El machine learning ha logrado avances excepcionales en los últimos años. Se puede atribuir a avances laterales en el poder de procesamiento y nuevos hallazgos en la investigación del procesamiento del lenguaje natural.
Cuando se implementa el etiquetado de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para diseñar modelos de machine learning, necesitas datos etiquetados para poder crear un conjunto de datos de alta calidad que permitan entrenar o ajustar su modelo para una funcionalidad precisa.
El etiquetado de datos es la técnica de reconocer datos sin procesar como imágenes, archivos de texto, videos, voz, audio, etc. Agregar una o más etiquetas informativas y significativas al contexto actual para determinar a partir de dicha información un modelo de machine learning.
En el artículo de hoy, analizaremos el trasfondo del etiquetado de texto y su importancia. Además, veremos por qué el etiquetado de texto es un paso crucial en el manejo del procesamiento del lenguaje natural y las aplicaciones como los chatbots.
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Tabla de contenidos
El etiquetado de texto y su importancia
El etiquetado de texto es un método que une una nota o un brillo a un texto para mejorar la comprensión del modelo ML. El etiquetado de texto normalmente incluye resaltar o subrayar partes clave del texto y hacer comentarios, notas al pie, etiquetas y enlaces.
Durante todo el proceso de etiquetado , se emplea el etiquetado de metadatos para marcar las propiedades de un conjunto de datos. Esa información incorpora etiquetas que resaltan patrones como palabras clave, frases, sentimientos u oraciones.
Los datos etiquetados son algo que los modelos de machine learning procesan e interpretan para tomar decisiones inteligentes y también se denominan datos de entrenamiento. Cuando una máquina comprende el lenguaje natural de los humanos a través de etiquetados, el siguiente paso es preprocesar los datos. Ambos pasos, cuando se combinan, se denominan procesamiento del lenguaje natural o NLP.
Tipos de etiquetados de texto
Los etiquetados de texto combinan varios tipos, como sentimiento, intención, semántica y vínculo. Ciertas perspectivas son posibles en una amplia colección de lenguajes humanos.
1. Etiqueta de sentimiento
El etiquetado de sentimiento evalúa las actitudes y emociones que siguen al etiquetar ese texto como positivo, negativo o neutral.
2. Etiqueta de intención
El etiquetado de intención examina la necesidad o el motivo detrás de un texto, incorporándolo en varias clases: solicitud, comando o confirmación.
3. Etiqueta semántico
El etiquetado semántica asigna varias etiquetas al texto que asocian pensamientos y entidades, como personas, lugares o temas.
4. Etiqueta de relación
El etiquetado de relación intenta describir varias relaciones dentro de diversas partes del documento. Las responsabilidades habituales implican la resolución de dependencias y la resolución de correferencias.
5. Etiqueta de texto en NLP
En el procesamiento del lenguaje natural, a las máquinas se les enseña a leer, interpretar, analizar y presentar texto de manera relevante. A medida que las computadoras desarrollan su capacidad para interpretar el lenguaje humano, el valor de la capacitación con datos de texto de alta calidad cambia cada vez más; por lo tanto, el etiquetado de texto exige que se realice con precisión y exhaustividad.
El proceso de etiquetado de texto ayuda a indicar las palabras significativas de la oración para que sea adecuada para que los modelos de machine learning reconozcan la secuencia de palabras y proporcionen los resultados, respectivamente.
El NLP también se practica para evaluar el análisis de sentimiento de los usuarios a partir de diferentes referencias en línea. Y etiquetar los textos da el significado más deseable sobre los textos u oraciones utilizados para entrenar los algoritmos de machine learning.
Servicios de subcontratación de etiquetado de texto frente al etiquetado manual
El etiquetado de texto de NLP se puede realizar con la ayuda de herramientas manuales, o puedes optar por subcontratar el etiquetado de texto a un buen proveedor de servicios del mercado. Puedes encontrar varios medios para etiquetar los textos para el procesamiento del lenguaje natural, pero eso es tedioso y costoso. Con la subcontratación, obtienes una mayor precisión y los mejores resultados.
El uso de herramientas manuales para el etiquetado de datos de texto puede convertirse en una carga para el usuario y llevar mucho tiempo administrar y desconcertar la operación. La subcontratación a un proveedor experto en etiquetado de datos de texto como ZURU puede eliminar los cuellos de botella manuales y hace el trabajo pesado para tu empresa.