نویسنده (ها): نابانیتا روی
در ابتدا منتشر شده در به سمت هوش مصنوعیبشر
در این مقاله به بررسی چگونگی مهندسی سریع و LLMS یک رویکرد حاشیه نویسی دیجیتالی ، سریع و بهتر را نسبت به موارد دستی ارائه دهید
این داستان فقط عضو بر ما است. برای دسترسی به همه رسانه ها ارتقا دهید.
بیایید با سوالی برای این مقاله شروع کنیم ، باید؟ چگونه می گویید یادگیری ماشین معنای یک کلمه خاص را مدل می کند ، به ویژه هنگامی که آنها از نظر کمی باهوش و به چالش کشیده شده اند؟
پشت راه فروش متوسط؟ اینجا را کلیک کنید تا به صورت رایگان به وبلاگ دسترسی پیدا کنید.
حاشیه نویسی داده ها نقش مهمی در توسعه و ارزیابی ایفا می کند NLP مدل هایی با یادگیری نظارت شده ، شاخه ای از یادگیری ماشین این به راهنمایی هایی که دریافت می کند برای آموزش در مجموعه ای از نقاط داده متکی است. این شامل شناسایی و برچسب زدن متن با اطلاعات اضافی برای مشخص کردن نقش کلمات یا جملات در متن داده شده است.
حاشیه نویسی ها به طور گسترده در تحقیقات پزشکی (اصطلاحات پزشکی گسترده/اصطلاحات در ادبیات) ، امور مالی و لگد (احساسات و سایر شاخص ها) ، خدمات به مشتری و چت بابات (شناسایی کلمات کلیدی خاص و اقدامات آنها) ، رسانه های اجتماعی ، تجارت خرده فروشی و الکترونیکی و غیره مورد استفاده قرار می گیرد. روی این قطعاً طیف استفاده از حاشیه نویسی متن را برای تأمین خواسته های انقلاب هوش مصنوعی در صنایع مختلف تخمین می زند.
به طور سنتی ، از این یک کتابچه راهنما استفاده می شود کار اما نه دیگر واضح است هوش مصنوعی این مزیت عظیم از هوش متنی را در حال حاضر به ما داده است و این است … وبلاگ کامل را به صورت رایگان در رسانه بخوانیدبشر
منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی