اس مہمان خصوصیت میں شیپ کے سی ای او اور شریک بانی واتسل گھیا نے ٹیکسٹ تشریح کے کلیدی کردار کے بارے میں بات کی ہے اور کیوں کہ ہر صنعت ایم ایل ماڈلز کو تیار کرنے میں ان ٹولز اور ٹیکنالوجی کو استعمال کرنے کی منتظر ہے۔
آرٹیکل سے اہم نکتہ یہ ہے-
- سادہ الفاظ میں، متن کی تشریح مخصوص دستاویزات، ڈیجیٹل فائلوں، اور یہاں تک کہ متعلقہ مواد کے بارے میں ہے۔ ایک بار جب ان وسائل کو ٹیگ اور لیبل لگا دیا جاتا ہے تو وہ قابل فہم ہو جاتے ہیں اور ماڈل کی تربیت کے لیے مشین لرننگ الگورتھم کے ذریعے تعینات کیے جا سکتے ہیں۔ اس کے علاوہ، متن کی تشریح کو ٹیکسٹ ڈیٹا اکٹھا کرنے کے ساتھ الجھن میں نہیں ڈالنا چاہئے کیونکہ بعد میں صرف ڈیٹاسیٹس کو بے ترتیبی اور ڈیکلٹر کرنے کا عمل ہے۔
- چیٹ بوٹس، صوتی معاونین، اور مشین مترجم مستقل طور پر عمر کے ساتھ آرہے ہیں اور اعلی مقابلہ کے ساتھ، تنظیمیں ٹیکسٹ ڈیٹا سیٹس کو زیادہ درست اور جوابدہ اور فعال بنانے کے لیے تعینات کرنے کی کوشش کر رہی ہیں۔
- سرفہرست 5 سب سے زیادہ اثر انگیز ٹیکسٹ انوٹیشن ٹیکنالوجی جو مشین لرننگ ماڈل تیار کرنے کے لیے درکار ہے- ہستی تشریح، متن کی درجہ بندی، ہستی سے منسلک کرنا، جذبات کی تشریح اور لسانی تشریح۔ مشین لرننگ ڈیولپمنٹ کو کامیاب بنانے کے لیے، تنظیموں کے پاس ڈیٹا سیٹس کا تجزیہ اور لیبل لگانے کے لیے صحیح مہارت اور وسائل ہونا چاہیے۔
یہاں مکمل مضمون پڑھیں:
https://aijourn.com/how-does-text-annotation-play-an-important-role-in-developing-ml-models/
