テキスト注釈とは何ですか?
Text Annotation Services for Machine Learning モデルは、テキスト 注釈を使用してテキスト データを理解できます。一般的なワークフローには、エンティティの認識と分類、感情分析、意図分析、エンティティ認識が含まれます。プロジェクト ガイドラインに基づいて、データはキーワード、文章、語句、語句などの必要なカテゴリに解析されます。注釈付きのデータセットを使用すると、マシンは人間と同じように自然言語で通信できるようになります。
WHAT ARE THE TYPES OF TEXT ANNOTATION SERVICES INDIA?
LABELIFY’S TEXT ANNOTATION SERVICES INDIA
感情分析
Labelify のトピックおよびセンチメント アナリストは、製品レビューや金融ニュースなどの大量のテキスト データから傾向やニュアンスを検出できます。
意図の分析
Labelify テキスト アノテーションの専門家は、NLU の構成要素をまとめて、ヘルスケア、金融、テクノロジー メディア、小売における次世代チャットボット、デジタル アシスタント、会話型 AI 製品を開発しています。
特定実体の認識 (NER) と実体の分類
Labelify は、関連するテキスト文字列を識別、分類、リンクします。これにより、デジタル文書分析と会話型 AI 開発における革新が可能になります。
テキスト注釈のプロセス
Labelify の対象分野の専門家が、カスタマイズされたエンドツーエンドのワークフローを開発するプロセスをガイドします。
1. 専門家による相談
革新的なソリューションベースのアプローチ。学際的な問題解決。回復力と機敏性が向上しました。
2. トレーニング
ターゲットとなるリソース。カスタムスキル。焦点を絞った深いマイクロラーニング。ドメインの専門知識。名簿作成のためのツール。
3. ワークフローのカスタマイズ
プロセスとツール間の調整。構造化された開発マイルストーン。実稼働および QA アノテーションは 2 つのステップで実行できます。
4. フィードバックサイクル
分析は、透明性のリアルタイム監視とサービス配信の洞察を実現するのに役立ちます。エッジケースの洞察。動的モデルの改善。
5. 評価
成果物の評価。最も重要な指標と品質保証手順の評価。モデルの見直し。ビジネスのパフォーマンスの分析。