6 Amalan Pelabelan Data untuk Meningkatkan Perkaitan Carian
Perkaitan carian ialah faktor kritikal dalam meningkatkan pengiktirafan jenama dan pengalaman pengguna. Pelabelan data boleh membantu perniagaan mencapai perkaitan carian yang lebih baik dengan membina dan melatih model pembelajaran mesin untuk menyampaikan hasil yang tepat.
Catatan blog membincangkan enam amalan pelabelan data untuk meningkatkan perkaitan carian:
- Latihan penilai: Penjelas data harus dilatih untuk bekerja dalam garis panduan yang ketat dan memastikan pelabelan data berkualiti tinggi.
- Persampelan pertanyaan: Persampelan pertanyaan membantu meminimumkan berat sebelah dan memastikan bahawa data perwakilan adalah betul untuk set data yang lebih besar.
- Reka bentuk projek pelabelan data: Projek pelabelan data harus mempunyai aliran kerja reka bentuk yang jelas untuk memecahkan tugas yang besar kepada tugas yang lebih kecil dan lebih mudah.
- Ekstrak data yang pelbagai: Data harus dikumpulkan daripada pelbagai sumber, memastikan kepelbagaian dalam demografi, bahasa, wilayah geografi, kumpulan umur dan pilihan carian.
- Pembersihan set data: Pembersihan set data adalah penting untuk membetulkan data yang tidak betul, rosak dan tidak diformatkan dengan betul. Ini akan membantu meningkatkan ketepatan model AI.
- Jalankan projek perintis: Projek perintis ialah cara terbaik untuk menguji keberkesanan strategi pelabelan data dan menentukan masa yang diperlukan untuk menyiapkan keseluruhan projek.
Catatan blog juga menyerlahkan kepentingan pelabelan data untuk perkaitan carian dan cara ia boleh membantu perniagaan meningkatkan pembangunan produk dan membuat keputusan.
Baca artikel penuh di sini:
https://www.technostag.com/data-labeling-best-practices-for-search-relevance/
