6 metoder för datamärkning för att förbättra sökrelevansen
Sökrelevans är en avgörande faktor för att förbättra varumärkesigenkänning och användarupplevelse. Datamärkning kan hjälpa företag att uppnå bättre sökrelevans genom att bygga och träna maskininlärningsmodeller för att leverera korrekta resultat.
Blogginlägget diskuterar sex metoder för datamärkning för att förbättra sökrelevansen:
- Utvärderingsutbildning: Dataannotatorer bör utbildas för att arbeta inom strikta riktlinjer och säkerställa datamärkning av hög kvalitet.
- Fråga urval: Frågesampling hjälper till att minimera bias och säkerställer att representativ data är korrekt för den större datamängden.
- Datamärkning projektdesign: Datamärkningsprojekt bör ha ett väldefinierat designarbetsflöde för att dela upp den enorma uppgiften i mindre och enklare uppgifter.
- Extrahera diversifierad data: Data bör samlas in från olika källor, för att säkerställa mångfald i demografi, språk, geografiska regioner, åldersgrupper och sökpreferenser.
- Rengöring av datamängder: Rengöring av datamängder är avgörande för att åtgärda felaktiga, korrupta och felaktigt formaterade data. Detta kommer att bidra till att förbättra AI-modellens noggrannhet.
- Kör pilotprojekt: Pilotprojekt är ett utmärkt sätt att testa effektiviteten av datamärkningsstrategierna och bestämma den tid som krävs för att slutföra hela projektet.
Blogginlägget belyser också vikten av datamärkning för sökrelevans och hur det kan hjälpa företag att förbättra produktutveckling och beslutsfattande.
Läs hela artikeln här:
https://www.technostag.com/data-labeling-best-practices-for-search-relevance/
