Vatsal Ghiya, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của Shaip trong phần dành cho khách mời này đã nói về vai trò chính của chú thích văn bản và lý do tại sao mọi ngành đều mong muốn sử dụng các công cụ và công nghệ này trong việc phát triển các mô hình ML.
Bài học rút ra chính từ Bài báo là-
- Nói một cách đơn giản, chú thích văn bản là tất cả về tài liệu cụ thể, tệp kỹ thuật số và thậm chí với nội dung được liên kết. Sau khi các tài nguyên này được gắn thẻ và dán nhãn, chúng trở nên dễ hiểu và có thể được triển khai bằng thuật toán máy học để đào tạo mô hình hoàn thiện. Ngoài ra, không được nhầm lẫn chú thích văn bản với việc thu thập dữ liệu văn bản vì sau này chỉ đơn giản là một quá trình làm lộn xộn và giải mã các bộ dữ liệu.
- Chatbot, trợ lý giọng nói và máy dịch đang ngày càng phát triển và với sự cạnh tranh cao hơn, các tổ chức đang tìm cách triển khai bộ dữ liệu văn bản để làm cho nó chính xác, phản hồi nhanh và chủ động hơn.
- Top 5 công nghệ chú thích văn bản có tác động mạnh nhất được yêu cầu để phát triển mô hình học máy là- chú thích thực thể, phân loại văn bản, liên kết thực thể, chú thích tình cảm và chú thích ngôn ngữ. Để quá trình phát triển máy học thành công, các tổ chức phải có kỹ năng và nguồn lực phù hợp để phân tích và gắn nhãn các bộ dữ liệu.
Đọc bài viết đầy đủ ở đây:
https://aijourn.com/how-does-text-annotation-play-an-important-role-in-developing-ml-models/
