Machine Learning တွင် Text Annotation ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။
စက်သင်ယူမှုတွင် စာသားမှတ်စာသည် လေ့ကျင့်မှု၊ အကဲဖြတ်ရန်နှင့် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်အတွက် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော ဒေတာအတွဲများကို ဖန်တီးရန်အတွက် မက်တာဒေတာ သို့မဟုတ် အညွှန်းများထည့်ခြင်းကို ရည်ညွှန်းသည်။ ၎င်းသည် စာသားပိုင်းဆိုင်ရာထည့်သွင်းမှုများအပေါ်အခြေခံ၍ အယ်လဂိုရီသမ်များကို နားလည်ရန်၊ အနက်ဖွင့်ရန်နှင့် ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်နိုင်စေသောကြောင့် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် အရေးကြီးသောခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
စာသားမှတ်ချက်သည် အရေးကြီးသောကြောင့် ၎င်းသည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမထားသော စာသားဒေတာနှင့် စက်ဖြင့်ဖတ်နိုင်သော ဒေတာများကြားတွင် ကွာဟချက်ကို ပေါင်းကူးပေးသောကြောင့် အရေးကြီးပါသည်။ ၎င်းသည် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များကို မှတ်သားထားသော နမူနာများမှ ပုံစံများကို လေ့လာနိုင်ပြီး ယေဘုယျအား လုပ်နိုင်စေပါသည်။
အရည်အသွေးမြင့် မှတ်ချက်များသည် တိကျပြီး ကြံ့ခိုင်သော မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ ထို့ကြောင့် စာသားမှတ်ချက်တွင် အသေးစိတ်၊ ညီညွတ်မှုနှင့် ဒိုမိန်းကျွမ်းကျင်မှုတို့ကို ဂရုတစိုက်အာရုံစိုက်ရန် လိုအပ်ပါသည်။
စာသားမှတ်ချက် အမျိုးအစားများ
NLP အယ်လဂိုရီသမ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားသည့်အခါ၊ ပရောဂျက်တစ်ခုစီ၏ ထူးခြားသောလိုအပ်ချက်များနှင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေသော ကြီးမားသောမှတ်စုစာသားဒေတာအတွဲများ ရှိရန်မှာ မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။ ထို့ကြောင့်၊ ထိုသို့သောဒေတာအတွဲများကိုဖန်တီးလိုသော developer များအတွက်၊ ဤနေရာတွင် လူကြိုက်များသော စာသားမှတ်ချက်အမျိုးအစားငါးခု၏ ရိုးရှင်းသောခြုံငုံသုံးသပ်ချက်ဖြစ်သည်။
ခံစားချက်မှတ်ချက်များ
ခံစားချက်မှတ်ချက်သည် စာသားတစ်ခု၏ အရင်းခံစိတ်ခံစားမှုများ၊ ထင်မြင်ယူဆချက်များ သို့မဟုတ် သဘောထားများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်သည်။ စာရေးဆရာများသည် အပြုသဘော၊ အပျက်သဘောဆောင်သော သို့မဟုတ် ကြားနေသဘောထား တဂ်များဖြင့် စာသားဆိုင်ရာ အပိုင်းများကို အညွှန်းတပ်သည်။ ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ ဤမှတ်ချက်အမျိုးအစား၏ အဓိကအပလီကေးရှင်းတစ်ခုဖြစ်သည့် ဆိုရှယ်မီဒီယာစောင့်ကြည့်ခြင်း၊ ဖောက်သည်တုံ့ပြန်ချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် စျေးကွက်သုတေသနတွင် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုပါသည်။
စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များသည် ထုတ်ကုန်သုံးသပ်ချက်များ၊ တွစ်တာများ သို့မဟုတ် အခြားအသုံးပြုသူဖန်တီးထားသော အကြောင်းအရာများတွင် ထင်မြင်ယူဆချက်များကို အကဲဖြတ်ပြီး ခွဲခြားသတ်မှတ်ပေးနိုင်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် AI စနစ်များသည် စိတ်ခံစားမှုကို ထိထိရောက်ရောက် ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာနိုင်စေပါသည်။
မှတ်ချက်ရည်ရွယ်ချက်
Intent မှတ်ချက်သည် ပေးထားသော စာသားနောက်ကွယ်ရှိ ရည်ရွယ်ချက် သို့မဟုတ် ပန်းတိုင်ကို ဖမ်းယူရန် ရည်ရွယ်သည်။ ဤမှတ်ချက်အမျိုးအစားတွင်၊ မှတ်ချက်ပေးသူများသည် အချက်အလက်တောင်းခြင်း၊ တစ်ခုခုတောင်းဆိုခြင်း သို့မဟုတ် စိတ်ကြိုက်ဖော်ပြခြင်းကဲ့သို့သော သုံးစွဲသူ၏ရည်ရွယ်ချက်များကို ကိုယ်စားပြုသည့် စာသားအပိုင်းများသို့ အညွှန်းများပေးသည်။
Intent မှတ်ချက်သည် AI-powered chatbots နှင့် virtual assistant များကို တီထွင်ရာတွင် အထူးတန်ဖိုးရှိပါသည်။ ဤစကားဝိုင်း အေးဂျင့်များသည် သုံးစွဲသူ၏ထည့်သွင်းမှုများကို ပိုမိုနားလည်သဘောပေါက်ရန်၊ သင့်လျော်သောတုံ့ပြန်မှုများကို ပေးဆောင်ရန် သို့မဟုတ် အလိုရှိသော လုပ်ဆောင်ချက်များကို လုပ်ဆောင်ရန် ရည်ရွယ်ချက်-အမှတ်အသားပြုထားသည့် ဒေတာအတွဲများတွင် မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်ပေးနိုင်ပါသည်။
semantic မှတ်ချက်
Semantic မှတ်ချက်သည် စကားလုံးများ၊ စကားစုများနှင့် စာကြောင်းများကြားတွင် အဓိပ္ပါယ်နှင့် ဆက်နွယ်မှုကို ခွဲခြားသတ်မှတ်သည်။ စာရေးဆရာများသည် စာသားအပိုင်းခွဲခြင်း၊ စာရွက်စာတမ်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် စာသားထုတ်ယူခြင်းကဲ့သို့သော အမျိုးမျိုးသောနည်းပညာများကို အသုံးပြုကာ စာသားဒြပ်စင်များ၏ ဝေါဟာရဂုဏ်သတ္တိများကို အညွှန်းနှင့် အမျိုးအစားခွဲရန်။
အခေါ်အဝေါ်ဆိုင်ရာ မှတ်ချက်များကို အသုံးချခြင်းတွင်-
- ဝေါဟာရခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု- အကြောင်းအရာအတွင်း စကားလုံးများနှင့် စကားစုများ၏ အဓိပ္ပာယ်ကို ဆန်းစစ်ခြင်းနှင့် အဓိပ္ပာယ်ပြန်ဆိုခြင်း၊ စာသားများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်နိုင်စေခြင်း။
- အသိပညာဂရပ်တည်ဆောက်မှု- ရှုပ်ထွေးသော အချက်အလက်များကို စုစည်း၍ မြင်သာအောင် ကူညီပေးသည့် အရာများ နှင့် ၎င်းတို့၏ ဆက်ဆံရေးများ အပြန်အလှန်ချိတ်ဆက်ထားသော ကွန်ရက်များကို တည်ဆောက်ခြင်း။
- အချက်အလက်ပြန်လည်ရယူခြင်း- ကြီးမားသော စုစည်းမှုများမှ သက်ဆိုင်ရာ ဒေတာများကို ရှာဖွေခြင်းနှင့် ထုတ်ယူခြင်းသည် တိကျသော အချက်အလက်များကို ရယူရန် ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။
ကိန်းဂဏာန်းမှတ်ချက်များနှင့်အတူ ဒေတာအပေါ်လေ့ကျင့်ထားသော စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် AI စနစ်များသည် ရှုပ်ထွေးသောစာသားများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာနားလည်နိုင်ပြီး ၎င်းတို့၏ဘာသာစကားနားလည်နိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။
Entity မှတ်ချက်
အကြောင်းအရာ မှတ်ချက်သည် chatbot လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအတွဲများနှင့် အခြား NLP ဒေတာကို ဖန်တီးရာတွင် အရေးကြီးပါသည်။ ၎င်းတွင် အကြောင်းအရာများကို ရှာဖွေခြင်းနှင့် အညွှန်းတပ်ခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ အကြောင်းအရာ မှတ်ချက် အမျိုးအစားများ ပါဝင်သည်-
- အမည်ပေးထားသည့် အဖွဲ့အစည်း အသိအမှတ်ပြုခြင်း (NER)- သီးခြားအမည်များဖြင့် တံဆိပ်တပ်ခြင်း
- သော့ချက်စာလုံးတွဲခြင်း- သော့ချက်စာလုံးများ သို့မဟုတ် စကားစုများကို စာသားတွင် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် အမှတ်အသားပြုလုပ်ခြင်း။
- စကားတစ်စိတ်တစ်ပိုင်း (POS) တဂ်လုပ်ခြင်း- နာမဝိသေသနများ၊ နာမ်များနှင့် ကြိယာများကဲ့သို့ မတူညီသော စကားအသုံးအနှုန်းများကို အသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် အညွှန်းတပ်ခြင်း။
Entity မှတ်ချက်သည် စကား၏အစိတ်အပိုင်းများကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း၊ အမည်ပေးထားသည့်အရာများကိုအသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် စာသားအတွင်းရှိသော့ချက်စာလုံးများကိုရှာဖွေခြင်းတွင် NLP မော်ဒယ်များကို ကူညီပေးသည်။ မှတ်ချက်ပေးသူများသည် စာသားကို ဂရုတစိုက်ဖတ်ခြင်း၊ ပစ်မှတ်အကြောင်းအရာများကို ရှာဖွေခြင်း၊ ပလက်ဖောင်းပေါ်တွင် ၎င်းတို့ကို မီးမောင်းထိုးပြပြီး အညွှန်းများစာရင်းမှ ရွေးချယ်ပါ။ NLP မော်ဒယ်များအား အမည်ပေးထားသော entities များကို နားလည်သဘောပေါက်စေရန် ပိုမိုကူညီရန်၊ entity မှတ်ချက်များကို entity linking နှင့် မကြာခဏ ပေါင်းစပ်ထားသည်။
ဘာသာစကားဆိုင်ရာမှတ်စု
ဘာသာစကားဆိုင်ရာမှတ်ချက်များသည် ဘာသာစကား၏ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် သဒ္ဒါသွင်ပြင်လက္ခဏာများနှင့် သက်ဆိုင်သည်။ ၎င်းသည် စကားစုတစ်စိတ်တစ်ပိုင်းကို တဂ်ခြင်း၊ ပေါင်းစပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ပုံသဏ္ဌာန်ဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းခွဲများ ပါဝင်သည်။
စာရေးဆရာများသည် ၎င်းတို့၏သဒ္ဒါဆိုင်ရာ အခန်းကဏ္ဍများ၊ ပေါင်းစပ်ဖွဲ့စည်းပုံများ သို့မဟုတ် ရုပ်ပုံသဏ္ဍာန်အင်္ဂါရပ်များအလိုက် စာသားဆိုင်ရာဒြပ်စင်များကို အညွှန်းတပ်ပြီး စာသား၏ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်ဘာသာစကားကို ကိုယ်စားပြုသည်။
AI စနစ်များကို ဘာသာစကားမှတ်ချက်များပါသည့် ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားသောအခါ၊ ၎င်းတို့သည် ဘာသာစကားပုံစံများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာနားလည်နိုင်ပြီး ပိုမိုရှင်းလင်းတိကျသောရလဒ်များကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။
Text Annotation ကိစ္စများကို အသုံးပြုပါ။
AI နှင့် machine-learning applications များအတွက် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံ၊ စက်ဖတ်နိုင်သော ဖော်မတ်များအဖြစ် ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် စာသားမှတ်ချက်သည် လုပ်ငန်းနယ်ပယ်အသီးသီးတွင် အရေးပါသောအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဤသည်မှာ စာသားမှတ်စာ၏ ထင်ရှားသောအသုံးပြုမှုအချို့ဖြစ်သည်။
အာမခံ
စာသားမှတ်ချက်သည် အာမခံကုမ္ပဏီများသည် ဖောက်သည်၏တုံ့ပြန်ချက်အား ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရန်၊ တောင်းဆိုချက်များကို လုပ်ဆောင်ရန်နှင့် လိမ်လည်မှုကို ရှာဖွေရန် ကူညီပေးသည်။ မှတ်စုပြုထားသော ဒေတာအတွဲများတွင် လေ့ကျင့်ထားသော AI မော်ဒယ်များကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် အာမခံသူများသည် အောက်ပါတို့ကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်-
- မူဝါဒကိုင်ဆောင်သူ စုံစမ်းမေးမြန်းမှုများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်သဘောပေါက်ပြီး အမျိုးအစားခွဲပါ။
- တောင်းဆိုချက်စာရွက်စာတမ်းများကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပါ။
- လိမ်လည်လုပ်ဆောင်မှုများ၏ ညွှန်ပြသည့်ပုံစံများကို ဖော်ထုတ်ပါ။
ဘဏ်လုပ်ငန်း
စာသားမှတ်ချက်သည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှု၊ လိမ်လည်မှုရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းနှင့် ဘဏ်လုပ်ငန်းတွင် စာရွက်စာတမ်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို ကူညီပေးသည်။ မှတ်စုပြုထားသော အချက်အလက်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့် AI စနစ်များသည် အောက်ပါတို့ကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်-
- ဖောက်သည်တောင်းဆိုမှုများကို အလိုအလျောက် အမျိုးအစားခွဲပါ။
- သုံးစွဲသူများ၏ သုံးသပ်ချက်များတွင် ခံစားချက်များကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပါ။
- ချေးငွေလျှောက်ထားမှုများကို လုပ်ဆောင်ပါ။
ဤမော်ဒယ်များသည် မှားယွင်းသော အရောင်းအ၀ယ်များ သို့မဟုတ် စာသားအချက်အလက်များအတွင်း သံသယဖြစ်ဖွယ်ပုံစံများကို ဖော်ထုတ်နိုင်သည်။
တယ်လီကွန်း
စာသားမှတ်ချက်သည် တယ်လီကွန်းကုမ္ပဏီများအား သုံးစွဲသူ၏ပံ့ပိုးကူညီမှုကို မြှင့်တင်ရန်၊ ဆိုရှယ်မီဒီယာကို စောင့်ကြည့်ရန်နှင့် ကွန်ရက်ပြဿနာများကို စီမံခန့်ခွဲနိုင်စေပါသည်။ မှတ်စုမှတ်ထားသော ဒေတာအတွဲများပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ထားသော စက်သင်ယူမှုပုံစံများသည် အောက်ပါတို့ကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်-
- ဖောက်သည်တိုင်ကြားချက်များကို ဖော်ထုတ်ပါ။
- သုံးစွဲသူတွေရဲ့ ခံစားချက်တွေကို နားလည်ပါ။
- အစီရင်ခံတင်ပြထားသော ပြဿနာများ၏ ပြင်းထန်မှုအပေါ်အခြေခံ၍ ကွန်ရက်ထိန်းသိမ်းခြင်းလုပ်ငန်းများကို ဦးစားပေးလုပ်ဆောင်ပါ။
စာသားဒေတာကို ဘယ်လို မှတ်သားရမလဲ။
- မှတ်ချက်များကို သတ်မှတ်ရန်- ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ အမည်ပေးထားသည့်အရာ အသိအမှတ်ပြုမှု သို့မဟုတ် စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းကဲ့သို့သော သင်ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းလိုသော သီးခြား NLP လုပ်ငန်းကို သတ်မှတ်ပါ။
- သင့်လျော်သော မှတ်စာကိရိယာကို ရွေးချယ်ပါ။− သင့်ပရောဂျက်လိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီသော စာသားမှတ်စုကိရိယာ သို့မဟုတ် ပလပ်ဖောင်းကို ရွေးချယ်ပြီး လိုချင်သော မှတ်ချက်အမျိုးအစားများကို ပံ့ပိုးပါ။
- မှတ်ချက်လမ်းညွှန်ချက်များ ဖန်တီးပါ။− အရည်အသွေးမြင့်ပြီး တိကျသောမှတ်ချက်များကို သေချာလိုက်နာရန် မှတ်သားသူများအတွက် ရှင်းလင်းပြီး တသမတ်တည်း လမ်းညွှန်ချက်များကို ပြုစုပါ။
- ဒေတာကို ရွေးချယ်ပြီး ပြင်ဆင်ပါ။: မှတ်သားသူများအတွက် လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ကွဲပြားပြီး ကိုယ်စားပြုသော စာသားအကြမ်းဒေတာ နမူနာကို စုဆောင်းပါ။
- လေ့ကျင့်ပြီး မှတ်စုများကို အကဲဖြတ်ပါ။မှတ်ချက်ပေးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် လိုက်လျောညီထွေရှိမှုနှင့် အရည်အသွေးကို သေချာစေရန် လေ့ကျင့်ရေးနှင့် စဉ်ဆက်မပြတ် တုံ့ပြန်ချက်များကို မှတ်ချက်ပေးသူများထံ ပေးဆောင်ပါ။
- အချက်အလက်ကို မှတ်သားထားပါ။: စာရေးဆရာများသည် သတ်မှတ်ထားသော လမ်းညွှန်ချက်များနှင့် မှတ်ချက်အမျိုးအစားများအလိုက် စာသားကို အညွှန်းတပ်သည်။
- မှတ်ချက်များကို ပြန်လည်သုံးသပ်ပြီး ပြန်လည်ပြင်ဆင်ပါ။: မှတ်ချက်များကို ပုံမှန်ပြန်လည်သုံးသပ်ပြီး ပြန်လည်ပြင်ဆင်ပါ၊ ကွဲလွဲမှုများ သို့မဟုတ် အမှားအယွင်းများကို ဖြေရှင်းကာ ဒေတာအတွဲကို ထပ်ခါတလဲလဲ မြှင့်တင်ပါ။
- ဒေတာအတွဲကို ခွဲလိုက်ပါ။− စက်သင်ယူမှုပုံစံကို လေ့ကျင့်ပြီး အကဲဖြတ်ရန် လေ့ကျင့်မှု၊ အတည်ပြုချက်နှင့် စမ်းသပ်မှုအစုများအဖြစ် မှတ်စုမှတ်ထားသော အချက်အလက်များကို ပိုင်းခြားပါ။
Shaip မင်းအတွက် ဘာလုပ်ပေးနိုင်မလဲ။
Shaip သည် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်အောင် ဆောင်ရွက်ပေးသည်။ စာသားမှတ်ချက်ဖြေရှင်းချက် လုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးတွင် သင်၏ AI နှင့် machine learning applications များကို စွမ်းအားမြှင့်ရန်။ အရည်အသွေးမြင့်ပြီး တိကျသော မှတ်ချက်များကို အာရုံစိုက်ခြင်းဖြင့်၊ Shaip ၏ အတွေ့အကြုံရှိသော အဖွဲ့နှင့် အဆင့်မြင့် မှတ်စာပလက်ဖောင်းသည် မတူကွဲပြားသော စာသားဒေတာများကို ကိုင်တွယ်နိုင်သည်။
စိတ်ခံစားမှုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း၊ အမည်ပေးထားသည့်အရာအား အသိအမှတ်ပြုခြင်း သို့မဟုတ် စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းရှိမရှိ၊ Shaip သည် သင်၏ AI မော်ဒယ်များ၏ ဘာသာစကားနားလည်မှုနှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန် စိတ်ကြိုက်ဒေတာအစုံများကို ပေးပို့ပါသည်။
သင်၏ စာသားမှတ်စာ လုပ်ငန်းစဉ်ကို ချောမွေ့စေပြီး သင်၏ AI စနစ်များသည် ၎င်းတို့၏ အလားအလာ အပြည့်ရှိစေရန် သေချာစေရန် Shaip အား ယုံကြည်ပါ။
