คำอธิบายประกอบเอกสารใช้เทคโนโลยี AI เพื่อค้นหาและแยกรายละเอียดเฉพาะจากเอกสาร ปฏิวัติการประมวลผลข้อความโดยแทนที่กระบวนการค้นหาด้วยตนเองด้วยวิธีง่ายๆ ในการค้นหาข้อมูล ทำให้พร้อมใช้งานและแชร์ได้ มันเกี่ยวข้องกับประเภทต่าง ๆ รวมถึง:
- คำอธิบายประกอบที่มีชื่อ – คำอธิบายประกอบเอนทิตีที่มีชื่อจะระบุข้อมูลเฉพาะ เช่น ชื่อหรือวันที่ ซึ่งมีประโยชน์สำหรับการดึงข้อมูลอัตโนมัติในภาคส่วนต่างๆ เช่น การดูแลสุขภาพ
- คำอธิบายประกอบความรู้สึก – คำอธิบายประกอบความคิดเห็นจัดหมวดหมู่ข้อความตามความรู้สึกหรืออารมณ์ที่สื่อ ซึ่งมีความสำคัญในการประมวลผลเอกสารทางกฎหมาย
- คำอธิบายประกอบความหมาย – คำอธิบายประกอบเอกสารความหมายจะแนบข้อมูลเมตาเพิ่มเติมเกี่ยวกับแนวคิดที่เกี่ยวข้องกับเอกสาร ช่วยในการทำความเข้าใจและนำเนื้อหากลับมาใช้ใหม่
คำอธิบายประกอบเอกสารมีบทบาทสำคัญใน AI และการเรียนรู้ของเครื่องเนื่องจากทำสิ่งต่อไปนี้:
- ปรับปรุงโมเดลด้วยชุดข้อมูลคุณภาพสูง
- ช่วยเพิ่มความเข้าใจในภาษาธรรมชาติ
- ช่วยให้คุณดึงข้อมูลได้อย่างง่ายดาย
- อำนวยความสะดวกในระบบอัตโนมัติในโดเมนที่หลากหลายเพื่อขับเคลื่อนนวัตกรรม
ในฐานะที่เป็นหน่วยการสร้างพื้นฐานใน AI และการเรียนรู้ของเครื่อง คำอธิบายประกอบในเอกสารจะยังคงมีความสำคัญต่อไปเมื่อเราพัฒนาแอปพลิเคชันขั้นสูงมากขึ้น
อ่านบทความเต็มที่นี่:
https://www.labelvisor.com/why-document-annotation-is-a-game-changer-in-text-processing/
