Vatsal Ghiya, CEO und Mitbegründer von Shaip, hat in diesem Gastbeitrag über die Schlüsselrolle der Textannotation gesprochen und warum sich jede Branche darauf freut, diese Tools und Technologien bei der Entwicklung von ML-Modellen einzusetzen.
Der Schlüssel zum Mitnehmen aus Artikel ist-
- Einfach gesagt dreht sich bei der Textanmerkung alles um bestimmte Dokumente, digitale Dateien und sogar mit zugehörigen Inhalten. Sobald diese Ressourcen markiert und gekennzeichnet sind, werden sie verständlich und können von maschinellen Lernalgorithmen eingesetzt werden, um das Modell auf Perfektion zu trainieren. Außerdem darf die Textannotation nicht mit der Erfassung von Textdaten verwechselt werden, da letztere einfach ein Prozess ist, um Datensätze zu überladen und zu entrümpeln.
- Chatbots, Sprachassistenten und Maschinenübersetzer werden immer älter, und angesichts der zunehmenden Konkurrenz suchen Unternehmen nach Textdatensätzen, um sie genauer, reaktionsschneller und proaktiver zu machen.
- Die 5 wirkungsvollsten Textannotationstechnologien, die für die Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen erforderlich sind, sind Entitätsannotation, Textklassifizierung, Entitätsverknüpfung, Sentimentannotation und linguistische Annotation. Um die Entwicklung von maschinellem Lernen zum Erfolg zu führen, müssen Unternehmen über die richtigen Fähigkeiten und Ressourcen verfügen, um die Datensätze zu analysieren und zu kennzeichnen.
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https://aijourn.com/how-does-text-annotation-play-an-important-role-in-developing-ml-models/
