Vatsal Ghiya, uitvoerende hoof en medestigter van Shaip in hierdie gasfunksie het gepraat oor die sleutelrol van teksaantekeninge en hoekom elke bedryf daarna uitsien om hierdie gereedskap en tegnologie te gebruik in die ontwikkeling van ML-modelle.
Die sleutel wegneemete van artikel is-
- In eenvoudige woorde, teksaantekeninge gaan alles oor spesifieke dokumente, digitale lêers en selfs met gepaardgaande inhoud. Sodra hierdie hulpbronne gemerk en geëtiketteer is, het dit verstaanbaar geword en kan deur masjienleeralgoritmes ontplooi word om die model vir perfeksie op te lei. Teksaantekeninge moet ook nie verwar word met teksdata-insameling nie, aangesien laasgenoemde bloot 'n proses om datastelle te rommel en te ontklouter.
- Chatbots, stemassistente en masjienvertalers word geleidelik mondig en met groter kompetisie wil organisasies teksdatastelle ontplooi om dit meer akkuraat en responsief en proaktief te maak.
- Die top 5 mees impakvolle teksaantekeningtegnologie wat benodig word vir die ontwikkeling van masjienleermodel is entiteitsaantekening, teksklassifikasie, entiteitskakeling, sentimentaantekening en linguistiese annotasie. Om die ontwikkeling van masjienleer 'n sukses te maak, moet organisasies die regte vaardigheid en hulpbron hê om die datastelle te analiseer en te benoem.
Lees die volledige artikel hier:
https://aijourn.com/how-does-text-annotation-play-an-important-role-in-developing-ml-models/
