इस अतिथि फीचर में Shaip के सीईओ और सह-संस्थापक वत्सल घिया ने टेक्स्ट एनोटेशन की प्रमुख भूमिका के बारे में बात की है और क्यों हर उद्योग एमएल मॉडल विकसित करने में इन उपकरणों और प्रौद्योगिकी का उपयोग करने के लिए उत्सुक है।
लेख से मुख्य टेकअवे है-
- सरल शब्दों में, टेक्स्ट एनोटेशन विशिष्ट दस्तावेजों, डिजिटल फाइलों और यहां तक कि संबंधित सामग्री के बारे में है। एक बार जब इन संसाधनों को टैग और लेबल कर दिया जाता है तो वे समझने योग्य हो जाते हैं और मॉडल को पूर्णता के लिए प्रशिक्षित करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम द्वारा तैनात किए जा सकते हैं। साथ ही, टेक्स्ट एनोटेशन को टेक्स्ट डेटा संग्रह के साथ भ्रमित नहीं होना चाहिए क्योंकि बाद में डेटासेट को अव्यवस्थित और अव्यवस्थित करने की प्रक्रिया होती है।
- चैटबॉट्स, वॉइस असिस्टेंट और मशीन ट्रांसलेटर तेजी से परिपक्व होते जा रहे हैं और उच्च प्रतिस्पर्धा के साथ, संगठन इसे अधिक सटीक और उत्तरदायी और सक्रिय बनाने के लिए टेक्स्ट डेटासेट तैनात करना चाह रहे हैं।
- मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करने के लिए आवश्यक शीर्ष 5 सबसे प्रभावशाली टेक्स्ट एनोटेशन तकनीक हैं- एंटिटी एनोटेशन, टेक्स्ट वर्गीकरण, एंटिटी लिंकिंग, सेंटिमेंट एनोटेशन और भाषाई एनोटेशन। मशीन लर्निंग के विकास को सफल बनाने के लिए, संगठनों के पास डेटासेट का विश्लेषण और लेबलिंग करने के लिए सही कौशल और संसाधन होने चाहिए।
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https://aijourn.com/how-does-text-annotation-play-an-important-role-in-developing-ml-models/
