Vatsal Ghiya, dyrektor generalny i współzałożyciel Shaip, w tym gościnnym wystąpieniu mówił o kluczowej roli adnotacji tekstowych i dlaczego każda branża nie może się doczekać wykorzystania tych narzędzi i technologii w opracowywaniu modeli ML.
Kluczowym wnioskiem z artykułu jest-
- Mówiąc prościej, adnotacje tekstowe dotyczą konkretnych dokumentów, plików cyfrowych, a nawet powiązanych treści. Gdy te zasoby zostaną oznaczone i oznaczone, staną się zrozumiałe i mogą być wdrażane przez algorytmy uczenia maszynowego w celu szkolenia modelu do perfekcji. Ponadto adnotacji tekstowych nie należy mylić z gromadzeniem danych tekstowych, ponieważ jest to po prostu proces zaśmiecania i porządkowania zbiorów danych.
- Chatboty, asystenci głosowi i tłumacze maszynowe stale dojrzewają, a wraz z rosnącą konkurencją organizacje chcą wdrażać zestawy danych tekstowych, aby uczynić je bardziej dokładnymi, responsywnymi i proaktywnymi.
- 5 najbardziej wpływowych technologii adnotacji tekstowych, które są wymagane do opracowania modelu uczenia maszynowego, to adnotacja encji, klasyfikacja tekstu, łączenie encji, adnotacja sentymentu i adnotacja językowa. Aby rozwój uczenia maszynowego zakończył się sukcesem, organizacje muszą mieć odpowiednie umiejętności i zasoby do analizowania i oznaczania zestawów danych.
Przeczytaj cały artykuł tutaj:
https://aijourn.com/how-does-text-annotation-play-an-important-role-in-developing-ml-models/
