Vatsal Ghiya, a Shaip vezérigazgatója és társalapítója ebben a vendégjátékban a szöveges annotáció kulcsszerepéről beszélt, és arról, hogy miért várja minden iparág ezen eszközök és technológia felhasználását az ML modellek fejlesztésében.
A cikk legfontosabb kivonata:
- Egyszerűen fogalmazva, a szöveges megjegyzések konkrét dokumentumokról, digitális fájlokról és még a kapcsolódó tartalomról is szólnak. Miután ezeket az erőforrásokat felcímkézték és felcímkézték, érthetővé váltak, és gépi tanulási algoritmusokkal bevethetők a modell tökéletesítésére. Ezenkívül a szöveges annotációt nem szabad összetéveszteni a szöveges adatgyűjtéssel, mivel az utóbbi egyszerűen az adathalmazok összezavarására és zsúfoltságának csökkentésére szolgál.
- A chatbotok, a hangasszisztensek és a gépi fordítók folyamatosan nagykorúak, és a növekvő verseny miatt a szervezetek szöveges adatkészletek telepítésére törekednek, hogy pontosabbá, érzékenyebbé és proaktívabbá tegyék.
- A gépi tanulási modell fejlesztéséhez szükséges 5 leghatékonyabb szöveges annotációs technológia az entitásannotáció, a szövegosztályozás, az entitások összekapcsolása, a hangulatjegyzet és a nyelvi annotáció. A gépi tanulás fejlesztésének sikeréhez a szervezeteknek rendelkezniük kell a megfelelő készségekkel és erőforrásokkal az adatkészletek elemzéséhez és címkézéséhez.
Olvassa el a teljes cikket itt:
https://aijourn.com/how-does-text-annotation-play-an-important-role-in-developing-ml-models/
