Ο Vatsal Ghiya, Διευθύνων Σύμβουλος και συνιδρυτής της Shaip σε αυτό το guest feature, μίλησε για τον βασικό ρόλο του σχολιασμού κειμένου και γιατί κάθε κλάδος ανυπομονεί να χρησιμοποιήσει αυτά τα εργαλεία και την τεχνολογία στην ανάπτυξη μοντέλων ML.
Το βασικό στοιχείο από το άρθρο είναι-
- Με απλά λόγια, ο σχολιασμός κειμένου αφορά συγκεκριμένα έγγραφα, ψηφιακά αρχεία, ακόμη και με σχετικό περιεχόμενο. Μόλις επισημανθούν και επισημανθούν αυτοί οι πόροι, έγιναν κατανοητοί και μπορούν να αναπτυχθούν από αλγόριθμους μηχανικής μάθησης για την εκπαίδευση του μοντέλου για τελειότητα. Επίσης, ο σχολιασμός κειμένου δεν πρέπει να συγχέεται με τη συλλογή δεδομένων κειμένου, καθώς η τελευταία είναι απλώς μια διαδικασία ακαταστασίας και ακαταστασίας συνόλων δεδομένων.
- Τα chatbots, οι βοηθοί φωνής και οι μηχανικοί μεταφραστές ενηλικιώνονται σταθερά και με υψηλότερο ανταγωνισμό, οι οργανισμοί προσπαθούν να αναπτύξουν σύνολα δεδομένων κειμένου για να τα καταστήσουν πιο ακριβή και ανταποκρινόμενα και προληπτικά.
- Οι κορυφαίες 5 πιο εντυπωσιακές τεχνολογίες σχολιασμού κειμένου που απαιτούνται για την ανάπτυξη μοντέλου μηχανικής εκμάθησης είναι ο σχολιασμός οντοτήτων, η ταξινόμηση κειμένου, η σύνδεση οντοτήτων, ο σχολιασμός συναισθήματος και ο γλωσσικός σχολιασμός. Για να είναι επιτυχημένη η ανάπτυξη μηχανικής μάθησης, οι οργανισμοί πρέπει να διαθέτουν τις κατάλληλες δεξιότητες και πόρους για την ανάλυση και την επισήμανση των συνόλων δεδομένων.
Διαβάστε το πλήρες άρθρο εδώ:
https://aijourn.com/how-does-text-annotation-play-an-important-role-in-developing-ml-models/
