiss kappa) wordt gemeten en gerapporteerd. Segmenten met lage overeenstemming gaan extra review-ronde in om data-kwaliteit te maximaliseren.
U ontvangt de geannoteerde dataset in JSON, JSONL, CSV of uw eigen formaat — direct inlaadbaar in ML-frameworks. Bij iteratieve trainingscycli leveren wij doorlopende batches.
LLM-ranglijsten worden niet gewonnen met architectuur alleen. Het verschil zit in de annotatie-kwaliteit van uw fine-tuning-data. Native experts brengen de nuance en culturele context waar crowdsourced platforms tekortschieten — vooral bij domein-specifieke en lage-ressource talen. Dat verschil is meetbaar in benchmark-scores.
Van RLHF-feedback tot NER en sentimentanalyse — native experts die begrijpen wat u wilt leren.
Uitsluitend native taalexperts voor annotatie — geen crowdsourced of machinaal gelabelde data. Kwalitatieve menselijke annotaties die uw model echt sterker maken.
Wij meten en rapporteren inter-annotator agreement per taak en streven naar een kappa-score van 0,8 of hoger — afhankelijk van de taakcomplexiteit.
Gestructureerde annotatie-processen schalen naar duizenden tot miljoenen zinnen of segmenten — met gelijke kwaliteit op elk volume-niveau.
Levering in JSON, JSONL, CSV of uw eigen formaat — direct inlaadbaar in PyTorch, TensorFlow, Hugging Face of uw custom trainingspijplijn.
Van IAA-meting tot AVG-conforme verwerking — de fundering van trainingsdata waar u op kunt bouwen.
Van LLM fine-tuning tot chatbot-intents en ASR-training — annotatie op de schaal die uw model vraagt.
AI · Fine-tuning Een AI-startup liet 120.000 NL-EN vertaalparen annoteren voor domein-specifieke fine-tuning. Native Nederlandse annotators, IAA kappa 0,89. Model-kwaliteit op benchmarks +14%.
Chatbot · Enterprise Een enterprise-chatbot team annoteerde 8.000 user-intents in 18 talen voor hertraining. Native annotators per taal, consistente labeling-tree. Intent-classificatie accuraatheid +22% na retraining.
Telecom · ASR Een telecom-provider annoteerde 600 uur klantgesprekken voor ASR-fine-tuning: verbatim transcriptie + diarization + tone-labels. Lage-ressource dialecten extra gewogen.
Van NLP-modeltraining tot ASR-data en sentiment-datasets — annotatie voor elk taalspecifiek AI-gebruik.
Vaak gekozen in combinatie met data-annotatie — van transcriptie en terminologiebeheer tot model-verificatie en QE.
Op basis van geannoteerde data kunt u content genereren — of vice versa: uw AI-content gebruiken voor verdere annotatie-cycli.
Accurate transcriptie van audio als basis voor ASR-trainingsdata — 99%+ nauwkeurigheid door native transcribenten.
Consistente terminologie als basis voor hoge-kwaliteit NER-annotatie en domein-getrainde taalmodellen.
Na modeltraining: verificatie van de model-output op juistheid, merkconformiteit en compliance.
Automatische scoring op model-output — de perfecte stap na annotatie en training om live kwaliteit te monitoren.
Embedding van uw getrainde model in een live applicatie — van API tot eindgebruiker-interface.
Wat klanten zeggen over samenwerken met Ecrivus — van AI-startups tot enterprise ML-teams.
Beëdigde vertalingen voor onze internationale zaken worden snel en zorgvuldig geleverd. De vaste projectmanager kent ons dossier als geen ander.
Vrijblijvend — reactie binnen één uur op werkdagen
Hieronder vindt u aangrenzende diensten, sectoren waarvoor wij veel vertalen, en de populairste taalcombinaties — zodat u precies bij de juiste pagina uitkomt.
Diensten die hier vaak samen mee worden aangevraagd.
Sectoren waarvoor wij deze dienst vaak leveren.
Meestgevraagde combinaties voor deze dienst.
Laatst bijgewerkt: mei 2026
