Jurnalul AI - Shaip

De ce adnotarea textului joacă un rol important în dezvoltarea modelelor ML?

Vatsal Ghiya, CEO și co-fondator al Shaip, în această funcție pentru invitați, a vorbit despre rolul cheie al adnotării textului și de ce fiecare industrie așteaptă cu nerăbdare să folosească aceste instrumente și tehnologii în dezvoltarea modelelor ML.

Principala concluzie din articol este...

  • Cu cuvinte simple, adnotarea textului se referă la documente specifice, fișiere digitale și chiar și conținut asociat. Odată ce aceste resurse sunt etichetate și etichetate, au devenit ușor de înțeles și pot fi implementate de algoritmi de învățare automată pentru a antrena modelul pentru perfecțiune. De asemenea, adnotarea textului nu trebuie confundată cu colectarea de date text, deoarece aceasta din urmă este pur și simplu un proces de aglomerare și dezordine a setului de date.
  • Chatboții, asistenții vocali și traducătorii automati cresc în mod constant, iar cu o concurență mai mare, organizațiile caută să implementeze seturi de date text pentru a le face mai precise, receptive și proactive.
  • Cele mai importante 5 tehnologii de adnotare a textului care sunt necesare pentru dezvoltarea modelului de învățare automată sunt: ​​adnotarea entităților, clasificarea textului, legarea entităților, adnotarea sentimentelor și adnotarea lingvistică. Pentru ca dezvoltarea învățării automate să fie un succes, organizațiile trebuie să aibă abilitățile și resursele potrivite pentru a analiza și eticheta seturile de date.

Citeste articolul complet aici:

https://aijourn.com/how-does-text-annotation-play-an-important-role-in-developing-ml-models/

Partajare socială

Să discutăm astăzi despre cerințele tale privind datele de instruire AI.