Vatsal Ghiya, Shaipin toimitusjohtaja ja toinen perustaja tässä vierastilaisuudessa, on puhunut tekstimerkintöjen keskeisestä roolista ja siitä, miksi jokainen ala odottaa innolla näiden työkalujen ja teknologian käyttöä ML-mallien kehittämisessä.
Tärkein ote artikkelista on -
- Yksinkertaisesti sanottuna tekstimerkinnöissä on kyse tietyistä asiakirjoista, digitaalisista tiedostoista ja jopa niihin liittyvästä sisällöstä. Kun nämä resurssit on merkitty ja merkitty, niistä tuli ymmärrettäviä, ja koneoppimisalgoritmit voivat käyttää niitä mallin kouluttamiseksi täydellisyyteen. Tekstimerkintöjä ei myöskään pidä sekoittaa tekstitietojen keräämiseen, koska jälkimmäinen on vain prosessi, joka sotkee ja purkaa tietojoukkoja.
- Chatbotit, puheavustajat ja konekääntäjät tulevat jatkuvasti täysi-ikäisiksi, ja kilpailun lisääntyessä organisaatiot haluavat ottaa käyttöön tekstitietojoukkoja, jotta se olisi tarkempi, reagoivampi ja ennakoivampi.
- 5 tehokkainta tekstin merkintätekniikkaa, joita tarvitaan koneoppimismallin kehittämiseen, ovat entiteettimerkintä, tekstin luokittelu, kokonaisuuksien linkitys, tunteiden merkintä ja kielellinen merkintä. Jotta koneoppimisen kehitys onnistuisi, organisaatioilla on oltava oikeat taidot ja resurssit datajoukkojen analysointiin ja merkitsemiseen.
Lue koko artikkeli:
https://aijourn.com/how-does-text-annotation-play-an-important-role-in-developing-ml-models/
