Ватсал Гія, генеральний директор і співзасновник Shaip, у цьому гостьовому виступі розповів про ключову роль текстових анотацій і чому кожна галузь з нетерпінням чекає використання цих інструментів і технологій у розробці моделей машинного навчання.
Ключовий висновок із статті:
- Простими словами, текстові анотації стосуються конкретних документів, цифрових файлів і навіть пов’язаного вмісту. Після того, як ці ресурси позначено тегами та мітками, вони стали зрозумілими та можуть бути розгорнуті за допомогою алгоритмів машинного навчання для навчання моделі для досконалості. Крім того, текстові анотації не слід плутати зі збором текстових даних, оскільки останнє є просто процесом захаращення та розведення наборів даних.
- Чат-боти, голосові помічники та машинні перекладачі невпинно стають дорослішими, і в умовах зростання конкуренції організації прагнуть розгортати набори текстових даних, щоб зробити їх точнішими, оперативнішими та проактивними.
- 5 найефективніших технологій текстових анотацій, необхідних для розробки моделі машинного навчання, це анотація сутностей, класифікація тексту, зв’язування сутностей, анотація настроїв і лінгвістична анотація. Щоб розробка машинного навчання була успішною, організації повинні мати відповідні навички та ресурси для аналізу та маркування наборів даних.
Прочитайте повну статтю тут:
https://aijourn.com/how-does-text-annotation-play-an-important-role-in-developing-ml-models/
