Vatsal Ghiya, Ketua Pegawai Eksekutif dan pengasas bersama Shaip dalam ciri tetamu ini telah bercakap tentang peranan utama anotasi teks dan sebab setiap industri tidak sabar-sabar untuk menggunakan alatan dan teknologi ini dalam membangunkan model ML.
Pengambilan Utama daripada Artikel ialah-
- Dengan kata mudah, anotasi teks adalah mengenai dokumen tertentu, fail digital dan juga dengan kandungan yang berkaitan. Sebaik sahaja sumber ini ditanda dan dilabelkan, ia menjadi mudah difahami dan boleh digunakan oleh algoritma pembelajaran mesin untuk melatih model untuk kesempurnaan. Selain itu, anotasi teks tidak boleh dikelirukan dengan pengumpulan data teks kerana yang terakhir hanyalah proses untuk mengacaukan dan mengecilkan set data.
- Chatbots, pembantu suara dan penterjemah mesin semakin meningkat usia dan dengan persaingan yang lebih tinggi, organisasi sedang mencari untuk menggunakan set data teks untuk menjadikannya lebih tepat dan responsif serta proaktif.
- 5 teknologi anotasi teks paling berkesan yang diperlukan untuk membangunkan model pembelajaran mesin ialah- anotasi entiti, klasifikasi teks, pautan entiti, anotasi sentimen dan anotasi linguistik. Untuk menjayakan pembangunan pembelajaran mesin, organisasi mesti mempunyai kemahiran dan sumber yang betul untuk menganalisis dan melabelkan set data.
Baca artikel penuh di sini:
https://aijourn.com/how-does-text-annotation-play-an-important-role-in-developing-ml-models/
