Dùng thử Nanonet miễn phí. Tạo quy trình công việc tùy chỉnh để tự động hóa các quy trình dữ liệu thủ công trong 15 phút. Không cần thẻ tín dụng.
Học máy và Trí tuệ nhân tạo là những công nghệ đang phát triển nhanh chóng, tạo ra những phát minh không thể tin được mang lại lợi thế cho một số lĩnh vực trên toàn cầu. Và để phát triển các máy hoặc ứng dụng tự động như vậy, cần có một lượng lớn tập dữ liệu huấn luyện.
Đó là nơi chú thích dữ liệu phát huy tác dụng. Chú thích dữ liệu giúp hiểu rõ dữ liệu và được các doanh nghiệp sử dụng rộng rãi cho nhiều trường hợp sử dụng.
Hãy xem cách nó hoạt động và cách bạn có thể tự động hóa nó.
Chú thích dữ liệu là gì?
Chú thích dữ liệu là quy trình ghi nhãn dữ liệu có thể truy cập ở nhiều bố cục khác nhau như video, văn bản hoặc hình ảnh. Các tập dữ liệu được gắn nhãn được mong đợi cho việc học thiết bị được giám sát để máy móc có thể hiểu rõ ràng và dễ dàng các mẫu đầu vào.
Và để trang bị thị giác máy tính với một mô hình học máy đã được thiết lập, nó cần được chú thích chính xác bằng các công cụ và phương pháp phù hợp. Và nhiều loại phương pháp chú thích dữ liệu được sử dụng để phát triển các tập dữ liệu như vậy cho những nhu cầu cần thiết như vậy.
Các loại chú thích dữ liệu là gì?
Dữ liệu có thể có nhiều loại: âm thanh, văn bản, hình ảnh và video. Đối với mọi loại dữ liệu, chúng ta phải thực hiện chú thích dữ liệu. Vì vậy, hãy xem các loại chú thích dữ liệu khác nhau.
Chú thích Văn bản
70% của các công ty phụ thuộc vào văn bản.
Loại dữ liệu được sử dụng phổ biến nhất và nếu bạn cần sử dụng văn bản một cách hiệu quả, các mô hình AI của bạn sẽ hiểu văn bản nào được viết. Đó là nơi chú thích văn bản phát huy tác dụng.
Nhãn chú thích văn bản và cung cấp siêu dữ liệu cho dữ liệu văn bản của bạn. Điều này có nghĩa là bạn sẽ gắn nhãn văn bản và cho AI biết nội dung của văn bản đó. Nó có thể thêm thông tin về ý nghĩa, cấu trúc hoặc tình cảm của văn bản, trong số những thứ khác.
Chúng ta sẽ thảo luận về các loại chú thích văn bản sau:
- Chú thích tình cảm,
- Chú thích ý định,
- Chú thích ngữ nghĩa,
- Chú thích thực thể được đặt tên,
- Chú thích quan hệ
Chú thích cảm xúc
Chú thích tình cảm giúp xác định và phân loại cảm xúc, thái độ và ý kiến của con người được thể hiện trong bất kỳ loại văn bản nào. Người chú thích con người thường được sử dụng để đánh giá tình cảm và nội dung phù hợp trên các nền tảng web khác nhau, bao gồm cả mạng xã hội và trang web thương mại điện tử. Chú thích cảm tính xác định và gắn cờ các từ và nội dung nhạy cảm hoặc xúc phạm.
Ví dụ: nếu bạn chú thích câu "Tôi rất thích bữa tối sinh nhật", bạn sẽ phân loại "rất thích" với một tình cảm tích cực.
Chú thích ý định
Chú thích ý định là cần thiết cho các tương tác giữa người và máy. Nó giúp các thiết bị hiểu ý định của người dùng và ngôn ngữ tự nhiên.
Phân loại và thu thập dữ liệu đa mục đích có thể phân biệt mục đích thành các phân loại chính như lệnh, yêu cầu, đăng ký, xác nhận và đề xuất. Nó chủ yếu được sử dụng trong các ứng dụng đối mặt với con người như hỗ trợ trò chuyện để xác định những gì người đó muốn đạt được.
Chú thích ngữ nghĩa
Chú thích ngữ nghĩa cung cấp mối tương quan giữa các mục tương tự. Ví dụ: khi bạn đang tìm kiếm sản phẩm trên Amazon, bạn sẽ thấy phần “khách hàng cũng thích”. Phần này được tạo bởi chú thích ngữ nghĩa.
Chú thích liên kết các sản phẩm có tính chất tương tự với nhau và đặt chúng lại với nhau để khách hàng xem. Bằng cách lập chỉ mục các yếu tố khác nhau trong tiêu đề và truy vấn tìm kiếm sản phẩm, các dịch vụ chú thích ngữ nghĩa giúp đào tạo các thuật toán để hiểu các yếu tố đó và cải thiện kết quả tìm kiếm tổng thể.
Chú thích đối tượng được đặt tên
Chú thích thực thể được đặt tên (NER) là một quy trình được sử dụng để xác định và phân loại các thực thể như người, địa điểm và tổ chức trong văn bản. Các hệ thống NER yêu cầu một lượng lớn dữ liệu đào tạo được chú thích thủ công.
Điều này liên quan đến việc xác định và gắn nhãn các thực thể như con người, tổ chức và địa điểm trong văn bản.
Chú thích quan hệ
Chú thích quan hệ liên quan đến việc xác định và ghi nhãn các mối quan hệ giữa các thực thể trong văn bản. Ví dụ: nếu bạn có một văn bản như “Barack Obama là cha của Sasha Obama”, bạn có thể gắn nhãn mối quan hệ giữa “Barack Obama” và “Sasha Obama” là “cha”.
Chú thích âm thanh
Chú thích âm thanh là quá trình phiên âm và đánh dấu thời gian cho dữ liệu giọng nói. Chú thích âm thanh bao gồm phiên âm lời nói, phát âm và xác định phương ngữ, ngôn ngữ và nhân khẩu học của người nói.
Ví dụ, đây là một ứng dụng bảo mật tuyệt vời. Nếu các thiết bị bảo mật có thể xác định âm thanh kính vỡ, chúng có thể thông báo cho chính quyền.
Chú thích Hình ảnh
Chú thích hình ảnh giúp dễ dàng hiểu được thông tin hình ảnh được cung cấp cho robot. Chú thích hình ảnh là điều cần thiết để cải thiện thị giác robot, thị giác máy tính, nhận dạng khuôn mặt và các giải pháp bảo mật.
Chú thích hình ảnh bao gồm cung cấp nhãn cho các mục bên trong hình ảnh. Chúng có thể là chú thích, số nhận dạng, thẻ hoặc từ khóa.
Chú thích Video
Việc sử dụng video ngày càng nhiều và để an toàn hơn, các ứng dụng giám sát video được sử dụng để ngăn chặn việc lạm dụng video. Chú thích video giúp cải thiện các ứng dụng giám sát và bảo mật video.
Chú thích video là quá trình gắn nhãn các mục trong video bằng các thẻ có liên quan để AI có thể hiểu nội dung trong video.
Một ví dụ về chú thích video trong cuộc sống thực là trên ô tô tự lái. Để huấn luyện ô tô tự lái điều hướng đường và tránh chướng ngại vật, một lượng lớn dữ liệu video phải được thu thập và chú thích với các thông tin như vị trí của đèn giao thông, biển báo dừng và các phương tiện khác. Sau đó, các thuật toán máy học của ô tô có thể sử dụng dữ liệu được chú thích này để tìm hiểu cách nhận biết và phản hồi các đối tượng và tình huống này trong thời gian thực.
Atự động hóa bất kỳ quy trình dữ liệu nào một cách dễ dàng với quy trình công việc không cần mã của Nanonets.
Bắt đầu dùng thử miễn phí và tự động hóa việc thu thập, tải lên, xác minh, chú thích, phê duyệt dữ liệu, v.v.
Chú thích dữ liệu thủ công và tự động
Chà, hãy so sánh chú thích dữ liệu thủ công và tự động cạnh nhau.
|
Chú thích dữ liệu thủ công |
Chú thích dữ liệu tự động |
|
Liên quan đến việc con người thực gắn thẻ và phân loại các loại dữ liệu khác nhau. |
Nó sử dụng các thuật toán AI và máy học để xác định, gắn thẻ và phân loại dữ liệu. |
|
Nó rất tốn thời gian và kém hiệu quả. |
Rất hiệu quả và hoạt động nhanh hơn chú thích dữ liệu thủ công. |
|
Dễ mắc lỗi con người |
Ít lỗi hơn. |
|
Hoàn hảo cho các dự án quy mô nhỏ đòi hỏi sự chủ quan. |
Hoàn hảo cho các dự án quy mô lớn đòi hỏi tính khách quan hơn. |
|
Phương pháp này sử dụng khả năng của một người để hoàn thành nhiệm vụ. |
Phương pháp này xem xét các tác vụ chú thích dữ liệu trước đó để hoàn thành tác vụ. |
|
Đắt tiền so với chú thích dữ liệu tự động. |
Rẻ hơn so với chú thích dữ liệu thủ công |
Bạn nên chọn cái nào?
Điều này phần lớn phụ thuộc vào loại dữ liệu bạn đang làm việc. Nếu bạn đang làm việc với dữ liệu nhạy cảm, thì tốt hơn là nên làm việc với người chú thích dữ liệu con người để đảm bảo không có lỗi trong việc xác định các chi tiết quan trọng.
Chú thích dữ liệu tự động là lựa chọn tốt nhất khi rủi ro không cao và sai lầm sẽ không dẫn đến các sự kiện thảm khốc, chẳng hạn như liên kết các sản phẩm tương tự với nhau, xác định loại ô tô, v.v.
Tự động hóa các quy trình dữ liệu thủ công của bạn với Tự động hóa quy trình làm việc không cần mã.
Làm thế nào để làm chú thích dữ liệu?
Bây giờ chúng ta đã thấy những kiến thức cơ bản về chú thích dữ liệu, hãy tìm hiểu cách thực hiện. Các bước liên quan đến chú thích dữ liệu phụ thuộc vào loại dữ liệu, phạm vi của dự án và các yêu cầu cụ thể của dự án. Trong phần này, chúng ta sẽ xem tổng quan chung về các bước liên quan đến chú thích dữ liệu.
Bước 1: Thu thập dữ liệu
Trước khi chú thích dữ liệu, bạn cần thu thập nó. Bạn cần thu thập tất cả dữ liệu, bao gồm hình ảnh, video, bản ghi âm hoặc dữ liệu văn bản vào một nơi.
Một nền tảng như Nanonets có thể tự động hóa việc thu thập dữ liệu với các tùy chọn nhập dữ liệu.
Bước 2: Tiền xử lý dữ liệu
Bạn cần xử lý trước dữ liệu để chuẩn hóa nó. Bước này bao gồm xóa hình ảnh, cải thiện dữ liệu, định dạng văn bản hoặc sao chép video.
Nanonet có thể tự động hóa tiền xử lý dữ liệu với quy trình làm việc không cần mã. Bạn có thể chọn từ nhiều tùy chọn như định dạng ngày, khớp dữ liệu, xác minh dữ liệu, v.v.
Bước 3: Chọn công cụ chú thích dữ liệu
Tiếp theo, bạn nên chọn một công cụ để gắn nhãn và gắn thẻ dữ liệu. Dựa trên yêu cầu của bạn, bạn có thể chọn công cụ có liên quan. Dưới đây là một số bạn có thể xem:
- Chú thích dữ liệu – Mạng nano
- Chú thích Hình ảnh - V7
- Chú thích video – Appen
- Chú thích tài liệu – Mạng nano
Bước 4: Nguyên tắc chú thích
Bạn cần thiết lập các hướng dẫn cho người chú thích hoặc công cụ chú thích. Trong trường hợp này, bạn có thể đảm bảo rằng không có bước nào bị bỏ sót.
Bước 5: Chú thích
Sau khi các hướng dẫn đã được thiết lập, dữ liệu có thể được dán nhãn và gắn thẻ bởi người chú thích con người hoặc sử dụng phần mềm chú thích dữ liệu.
Bước 6: Kiểm soát chất lượng
Sau khi dữ liệu được chú thích, nó cần được xem xét lại. Bạn có thể thực hiện nhiều chú thích mù để đảm bảo rằng kết quả là chính xác.
Bước 7: Xuất dữ liệu
Khi chú thích dữ liệu hoàn tất, đã đến lúc xuất nó ở định dạng bắt buộc. Bạn có thể sử dụng các nền tảng như Nanonets để xuất dữ liệu liền mạch ở định dạng bạn chọn sang hơn 5000 phần mềm kinh doanh.
Toàn bộ quá trình chú thích dữ liệu có thể mất từ vài ngày đến vài tuần, tùy thuộc vào kích thước và độ phức tạp của dữ liệu cũng như các tài nguyên có sẵn.
Tương lai của chú thích dữ liệu
Lượng dữ liệu được tạo ra mỗi ngày đang tăng theo cấp số nhân. Người ta ước tính rằng hơn 2.5 triệu tỷ byte dữ liệu được tạo ra mỗi ngày, rất lớn!
Chú thích dữ liệu sẽ giúp doanh nghiệp hiểu dữ liệu và sử dụng dữ liệu hiệu quả hơn. Hiện tại, hầu hết các công cụ chú thích dữ liệu đều cần sự can thiệp của con người ở giai đoạn này hay giai đoạn khác. Khi công nghệ tiến bộ, chúng tôi có thể tự động hóa toàn bộ quá trình này.
Phần mềm như Nanonets có thể đơn giản hóa việc chú thích dữ liệu cho các doanh nghiệp khi đang di chuyển. Trong trường hợp bạn có bất kỳ yêu cầu nào về chú thích dữ liệu tài liệu, vui lòng liên hệ với chúng tôi. Nanonet có thể tự động trích xuất dữ liệu từ tài liệu và chú thích tài liệu một cách dễ dàng để tự động hóa bất kỳ tác vụ tài liệu nào.
Liên hệ với nhóm bán hàng của chúng tôi để thiết lập quy trình làm việc không cần mã cho trường hợp sử dụng của bạn ngay hôm nay.
Câu Hỏi Thường Gặp
Các trường hợp sử dụng chú thích dữ liệu khác nhau là gì?
Chú thích dữ liệu có lợi trong:
Nâng cao chất lượng kết quả của công cụ tìm kiếm cho nhiều người dùng
Công cụ tìm kiếm yêu cầu người dùng cung cấp thông tin chi tiết. Các thuật toán của họ phải lọc số lượng lớn các bộ dữ liệu được dán nhãn để đưa ra câu trả lời thỏa đáng. Chẳng hạn, Bing của Microsoft. Mặt sau nó phục vụ cho nhiều thị trường; nhà cung cấp phải đảm bảo rằng các kết quả mà công cụ tìm kiếm sẽ cung cấp sẽ phù hợp với lĩnh vực kinh doanh, văn hóa của người dùng, v.v.
Cải thiện Đánh giá Tìm kiếm Địa phương
Trong khi các công cụ tìm kiếm tìm kiếm đối tượng toàn cầu, các đại lý cũng phải đảm bảo rằng họ cung cấp cho người dùng kết quả được bản địa hóa. Người chú thích dữ liệu có thể kích hoạt điều đó bằng cách gắn nhãn hình ảnh, thông tin và các chủ đề khác theo vị trí địa lý.
Cải thiện mức độ liên quan của nội dung truyền thông xã hội
Cũng giống như các công cụ tìm kiếm, các phương tiện truyền thông xã hội cũng cần cung cấp các đề xuất nội dung tùy chỉnh cho người dùng. Chú thích dữ liệu có thể cho phép các nhà phát triển phân loại và phân loại nội dung cho phù hợp. Một ví dụ là phân loại nội dung mà người dùng có xu hướng sử dụng hoặc hiểu dựa trên kiểu xem của họ và nội dung mà họ sẽ thấy có liên quan dựa trên nơi họ cư trú hoặc làm việc.
Chú thích dữ liệu là tẻ nhạt và tốn thời gian. Rất may, các hệ thống AI (trí tuệ nhân tạo) hiện có thể truy cập được để tự động hóa quy trình.
Công cụ chú thích dữ liệu là gì?
Nói một cách đơn giản, đó là một lối thoát hoặc một cổng thông tin cho phép các chuyên gia và chuyên gia chú thích bộ dữ liệu nhãn hoặc thẻ của tất cả các danh mục. Nó là phương tiện hoặc cầu nối giữa dữ liệu thô và kết quả mà các mô-đun máy học của bạn cuối cùng sẽ tạo ra.
Thiết bị ghi nhãn dữ liệu là một giải pháp dựa trên đám mây hoặc tại chỗ, chú thích dữ liệu đào tạo chất lượng tuyệt vời cho máy học. Trong khi nhiều công ty dựa vào nhà cung cấp bên ngoài để thực hiện các chú thích phức tạp, một số tổ chức vẫn có thiết bị của riêng họ được chế tạo tùy chỉnh hoặc thiết lập trên phần mềm miễn phí hoặc thiết bị nguồn mở có sẵn trên thị trường. Các thiết bị như vậy thường được thiết kế để xử lý các loại dữ liệu cụ thể, ví dụ: video, hình ảnh, văn bản, âm thanh, v.v. Các thiết bị này cung cấp các tùy chọn hoặc tính năng như đa giác giới hạn hoặc hộp cho người chú thích dữ liệu để gắn nhãn hình ảnh. Họ chỉ có thể chọn tùy chọn và thực hiện các nhiệm vụ cụ thể của mình.
Ưu điểm của chú thích dữ liệu là gì?
Chú thích dữ liệu ngay lập tức hỗ trợ thuật toán máy học được trang bị các quy trình học có giám sát để dự đoán chính xác. Tuy nhiên, có một số lợi ích bạn cần hiểu để chúng ta có thể hiểu được tầm quan trọng của nó trong thế giới AI.
Nâng cao độ chính xác của đầu ra
Càng nhiều dữ liệu chú thích hình ảnh được sử dụng để đào tạo máy học, độ chính xác sẽ càng cao. Sự đa dạng của các bộ dữ liệu được sử dụng để trang bị cho thuật toán máy học sẽ giúp hiểu được các đặc điểm khác nhau giúp mô hình vận hành cơ sở dữ liệu của nó và đưa ra kết quả phù hợp trong nhiều tình huống.
Kiến thức nâng cao hơn cho người dùng cuối
Các mô hình AI được trang bị dựa trên máy học để cung cấp kiến thức hoàn toàn khác biệt và liền mạch cho người dùng cuối. Thiết bị trợ lý ảo hoặc chatbot hỗ trợ người dùng ngay lập tức theo nhu cầu của họ để giải quyết các câu hỏi của họ.
Hơn nữa, trong các công cụ tìm kiếm trên web như Google, công nghệ máy học cung cấp các kết quả có liên quan nhất bằng cách sử dụng công nghệ kiểm tra mức độ phù hợp để nâng cao chất lượng kết quả theo cách tìm kiếm trước đây của người dùng cuối.
Tương tự, trong công nghệ nhận dạng giọng nói, hỗ trợ ảo được sử dụng với lợi ích của các quy trình ngôn ngữ tự nhiên để hiểu thuật ngữ và giao tiếp của con người.
Chú thích văn bản và chú thích NLP là một phần của chú thích dữ liệu, phát triển các tập dữ liệu đào tạo để xây dựng các mô hình như vậy mang lại sự hiểu biết nâng cao và thân thiện với người dùng hơn cho nhiều người trên toàn cầu thông qua nhiều thiết bị.
Analytics đang cung cấp hỗ trợ chú thích dữ liệu chính thức cho AI và máy học. Nó liên quan đến chú thích video, văn bản và hình ảnh bằng cách sử dụng tất cả các loại kỹ thuật theo quy định của người tiêu dùng. Làm việc với các nhà chú thích có năng lực để cung cấp tập dữ liệu đào tạo có chất lượng hợp lý với chi phí thấp nhất cho khách hàng AI.
Tại sao Cần chú thích Dữ liệu?
Chúng tôi hiểu một thực tế rằng máy tính có khả năng cung cấp các kết quả cuối cùng không chỉ chính xác mà còn phù hợp và kịp thời. Tuy nhiên, làm thế nào để một thiết bị học cách cung cấp hiệu quả như vậy?
Tất cả là nhờ chú thích dữ liệu. Khi công nghệ máy học vẫn đang được cải tiến, chúng được cung cấp hết khối lượng này đến khối lượng dữ liệu đào tạo Trí tuệ nhân tạo khác để chuẩn bị cho chúng tốt hơn trong việc đưa ra phán đoán và xác định các yếu tố hoặc đối tượng.
Chỉ thông qua chú thích dữ liệu, các mô-đun mới có thể phân biệt giữa chó và mèo, tính từ và danh từ hoặc vỉa hè với đường. Nếu không có chú thích dữ liệu, mọi ấn tượng sẽ giống hệt nhau đối với máy móc vì chúng không có bất kỳ thông tin hay hiểu biết thâm căn cố đế nào về bất kỳ thứ gì trên hành tinh.
Chú thích dữ liệu dự kiến sẽ làm cho các mạng cung cấp kết quả chi tiết; các mô-đun trợ giúp chỉ định các yếu tố để trang bị cho giọng nói và tầm nhìn của máy tính cũng như nhận dạng các mô hình. Đối với bất kỳ hệ thống hoặc mô hình nào, chú thích dữ liệu được mong đợi để đảm bảo các quyết định có liên quan và chính xác.
Những thách thức cơ bản của chú thích dữ liệu là gì?
Chi phí của việc chú thích dữ liệu: Chú thích dữ liệu có thể được thực hiện tự động hoặc thủ công. Tuy nhiên, việc chú thích dữ liệu theo cách thủ công đòi hỏi rất nhiều nỗ lực và bạn cũng phải duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu.
Độ chính xác của chú thích: Sự thiếu sót của con người có thể dẫn đến chất lượng dữ liệu xấu và ngay lập tức ảnh hưởng đến việc chiếu các mô hình AI / ML. Nghiên cứu của Gartner nhấn mạnh rằng chất lượng dữ liệu tồi khiến các công ty tiêu tốn mười lăm phần trăm doanh thu của họ.
Đọc thêm về xử lý dữ liệu trên Nanonets:
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến thức. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://nanonets.com/blog/data-annotation/
