ਖੋਜ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ 6 ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਭਿਆਸ
ਬ੍ਰਾਂਡ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਖੋਜ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਾਰਕ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ ਬਿਹਤਰ ਖੋਜ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਬਲੌਗ ਪੋਸਟ ਖੋਜ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਛੇ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੀ ਚਰਚਾ ਕਰਦਾ ਹੈ:
- ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ: ਡੇਟਾ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸਖ਼ਤ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
- ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਨਮੂਨਾ: ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਡੇਟਾ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਲਈ ਸਹੀ ਹੈ।
- ਡਾਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਡਿਜ਼ਾਈਨ: ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਅਤੇ ਸਰਲ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣ ਲਈ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਰਕਫਲੋ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- ਵਿਭਿੰਨ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰੋ: ਜਨਸੰਖਿਆ, ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ, ਭੂਗੋਲਿਕ ਖੇਤਰਾਂ, ਉਮਰ ਸਮੂਹਾਂ, ਅਤੇ ਖੋਜ ਤਰਜੀਹਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
- ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਸਫਾਈ: ਗਲਤ, ਖਰਾਬ, ਅਤੇ ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਫਾਰਮੈਟ ਕੀਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਸਫਾਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਹ AI ਮਾਡਲ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ।
- ਪਾਇਲਟ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਚਲਾਓ: ਪਾਇਲਟ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪੂਰੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਸਮਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।
ਬਲੌਗ ਪੋਸਟ ਖੋਜ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਲਈ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਦੇ ਮਹੱਤਵ ਨੂੰ ਵੀ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਪੂਰਾ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹੋ:
https://www.technostag.com/data-labeling-best-practices-for-search-relevance/
