Shaip 的首席執行官兼聯合創始人 Vatsal Ghiya 在此客座專題中談到了文本註釋的關鍵作用，以及為什麼每個行業都期待在開發 ML 模型時使用這些工具和技術。
文章的關鍵要點是-
- 簡單來說，文本標註就是關於特定的文檔、數字文件，甚至是關聯的內容。 一旦這些資源被標記和標記，它們就變得可以理解，並且可以通過機器學習算法進行部署以訓練模型以達到完美。 此外，文本註釋不能與文本數據收集混淆，因為後者只是一個整理和整理數據集的過程。
- 聊天機器人、語音助手和機器翻譯正在穩步成熟，隨著競爭的加劇，組織正在尋求部署文本數據集，以使其更加準確、響應迅速和主動。
- 開發機器學習模型所需的前 5 大最有影響力的文本標註技術是實體標註、文本分類、實體鏈接、情感標註和語言標註。 為了使機器學習開發取得成功，組織必須擁有正確的技能和資源來分析和標記數據集。
在這裡閱讀完整的文章：
https://aijourn.com/how-does-text-annotation-play-an-important-role-in-developing-ml-models/
