Shaip 的首席执行官兼联合创始人 Vatsal Ghiya 在此客座专题中谈到了文本注释的关键作用,以及为什么每个行业都期待在开发 ML 模型时使用这些工具和技术。
文章的关键要点是-
- 简单来说,文本标注就是关于特定的文档、数字文件,甚至是关联的内容。 一旦这些资源被标记和标记,它们就变得可以理解,并且可以通过机器学习算法进行部署以训练模型以达到完美。 此外,文本注释不能与文本数据收集混淆,因为后者只是一个整理和整理数据集的过程。
- 聊天机器人、语音助手和机器翻译正在稳步成熟,随着竞争的加剧,组织正在寻求部署文本数据集,以使其更加准确、响应迅速和主动。
- 开发机器学习模型所需的前 5 大最有影响力的文本标注技术是实体标注、文本分类、实体链接、情感标注和语言标注。 为了使机器学习开发取得成功,组织必须拥有正确的技能和资源来分析和标记数据集。
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