提高搜索相关性的 6 种数据标签实践
搜索相关性是提高品牌认知度和用户体验的关键因素。 数据标签可以通过构建和训练机器学习模型来提供准确的结果，帮助企业实现更好的搜索相关性。
该博客文章讨论了提高搜索相关性的六种数据标记实践：
- 评估员培训：数据注释者应接受培训，以便在严格的指导方针内工作并确保高质量的数据标记。
- 查询采样：查询采样有助于最大限度地减少偏差并确保代表性数据对于较大的数据集是正确的。
- 数据标注项目设计：数据标签项目应该有一个明确定义的设计工作流程，将庞大的任务分解为更小、更简单的任务。
- 提取多元化数据：数据应从各种来源收集，确保人口统计、语言、地理区域、年龄组和搜索偏好的多样性。
- 数据集清理：数据集清理对于修复不正确、损坏和格式不正确的数据至关重要。 这将有助于提高AI模型的准确性。
- 运行试点项目：试点项目是测试数据标记策略的有效性并确定完成整个项目所需时间的好方法。
该博文还强调了数据标签对于搜索相关性的重要性，以及它如何帮助企业改进产品开发和决策。
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https://www.technostag.com/data-labeling-best-practices-for-search-relevance/
