Document annotation သည် စာရွက်စာတမ်းတစ်ခုမှ သီးခြားအသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ရှာဖွေပြီး ထုတ်ယူရန် AI နည်းပညာကို အသုံးပြုသည်။ ၎င်းသည် အလွယ်တကူရရှိနိုင်ပြီး မျှဝေသုံးစွဲနိုင်စေရန် သတင်းအချက်အလက်ရှာဖွေရန် လွယ်ကူသောနည်းလမ်းဖြင့် manual ရှာဖွေခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို အစားထိုးခြင်းဖြင့် စာသားလုပ်ဆောင်ခြင်းကို တော်လှန်ပြောင်းလဲစေသည်။ ၎င်းတွင်၊ အပါအဝင် မတူညီသော အမျိုးအစားများ ပါဝင်သည်-
- Entity Annotation ဟု အမည်ပေးထားသည်။ - အမည်ပေးထားသော မှတ်ချက်သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကဲ့သို့သော ကဏ္ဍများတွင် အလိုအလျောက်ဒေတာထုတ်ယူခြင်းအတွက် အသုံးဝင်သော အမည်များ သို့မဟုတ် ရက်စွဲများကဲ့သို့ သီးခြားဒေတာကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ပေးပါသည်။
- ခံစားချက်မှတ်ချက်များ - Sentiment annotation သည် တရားဝင်စာရွက်စာတမ်းလုပ်ဆောင်ခြင်းတွင် အရေးကြီးသော ခံစားချက်များ သို့မဟုတ် စိတ်ခံစားမှုအပေါ်အခြေခံ၍ စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားသည်။
- semantic မှတ်ချက် - Semantic document annotation သည် စာရွက်စာတမ်းတစ်ခုသို့ ဆက်စပ်သဘောတရားများအကြောင်း အပို metadata ကို ပူးတွဲပေးပါသည်။ ၎င်းသည် အကြောင်းအရာကို နားလည်ပြီး ပြန်လည်အသုံးပြုရာတွင် ကူညီပေးသည်။
Document annotation သည် အောက်ပါအတိုင်း လုပ်ဆောင်သကဲ့သို့ AI နှင့် machine learning တွင် အရေးပါသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်-
- အရည်အသွေးမြင့် ဒေတာအတွဲများဖြင့် ၎င်းတို့၏ မော်ဒယ်များကို မြှင့်တင်ပါ။
- သဘာဝဘာသာစကားနားလည်မှုကို မြှင့်တင်ပေးသည်။
- အချက်အလက်တွေကို အလွယ်တကူ ထုတ်ယူနိုင်အောင် ကူညီပေးတယ်။
- ဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို တွန်းအားပေးရန် မတူကွဲပြားသော ဒိုမိန်းများတွင် အလိုအလျောက်စနစ်ကို အဆင်ပြေချောမွေ့စေသည်။
AI နှင့် machine learning တွင် အခြေခံကျသော အဆောက်အဦတစ်ခုအနေဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပိုမိုအဆင့်မြင့်သော အပလီကေးရှင်းများကို ပြုစုပျိုးထောင်ခြင်းဖြင့် မှတ်တမ်းမှတ်စာသည် ဆက်လက်အရေးကြီးပါသည်။
ဒီမှာအပြည့်အဝဆောင်းပါးဖတ်ရန်:
https://www.labelvisor.com/why-document-annotation-is-a-game-changer-in-text-processing/
