Vezető technológiai innovációként és 20 éves szoftver- és szolgáltatási tapasztalattal rendelkező Vatsal Ghiya vezérigazgatója és a Shaip társalapítója a szöveges annotáció fontosságáról és annak előnyeiről beszélt.
A cikk legfontosabb elemei
- Elgondolkozott már azon, hogy az okostelefon hogyan képes pontosan megjósolni, mire gondol a szöveges válaszok begépelésekor? Nos, minden ilyen incidens mögött olyan működő koncepciók állnak, mint a mesterséges intelligencia, a gépi tanulás (ML), és ami a legfontosabb, a természetes nyelvi feldolgozás (NLP).
- Ahhoz, hogy egy kicsit jobban feszegetjük a határokat, nagy mennyiségű adatot tartalmazó Machine Learning(ML) modulokat kell betanítanunk, az adatok leírásokkal történő címkézéséhez pedig szöveges annotációs eszköz szükséges. A szöveges annotációs eszközök további információkkal és metaadatokkal azonosítják és felcímkézik a mondatokat a mondatok jellemzőinek azonosítása érdekében.
- De ahhoz, hogy a szöveges annotáció működjön, a szövegcímkézést olyan szakértőknek kell elvégezniük, akik a mondat minden egyes aspektusát aprólékosan megcímkézik, hogy a gépnek semmi létfontosságú megértése ne legyen. A különböző szöveges annotációs technikák a következők: Sentiment Annotation, Intent Annotation, Text Classification és Linguistic Annotation.
Olvassa el a teljes cikket itt:
https://www.vuassistance.com/a-brief-introduction-to-text-annotation-and-its-types/
