Będąc liderem innowacji technologicznych i mając 20 lat doświadczenia w oprogramowaniu i usługach, Vatsal Ghiya CEO i współzałożyciel Shaip mówił o znaczeniu adnotacji tekstowych i korzyściach z nich płynących.
Kluczowe Takeaways z artykułu są
- Czy zastanawiałeś się kiedyś, jak Twój smartfon dokładnie przewiduje, co masz na myśli podczas wpisywania odpowiedzi tekstowych? Cóż, za każdym takim incydentem stoją koncepcje w działaniu, takie jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe (ML) i, co najważniejsze, przetwarzanie języka naturalnego (NLP).
- Aby nieco przesunąć granice, musimy trenować moduły Machine Learning (ML) z dużymi ilościami danych, a etykietowanie danych opisami wymaga użycia narzędzia do adnotacji tekstowych. Narzędzia do adnotacji tekstowych identyfikują i oznaczają zdania dodatkowymi informacjami i metadanymi w celu określenia cech zdań.
- Aby jednak adnotacje tekstowe działały, etykietowanie tekstu musi być wykonywane przez ekspertów, którzy skrupulatnie oznaczają każdy aspekt zdania, aby maszyna nie zrozumiała niczego istotnego. Odrębne techniki adnotacji tekstowych to adnotacja sentymentalna, adnotacja intencji, klasyfikacja tekstu i adnotacja językowa.
Przeczytaj cały artykuł tutaj:
https://www.vuassistance.com/a-brief-introduction-to-text-annotation-and-its-types/
