Classification et définition de l'annotation de texte AI

Les systèmes d'IA sont entraînés à l'aide de données annotées afin de créer des modèles précis et spécifiques à une cible. Pendant le processus d'annotation des données, les balises de métadonnées sont utilisées pour définir les caractéristiques de l'ensemble de données. Ces métadonnées incluent des balises qui mettent en évidence des attributs tels que des expressions, des mots-clés ou des phrases. La qualité des annotations de texte est cruciale pour créer des modèles de haute précision. Dans cet article, nous nous concentrerons sur le concept et les différents types d'annotation de texte.

Qu'est-ce que l'annotation de texte

L'annotation de texte IA est le processus d'association de balises à des fichiers texte numériques et à leur contenu. Il convertit les annotations de texte en un ensemble de données pouvant être utilisé pour former des modèles pour divers algorithmes de traitement du langage naturel et applications de vision par ordinateur. Cette méthode d'annotation peut fournir des informations précieuses pour aider les machines à comprendre et à traiter les données textuelles.

En termes simples, l'annotation de texte consiste à ajouter des annotations au texte en utilisant différentes normes en fonction des besoins et des cas d'utilisation. L'annotation peut annoter des mots, des phrases, etc., et leur attribuer des étiquettes telles que des noms propres, des émotions, des intentions, etc.

Types d'annotations de texte

Les annotations de texte sont divisées en plusieurs types en fonction de la partie texte de l'annotation et de la signification de cette partie du texte.

Annotation émotionnelle, annotez des phrases avec leurs émotions correspondantes. Les annotations de sentiments sont également utilisées dans les ensembles de données pour former des modèles d'analyse des sentiments qui classent le texte selon diverses étiquettes telles que heureux, triste, en colère, positif, négatif, neutre, etc.

Annotation d'intention, annotez les phrases pour détecter l'intention qui correspond au contexte correct de la phrase. Cette technique d'annotation est largement utilisée dans les assistants virtuels et les chatbots.

Annotation d'entité, l'annotation d'entité annote des phrases clés, des entités nommées ou des parties du discours de phrases. Les annotations d'entité aident à attirer l'attention sur les détails clés des textes longs. Cette technique permet également de préparer des ensembles de données pour des modèles qui extraient différents types d'entités à partir de grandes quantités de texte. Il est largement utilisé dans la plupart des tâches liées à la PNL.

Parmi eux, l'entité peut être l'un des éléments suivants :

• Mots clés
• Parties du discours : adjectifs, noms, verbes, etc.
• Entités nommées : lieux, noms de personnes, noms d'organisations, dates, événements, etc.

Classification de texte

Comme son nom l'indique, la classification de texte classe les documents ou les groupes de phrases sous des balises spécifiques. Cette annotation permet de classer de grandes quantités de texte ou de documents dans des catégories appropriées telles que la classification des documents, la classification des produits et l'annotation des sentiments.

Annotation linguistique

L'annotation linguistique fait référence à l'annotation de la sémantique, de la phonétique et d'autres détails liés à la langue d'un texte ou d'un discours. Cette annotation permet de comprendre le discours et le discours du contenu. De plus, cela inclut l'identification de l'intonation, de l'accentuation, des pauses, etc.

L'annotation de texte joue un rôle important aujourd'hui car nous avons besoin d'énormes quantités de données pour former divers modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond. Des données bien étiquetées améliorent la qualité des données, améliorant ainsi encore la précision des modèles d'IA.

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