Vatsal Ghiya, VD och medgrundare av Shaip i detta gästinslag har pratat om nyckelrollen för textkommentarer och varför varje bransch ser fram emot att använda dessa verktyg och teknik för att utveckla ML-modeller.
Nyckeln till artikeln är-
- Med enkla ord handlar textkommentarer om specifika dokument, digitala filer och till och med med tillhörande innehåll. När dessa resurser väl är taggade och märkta blev de begripliga och kan användas av maskininlärningsalgoritmer för att träna modellen för perfektion. Textkommentarer får inte heller förväxlas med insamling av textdata, eftersom det senare helt enkelt är en process för att skämma bort och rensa datauppsättningar.
- Chatbots, röstassistenter och maskinöversättare blir ständigt myndiga och med högre konkurrens vill organisationer distribuera textdatauppsättningar för att göra den mer exakt och lyhörd och proaktiv.
- De fem mest effektfulla textkommentarsteknologierna som krävs för att utveckla maskininlärningsmodellen är entitetsannotering, textklassificering, entitetslänkning, sentimentkommentar och språklig kommentar. För att göra utvecklingen av maskininlärning till en framgång måste organisationer ha rätt kompetens och resurs för att analysera och märka datamängderna.
Läs hela artikeln här:
https://aijourn.com/how-does-text-annotation-play-an-important-role-in-developing-ml-models/
