6 practici de etichetare a datelor pentru a îmbunătăți relevanța căutării
Relevanța căutării este un factor critic în îmbunătățirea recunoașterii mărcii și a experienței utilizatorului. Etichetarea datelor poate ajuta companiile să obțină o mai bună relevanță a căutării prin construirea și antrenarea modelelor de învățare automată pentru a oferi rezultate precise.
Postarea de blog discută șase practici de etichetare a datelor pentru a îmbunătăți relevanța căutării:
- Formarea evaluatorilor: adnotatorii de date ar trebui să fie instruiți să lucreze în conformitate cu reguli stricte și să asigure etichetarea datelor de înaltă calitate.
- Eșantionarea interogării: eșantionarea interogărilor ajută la minimizarea părtinirii și asigură că datele reprezentative sunt corecte pentru setul de date mai mare.
- Proiectare proiect de etichetare a datelor: Proiectele de etichetare a datelor ar trebui să aibă un flux de lucru de proiectare bine definit pentru a împărți sarcina uriașă în sarcini mai mici și mai simple.
- Extrageți date diversificate: Datele ar trebui să fie colectate din diverse surse, asigurând diversitatea demografică, limbi, regiuni geografice, grupe de vârstă și preferințe de căutare.
- Curățarea setului de date: Curățarea setului de date este esențială pentru a remedia datele incorecte, corupte și formatate incorect. Acest lucru va ajuta la îmbunătățirea acurateței modelului AI.
- Derulați proiecte pilot: Proiectele pilot sunt o modalitate excelentă de a testa eficacitatea strategiilor de etichetare a datelor și de a determina timpul necesar pentru finalizarea întregului proiect.
Postarea de blog subliniază, de asemenea, importanța etichetării datelor pentru relevanța căutării și modul în care aceasta poate ajuta companiile să îmbunătățească dezvoltarea produselor și luarea deciziilor.
Citeste articolul complet aici:
https://www.technostag.com/data-labeling-best-practices-for-search-relevance/
