Vatsal Ghiya, PDG et co-fondateur de Shaip, dans cette fonctionnalité invitée, a parlé du rôle clé de l'annotation de texte et pourquoi chaque industrie a hâte d'utiliser ces outils et cette technologie pour développer des modèles ML.
La clé à retenir de l'article est-
- En termes simples, l'annotation de texte concerne uniquement des documents spécifiques, des fichiers numériques et même des contenus associés. Une fois ces ressources balisées et étiquetées, elles sont devenues compréhensibles et peuvent être déployées par des algorithmes d'apprentissage automatique pour former le modèle à la perfection. De plus, l'annotation de texte ne doit pas être confondue avec la collecte de données textuelles, car cette dernière est simplement un processus pour encombrer et désencombrer les ensembles de données.
- Les chatbots, les assistants vocaux et les traducteurs automatiques arrivent à maturité et avec une concurrence accrue, les organisations cherchent à déployer des ensembles de données textuelles pour les rendre plus précis, réactifs et proactifs.
- Les 5 technologies d'annotation de texte les plus percutantes requises pour développer un modèle d'apprentissage automatique sont l'annotation d'entité, la classification de texte, la liaison d'entité, l'annotation de sentiment et l'annotation linguistique. Pour réussir le développement de l'apprentissage automatique, les organisations doivent disposer des compétences et des ressources appropriées pour analyser et étiqueter les ensembles de données.
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https://aijourn.com/how-does-text-annotation-play-an-important-role-in-developing-ml-models/
