6 методов маркировки данных для повышения релевантности поиска
Релевантность поиска является важнейшим фактором повышения узнаваемости бренда и удобства пользователей. Разметка данных может помочь компаниям добиться большей релевантности поиска за счет создания и обучения моделей машинного обучения для получения точных результатов.
В сообщении блога обсуждаются шесть методов маркировки данных для повышения релевантности поиска:
- Обучение оценщиков: Аннотаторы данных должны быть обучены работать в соответствии со строгими правилами и обеспечивать высококачественную маркировку данных.
- Выборка запросов: выборка запросов помогает минимизировать предвзятость и гарантирует, что репрезентативные данные верны для большего набора данных.
- Разработка проекта маркировки данных: Проекты маркировки данных должны иметь четко определенный рабочий процесс, позволяющий разбить огромную задачу на более мелкие и простые задачи.
- Извлекайте разнообразные данные: Данные следует собирать из различных источников, обеспечивая разнообразие демографических данных, языков, географических регионов, возрастных групп и поисковых предпочтений.
- Очистка набора данных: Очистка набора данных необходима для исправления неверных, поврежденных и неправильно отформатированных данных. Это поможет повысить точность модели ИИ.
- Запускайте пилотные проекты: Пилотные проекты — отличный способ проверить эффективность стратегий маркировки данных и определить время, необходимое для завершения всего проекта.
В сообщении блога также подчеркивается важность маркировки данных для релевантности поиска и то, как она может помочь компаниям улучшить разработку продуктов и принятие решений.
Читайте полный текст статьи здесь:
https://www.technostag.com/data-labeling-best-practices-for-search-relevance/
