Vatsal Ghiya, CEO y cofundador de Shaip, en esta función de invitado, habló sobre el papel clave de la anotación de texto y por qué todas las industrias esperan usar estas herramientas y tecnología en el desarrollo de modelos ML.
La conclusión clave del artículo es:
- En palabras simples, la anotación de texto tiene que ver con documentos específicos, archivos digitales e incluso con contenido asociado. Una vez que estos recursos están etiquetados y etiquetados, se vuelven comprensibles y pueden implementarse mediante algoritmos de aprendizaje automático para entrenar el modelo para la perfección. Además, la anotación de texto no debe confundirse con la recopilación de datos de texto, ya que este último es simplemente un proceso para desordenar y desordenar conjuntos de datos.
- Los chatbots, los asistentes de voz y los traductores automáticos están alcanzando la mayoría de edad y con una mayor competencia, las organizaciones buscan implementar conjuntos de datos de texto para hacerlos más precisos, receptivos y proactivos.
- Las 5 tecnologías de anotación de texto más impactantes que se requieren para desarrollar un modelo de aprendizaje automático son: anotación de entidad, clasificación de texto, vinculación de entidad, anotación de sentimiento y anotación lingüística. Para que el desarrollo del aprendizaje automático sea un éxito, las organizaciones deben tener la habilidad y los recursos adecuados para analizar y etiquetar los conjuntos de datos.
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https://aijourn.com/how-does-text-annotation-play-an-important-role-in-developing-ml-models/
