Vatsal Ghiya, CEO e cofundador da Shaip neste recurso de convidado, falou sobre o papel fundamental da anotação de texto e por que todo setor está ansioso para usar essas ferramentas e tecnologia no desenvolvimento de modelos de ML.
A principal conclusão do artigo é-
- Em palavras simples, a anotação de texto é sobre documentos específicos, arquivos digitais e até mesmo com conteúdo associado. Depois que esses recursos são marcados e rotulados, eles se tornam compreensíveis e podem ser implantados por algoritmos de aprendizado de máquina para treinar o modelo para a perfeição. Além disso, a anotação de texto não deve ser confundida com a coleta de dados de texto, pois esta é simplesmente um processo para desordenar e organizar conjuntos de dados.
- Chatbots, assistentes de voz e tradutores automáticos estão amadurecendo cada vez mais e, com maior concorrência, as organizações procuram implantar conjuntos de dados de texto para torná-los mais precisos, responsivos e proativos.
- As 5 principais tecnologias de anotação de texto de maior impacto necessárias para o desenvolvimento do modelo de aprendizado de máquina são anotação de entidade, classificação de texto, vinculação de entidade, anotação de sentimento e anotação linguística. Para tornar o desenvolvimento de aprendizado de máquina um sucesso, as organizações devem ter a habilidade e os recursos certos para analisar e rotular os conjuntos de dados.
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https://aijourn.com/how-does-text-annotation-play-an-important-role-in-developing-ml-models/
