تحدث Vatsal Ghiya ، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لـ Shaip في ميزة الضيف هذه عن الدور الرئيسي للتعليقات التوضيحية النصية ولماذا تتطلع كل صناعة إلى استخدام هذه الأدوات والتكنولوجيا في تطوير نماذج ML.
الوجبات الجاهزة الرئيسية من المقالة هي-
- بكلمات بسيطة ، يتمحور التعليق التوضيحي النصي حول مستندات محددة وملفات رقمية وحتى المحتوى المرتبط بها. بمجرد تمييز هذه الموارد وتصنيفها ، أصبحت مفهومة ويمكن نشرها بواسطة خوارزميات التعلم الآلي لتدريب النموذج على الكمال. أيضًا ، يجب عدم الخلط بين التعليق التوضيحي النصي وبين جمع البيانات النصية لأن الأخير مجرد عملية لفوضى مجموعات البيانات وإفسادها.
- تتقدم روبوتات المحادثة والمساعدين الصوتيين والمترجمين الآليين بشكل مطرد ومع المنافسة العالية ، تتطلع المؤسسات إلى نشر مجموعات البيانات النصية لجعلها أكثر دقة واستجابة واستباقية.
- أهم 5 تقنيات للتعليقات التوضيحية النصية الأكثر تأثيرًا والمطلوبة لتطوير نموذج التعلم الآلي هي - التعليق التوضيحي للكيان ، وتصنيف النص ، وربط الكيان ، والتعليق التوضيحي للمشاعر ، والتعليقات التوضيحية اللغوية. لإنجاح تطوير التعلم الآلي ، يجب أن تمتلك المؤسسات المهارة والموارد المناسبة لتحليل مجموعات البيانات وتصنيفها.
قراءة المقال كاملا هنا:
https://aijourn.com/how-does-text-annotation-play-an-important-role-in-developing-ml-models/
