ဒေတာသည် စီးပွားရေးလုပ်ငန်း သို့မဟုတ် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခု၏ အရေးကြီးသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒါပေမယ့် ပိုမိုကောင်းမွန်တဲ့ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုတွေအတွက် အဲဒီဒေတာကို ဘယ်လိုအသုံးပြုရမလဲဆိုတာ သင်သိပါသလား။ နံပါတ်၊ ထို့နောက် ဤဘလော့ဂ်သည် လုပ်ငန်းလိုအပ်ချက်အရ ဒေတာကို စုဆောင်းလေ့ကျင့်နည်းနှင့် ဒေတာကို ထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်စေရန်အတွက် သင့်မေးမြန်းချက်အားလုံးအတွက် အဖြေဖြစ်သည်။
ဆောင်းပါးမှ အဓိက ယူဆောင်သွားသည်မှာ
- အကယ်၍ သင်သည် သင့်အဖွဲ့အစည်းတစ်ဝှမ်းလုံးရှိ စက်သင်ယူမှုပရိုဂရမ်များကို အသုံးပြုနေပါက သင့်မော်ဒယ်ကို တိကျပြီး ပိုကောင်းစေရန်အတွက် ဒေတာသည် အရေးကြီးပြီး အရေးကြီးသောသော့ဖြစ်ကြောင်း နားလည်ထားရန် လိုအပ်ပါသည်။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် သင်သည် စက်သင်ယူမှုနှင့် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) နည်းပညာကို သင်၏ စကားပြောပရောဂျက်များတွင် အသုံးပြုသည်နှင့်အမျှ ဒေတာအရည်အသွေးသည် သင့်လုပ်ငန်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ပျက်ပြားစေပါသည်။
- NLP သည် အလိုအလျောက် စကားပြော မှတ်သားမှု နည်းပညာတွင် အလုပ်လုပ်ပြီး ထိထိရောက်ရောက် လုပ်ဆောင်ရန် အရည်အသွေး ဒေတာ လိုအပ်သည်။ စကားပြောဒေတာကို ဦးစွာစုဆောင်းရန် လူဦးရေစာရင်းရောနှောမှုကို ဖန်တီးရန် လိုအပ်သည်။
- နောက်တစ်ဆင့်တွင် သင်သည် တကယ့်လူများထံမှ ဒေတာကို စုဆောင်းပြီး data transcriptionist ၏အကူအညီဖြင့် ဒေတာအားလုံးကို ကူးယူဖော်ပြရမည်ဖြစ်ပြီး၊ ထို့နောက် ဘာသာစကားပုံစံကို လေ့ကျင့်ရန် သီးခြားစမ်းသပ်ဒေတာကို တည်ဆောက်ရမည်ဖြစ်ပြီး နောက်ဆုံးထွက်ရှိမှုကို အကဲဖြတ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို စံအမှတ်အသားပြုရန် အလိုအလျောက် စကားပြောအသိအမှတ်ပြုသည့်ဆော့ဖ်ဝဲ။
ဒီမှာအပြည့်အဝဆောင်းပါးဖတ်ရန်:
https://www.twinztech.com/collect-train-data-for-speech-projects/
