ਇਸ ਮਹਿਮਾਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵਿੱਚ ਸ਼ੈਪ ਦੇ ਸੀਈਓ ਅਤੇ ਸਹਿ-ਸੰਸਥਾਪਕ ਵਤਸਲ ਘੀਆ ਨੇ ਟੈਕਸਟ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਮੁੱਖ ਭੂਮਿਕਾ ਬਾਰੇ ਗੱਲ ਕੀਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਉਂ ਹਰ ਉਦਯੋਗ ML ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਲੇਖ ਤੋਂ ਮੁੱਖ ਟੇਕਵੇਅ ਹੈ-
- ਸਧਾਰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, ਟੈਕਸਟ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਖਾਸ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਡਿਜੀਟਲ ਫਾਈਲਾਂ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਵੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਇਹਨਾਂ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਟੈਗ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਉਹ ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੁਆਰਾ ਤਾਇਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਾਲ ਹੀ, ਟੈਕਸਟ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੇ ਨਾਲ ਉਲਝਣ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਪਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਬੇਤਰਤੀਬ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡੀਕਲਟਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ।
- ਚੈਟਬੋਟਸ, ਵੌਇਸ ਅਸਿਸਟੈਂਟਸ, ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦਕ ਲਗਾਤਾਰ ਉਮਰ ਦੇ ਆ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉੱਚ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਨਾਲ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਜਵਾਬਦੇਹ ਅਤੇ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
- ਸਿਖਰ 5 ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਟੈਕਸਟ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਹੈ- ਇਕਾਈ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਨ, ਇਕਾਈ ਲਿੰਕਿੰਗ, ਭਾਵਨਾ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ। ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਸਫਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਸੰਗਠਨਾਂ ਕੋਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਲੇਬਲਿੰਗ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹੀ ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਹੋਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।
ਇੱਥੇ ਪੂਰਾ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹੋ:
https://aijourn.com/how-does-text-annotation-play-an-important-role-in-developing-ml-models/
