6 postupů označování dat pro zlepšení relevance vyhledávání
Relevance vyhledávání je kritickým faktorem při zlepšování rozpoznávání značky a uživatelské zkušenosti. Označování dat může firmám pomoci dosáhnout lepší relevance vyhledávání tím, že vytvoří a trénuje modely strojového učení, aby poskytovaly přesné výsledky.
Příspěvek na blogu pojednává o šesti postupech označování dat pro zlepšení relevance vyhledávání:
- Školení hodnotitelů: Anotátoři dat by měli být vyškoleni, aby pracovali v souladu s přísnými pokyny a zajistili vysoce kvalitní označování dat.
- Vzorkování dotazů: Vzorkování dotazů pomáhá minimalizovat zkreslení a zajišťuje, že reprezentativní data jsou správná pro větší soubor dat.
- Návrh projektu označování dat: Projekty označování dat by měly mít dobře definovaný pracovní postup návrhu, aby bylo možné rozdělit obrovský úkol na menší a jednodušší úkoly.
- Extrahujte diverzifikovaná data: Data by měla být shromažďována z různých zdrojů, aby byla zajištěna rozmanitost v demografických údajích, jazycích, zeměpisných oblastech, věkových skupinách a preferencích vyhledávání.
- Čištění datové sady: Čištění datové sady je nezbytné pro opravu nesprávných, poškozených a nesprávně formátovaných dat. To pomůže zlepšit přesnost modelu AI.
- Spusťte pilotní projekty: Pilotní projekty jsou skvělým způsobem, jak otestovat účinnost strategií označování dat a určit čas potřebný k dokončení celého projektu.
Příspěvek na blogu také zdůrazňuje důležitost označování dat pro relevanci vyhledávání a jak může pomoci podnikům zlepšit vývoj produktů a rozhodování.
Přečtěte si celý článek zde:
https://www.technostag.com/data-labeling-best-practices-for-search-relevance/
