6 phương pháp ghi nhãn dữ liệu để cải thiện mức độ liên quan của tìm kiếm
Mức độ liên quan của tìm kiếm là yếu tố quan trọng trong việc cải thiện nhận diện thương hiệu và trải nghiệm người dùng. Ghi nhãn dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp đạt được mức độ liên quan tìm kiếm tốt hơn bằng cách xây dựng và đào tạo các mô hình học máy để mang lại kết quả chính xác.
Bài đăng trên blog thảo luận về sáu phương pháp ghi nhãn dữ liệu để cải thiện mức độ liên quan của tìm kiếm:
- Đào tạo đánh giá viên: Người chú thích dữ liệu phải được đào tạo để làm việc theo các nguyên tắc nghiêm ngặt và đảm bảo ghi nhãn dữ liệu chất lượng cao.
- Lấy mẫu truy vấn: Lấy mẫu truy vấn giúp giảm thiểu sai lệch và đảm bảo rằng dữ liệu đại diện là chính xác cho tập dữ liệu lớn hơn.
- Thiết kế dự án ghi nhãn dữ liệu: Các dự án ghi nhãn dữ liệu phải có quy trình thiết kế được xác định rõ ràng để chia nhỏ nhiệm vụ khổng lồ thành các nhiệm vụ nhỏ hơn và đơn giản hơn.
- Trích xuất dữ liệu đa dạng: Dữ liệu phải được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, đảm bảo tính đa dạng về nhân khẩu học, ngôn ngữ, khu vực địa lý, nhóm tuổi và sở thích tìm kiếm.
- Làm sạch tập dữ liệu: Làm sạch tập dữ liệu là điều cần thiết để sửa dữ liệu không chính xác, bị hỏng và được định dạng không chính xác. Điều này sẽ giúp cải thiện độ chính xác của mô hình AI.
- Chạy dự án thí điểm: Dự án thí điểm là một cách tuyệt vời để kiểm tra tính hiệu quả của chiến lược ghi nhãn dữ liệu và xác định thời gian cần thiết để hoàn thành toàn bộ dự án.
Bài đăng trên blog cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc ghi nhãn dữ liệu đối với mức độ liên quan của tìm kiếm và cách nó có thể giúp các doanh nghiệp cải thiện việc phát triển sản phẩm và ra quyết định.
Đọc bài viết đầy đủ ở đây:
https://www.technostag.com/data-labeling-best-practices-for-search-relevance/
