Vatsal Ghiya, מנכ"ל ומייסד שותף של Shaip בתכונת אורח זו דיברה על תפקיד המפתח של הערת טקסט ומדוע כל תעשייה מצפה להשתמש בכלים ובטכנולוגיה הללו בפיתוח מודלים של ML.
המפתח מהמאמר הוא-
- במילים פשוטות, הערת טקסט עוסקת במסמכים ספציפיים, קבצים דיגיטליים ואפילו עם תוכן משויך. ברגע שהמשאבים האלה מתויגים ומתויגים, הם הפכו מובנים וניתן לפרוס אותם על ידי אלגוריתמים של למידת מכונה כדי לאמן את המודל לשלמות. כמו כן, אסור לבלבל הערת טקסט עם איסוף נתוני טקסט, שכן אחרון זה פשוט תהליך לבלגן ולנטרל מערכי נתונים.
- צ'אטבוטים, עוזרים קוליים ומתרגמי מכונות מתבגרים בהתמדה ועם תחרות גבוהה יותר, ארגונים מחפשים לפרוס מערכי נתונים של טקסט כדי להפוך אותו למדויק יותר ומגיב ופרואקטיבי.
- 5 הטכנולוגיות המובילות להערות טקסט המשפיעות ביותר הנדרשות לפיתוח מודל למידת מכונה הן ביאור ישויות, סיווג טקסט, קישור בין ישויות, הערת סנטימנט והערה לשונית. כדי להפוך פיתוח למידת מכונה להצלחה, ארגונים חייבים להיות בעלי המיומנות והמשאבים הנכונים לנתח ולתייג את מערכי הנתונים.
קראו את המאמר המלא כאן:
https://aijourn.com/how-does-text-annotation-play-an-important-role-in-developing-ml-models/
