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。
テキスト注釈サービスにはどのような種類がありますか?
LABELIFY のテキスト注釈サービス
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。