Текстовая аннотация Empower NLP с помощью сотрудничества человека и искусственного интеллекта

Искусственный интеллект и его приложения никуда не денутся. Эта технология изменила то, как мы взаимодействуем с миром, и превратилась из научно-фантастической мечты в важную часть нашей жизни. Некоторые из наиболее развитых подобластей ИИ — это машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети, обработка естественного языка и компьютерное зрение. Эти подполя имеют разные применения; большую часть времени эти подполя работают в конвергенции. Например, многие модели обработки естественного языка используют машинное обучение для установления каналов связи между людьми и машинами. В этом блоге мы рассмотрим НЛП, понимание Текстовая аннотация НЛП, его типы и многое другое.

Что такое обработка естественного языка?

Обработка естественного языка (НЛП) — одна из крупнейших областей искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам понимать, манипулировать и интерпретировать человеческий язык. Текстовые аннотации NLP используют текстовые и речевые данные для обучения таких моделей, как чат-боты, механизмы машинного перевода, голосовые боты и анализ настроений, повышая производительность во многих сферах бизнеса, таких как здравоохранение, банковское дело, страхование, электронная коммерция, телекоммуникации и т. д.

Многие текстовые модели НЛП разрабатываются в сочетании с контролируемым или полуконтролируемым машинным обучением, и для разработки модели обработки естественного языка на основе этого обучения нам нужно много аннотированных текстовых корпусов. Аннотированный текстовый корпус означает текстовые данные в огромных количествах с надлежащей аннотацией каждого объекта для конкретных случаев использования. Маркировка этого типа данных потребует большой работы, но, к счастью, у Macgence есть опытные аннотаторы, которые могут справиться с таким огромным количеством немаркированных данных. В кратчайшие сроки Macgence поможет разработчикам текстовых аннотаций НЛП разметить все текстовые данные, чтобы вы могли обучить их модель анализу настроений.

Что такое текстовая аннотация в машинном обучении?

Аннотация к текстовым данным может назначать метки или метаданные документу или частям его содержимого, например ключевым словам, фразам и предложениям. Аннотированный текст помогает машинам понимать контекст человеческих языков. Похожие слова, используемые людьми, могут иметь разные намерения или настроения, а методы текстовых аннотаций НЛП помогают нам понять истинное значение слов или контекст любого данного предложения или текстового документа.

Типы методов текстовых аннотаций

Аннотации настроений

Часто люди склонны быть саркастичными в своих ответах. Особенно на веб-сайтах и ​​в обзорах мы склонны делиться своими неудачными впечатлениями о ресторане или отеле через сарказм, и машины могут легко ошибочно интерпретировать их как комплименты. Если каждый саркастический комментарий будет восприниматься машинами как комплимент, это полностью исказит результаты. Вот почему аннотация настроений становится решающей. Этот метод определяет эмоцию или отношение, лежащее в основе предложения (сарказм); каждое предложение помечается как нейтральное, положительное или отрицательное.  

Аннотация намерения

Этот метод дифференцирует намерения пользователей. При взаимодействии с чат-ботами разные пользователи реагируют с разными намерениями. Некоторые запрашивают выписки, другие требуют ответов о завышенных расходах, некоторые подтверждают списание денег и многое другое. В этой методике эти различные типы желаний классифицируются с помощью соответствующих ярлыков. 

Аннотация объекта

Это наиболее важная техника текстовой аннотации НЛП, которая используется для идентификации, маркировки и атрибутирования нескольких объектов в данном тексте или предложении. Мы могли бы разбить аннотацию объекта на следующие:

• Тегирование ключевых фраз – это включает в себя поиск и идентификацию ключевых слов в тексте.
• Признание названного лица – это включает в себя аннотирование имен собственных, таких как имена людей, мест, стран и т. д.
• Части речи Аннотация включает в себя определение существительных, глаголов, прилагательных, знаков препинания, предлогов и многого другого в предложении.

Классификация текста

Аннотаторы текста НЛП, также известные как классификация документов или категоризация текста, читают фрагменты абзацев или предложений и понимают чувства, эмоции и намерения, стоящие за ними. Затем они классифицируют текст на основе своего понимания по категориям, указанным в их проектах. Это может быть так же просто, как классифицировать часть статьи по категориям развлечений или спорта, или так же сложно, как классифицировать продукты в магазине электронной коммерции. 

Лингвистическая аннотация

Лингвистическая аннотация включает в себя все, что мы обсуждали до сих пор, но единственная разница здесь в том, что процесс аннотации выполняется на основе языковых данных. По этой причине этот метод включает дополнительный тип аннотации, называемый фонетической аннотацией, где помечаются интонации, естественные паузы, ударения и многое другое.

Варианты использования текстовых аннотаций

Текстовые аннотации используются в различных отраслях и секторах, где используются обработка естественного языка (NLP) и машинное обучение. Вот несколько отраслей, где обычно используются текстовые аннотации НЛП:

Медицинские исследования и здравоохранение:

• Аннотаторы могут комментировать текст медицинской литературы терминами, связанными с болезнями, недомоганиями и методами лечения, для создания Наборы данных для открытия знаний и извлечения информации.

Финансовые вопросы:

• Финансовые учреждения используют текстовые аннотации NLP для анализа новостей, сообщений в социальных сетях и финансовых отчетов для измерения настроений рынка.
• Аналитики аннотируют финансовые документы, чтобы извлечь необходимую информацию для оценки рисков и принятия решений.

Розничная торговля и электронная коммерция:

• Электронная коммерция использует текстовые аннотации для извлечения атрибутов продукта, анализа мнений клиентов на основе отзывов и категоризации продуктов.
• Это помогает понять тенденции, предпочтения продуктов и отзывы клиентов.

Обслуживание и поддержка клиентов:

• Компании классифицируют и проверяют электронную переписку, стенограммы чатов и заявки в службу поддержки клиентов, используя текстовые аннотации NLP, чтобы ускорить время ответа и выявить повторяющиеся проблемы.

Законность и соответствие:

• Юристы используют текстовые аннотации для категоризации и извлечения данных для правовых исследований и обеспечения соответствия из контрактов, прецедентного права и юридических документов.

Как помогает подход Macgence HITL (Человек в цикле)?

Ключевые преимущества подхода HITL в текстовых аннотациях НЛП включают в себя:

Улучшенная точность и качество

Эксперты Macgence лучше понимают неоднозначные и сложные данные, что позволяет им выявлять и исправлять ошибки, которые автоматизированные системы могут не заметить. Это особенно полезно в сценариях, включающих редкие данные или языки с ограниченным количеством примеров, где одни только алгоритмы машинного обучения могут оказаться неэффективными.

Улучшенное контекстуальное понимание

Люди привносят тонкие суждения и контекстуальные знания в текстовые аннотации НЛП, что имеет решающее значение для задач, требующих субъективной интерпретации, таких как анализ настроений. Участие человека Macgence обеспечивает более точную и содержательную маркировку данных.

Разрешение пограничного случая

HITL ценен при решении сложных пограничных случаев, требующих человеческого суждения и рассуждения, с которыми часто трудно справиться точно. Люди-аннотаторы Macgence могут гарантировать, что они правильно маркируют эти редкие или сложные случаи, что повышает надежность и производительность моделей ИИ, обученных на этих данных.

Непрерывное улучшение:

Подход HITL обеспечивает итеративный цикл обратной связи, в котором люди-аннотаторы предоставляют ценную информацию и обратную связь для улучшения автоматизированных систем. Это сотрудничество со временем приводит к постоянному совершенствованию точности и качества аннотаций.

Активное обучение и запросы

Системы HITL могут использовать методы активного обучения, когда модель запрашивает у людей аннотации к неопределенным или сложным примерам, тем самым концентрируя усилия человека на наиболее информативных случаях. Это оптимизирует процесс аннотирования и повышает точность аннотаций, одновременно сокращая общие усилия.

Контроль качества

Аннотаторы-люди придерживаются определенных мер и рекомендаций по контролю качества, гарантируя, что аннотации соответствуют желаемым стандартам с Macgence. Такие методы, как привлечение стороннего аннотатора для достижения консенсуса или применение стратегий достижения консенсуса. Среди нескольких аннотаторов повышается надежность и снижается влияние индивидуальных предубеждений.

Macgence использует подход HITL в текстовой аннотации NLP и объединяет сильные стороны человеческого интеллекта и возможностей ИИ. В результате получаются более надежные, точные и контекстно-нюансированные модели NLP. Эта синергия имеет решающее значение для повышения эффективности аннотации данных с использованием ИИ. Особенно в сложных, неоднозначных или крайне субъективных задачах аннотации.

Получите более быстрые решения для маркировки наборов текстовых данных

Одержимы помощью разработчикам ИИ в течение многих лет в отрасли. Мы здесь, в Macgence, преуспеваем на практике мирового класса, чтобы предоставлять решения на каждом этапе требований к наборам данных ИИ. От выбора правильного типа данных и структурирования неструктурированных данных до поэтапного сбора пользовательских данных и предварительно маркированных готовых наборов данных.

Заключение

Текстовая аннотация NLP является основой для обучения и улучшения моделей NLP. От начальных стадий сбора и подготовки данных до подробных процессов рабочего процесса аннотации, контроля качества и интеграции с моделями машинного обучения. Каждый шаг имеет решающее значение для обеспечения эффективности и точности приложений NLP. Будущее текстовой аннотации, отмеченное достижениями в инструментах на базе ИИ. Расширенные рекомендации и использование синтетических данных указывают на более эффективный и сложный ландшафт. Ключевой вывод заключается в том, что по мере дальнейшего развития NLP важность тщательных и продвинутых процессов текстовой аннотации будет становиться все более важной. Формирование будущих возможностей ИИ в понимании и обработке человеческого языка.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Предыдущий блог

Следующий блог