6 Arferion Labelu Data i Wella Perthnasedd Chwilio
Mae perthnasedd chwilio yn ffactor hollbwysig wrth wella adnabyddiaeth brand a phrofiad y defnyddiwr. Gall labelu data helpu busnesau i gyflawni perthnasedd chwilio gwell trwy adeiladu a hyfforddi modelau dysgu peiriannau i sicrhau canlyniadau cywir.
Mae'r blogbost yn trafod chwe arfer labelu data i wella perthnasedd chwilio:
- Hyfforddiant gwerthuswr: Dylid hyfforddi anodyddion data i weithio o fewn canllawiau llym a sicrhau labelu data o ansawdd uchel.
- Samplu ymholiad: Mae samplu ymholiad yn helpu i leihau rhagfarn ac yn sicrhau bod y data cynrychioliadol yn gywir ar gyfer y set ddata fwy.
- Dyluniad prosiect labelu data: Dylai fod gan brosiectau labelu data lif gwaith dylunio wedi'i ddiffinio'n dda i rannu'r dasg ddigrif yn dasgau llai a symlach.
- Tynnu data amrywiol: Dylid casglu data o ffynonellau amrywiol, gan sicrhau amrywiaeth mewn demograffeg, ieithoedd, rhanbarthau daearyddol, grwpiau oedran, a dewisiadau chwilio.
- Glanhau setiau data: Mae glanhau setiau data yn hanfodol i drwsio data anghywir, llygredig ac sydd wedi'i fformatio'n anghywir. Bydd hyn yn helpu i wella cywirdeb y model AI.
- Cynnal prosiectau peilot: Mae prosiectau peilot yn ffordd wych o brofi effeithiolrwydd y strategaethau labelu data a phennu'r amser sydd ei angen i gwblhau'r prosiect cyfan.
Mae'r blog hefyd yn tynnu sylw at bwysigrwydd labelu data ar gyfer perthnasedd chwilio a sut y gall helpu busnesau i wella datblygiad cynnyrch a gwneud penderfyniadau.
Darllenwch yr erthygl lawn yma:
https://www.technostag.com/data-labeling-best-practices-for-search-relevance/
