Mae Vatsal Ghiya, Prif Swyddog Gweithredol a chyd-sylfaenydd Shaip yn y nodwedd westai hon wedi siarad am rôl allweddol anodi testun a pham mae pob diwydiant yn edrych ymlaen at ddefnyddio'r offer a'r dechnoleg hyn wrth ddatblygu modelau ML.
Y prif tecawê o'r erthygl yw-
- Mewn geiriau syml, mae anodi testun yn ymwneud â dogfennau penodol, ffeiliau digidol, a hyd yn oed cynnwys cysylltiedig. Unwaith y bydd yr adnoddau hyn wedi'u tagio a'u labelu, daethant yn ddealladwy a gellir eu defnyddio gan algorithmau dysgu peirianyddol i hyfforddi'r model ar gyfer perffeithrwydd. Hefyd, ni ddylai anodi testun gael ei gymysgu â chasglu data testun gan mai proses yn unig o annibendod a thacluso setiau data yw'r olaf.
- Mae Chatbots, cynorthwywyr llais, a chyfieithwyr peirianyddol yn dod i oed yn raddol a chyda mwy o gystadleuaeth, mae sefydliadau'n bwriadu defnyddio setiau data testun i'w gwneud yn fwy cywir ac ymatebol a rhagweithiol.
- Y 5 technoleg anodi testun mwyaf effeithiol sydd eu hangen ar gyfer datblygu model dysgu peirianyddol yw - anodi endid, dosbarthu testun, cysylltu endidau, anodi sentiment ac anodi ieithyddol. Er mwyn gwneud datblygiad dysgu peirianyddol yn llwyddiant, rhaid bod gan sefydliadau'r sgil a'r adnoddau cywir i ddadansoddi a labelu'r setiau data.
Darllenwch yr erthygl lawn yma:
https://aijourn.com/how-does-text-annotation-play-an-important-role-in-developing-ml-models/
