6 Datamærkningspraksis for at forbedre søgerelevansen
Søgerelevans er en afgørende faktor for at forbedre brandgenkendelse og brugeroplevelse. Datamærkning kan hjælpe virksomheder med at opnå bedre søgerelevans ved at bygge og træne maskinlæringsmodeller til at levere nøjagtige resultater.
Blogindlægget diskuterer seks datamærkningsmetoder for at forbedre søgerelevansen:
- Evaluator uddannelse: Dataannotatorer bør trænes til at arbejde inden for strenge retningslinjer og sikre datamærkning af høj kvalitet.
- Forespørgselsprøveudtagning: Forespørgselssampling hjælper med at minimere bias og sikrer, at de repræsentative data er korrekte for det større datasæt.
- Datamærkning projektdesign: Datamærkningsprojekter bør have et veldefineret designworkflow for at opdele den enorme opgave i mindre og enklere opgaver.
- Udtræk diversificerede data: Data bør indsamles fra forskellige kilder, hvilket sikrer diversitet i demografi, sprog, geografiske regioner, aldersgrupper og søgepræferencer.
- Rengøring af datasæt: Rensning af datasæt er afgørende for at rette ukorrekte, beskadigede og forkert formaterede data. Dette vil hjælpe med at forbedre nøjagtigheden af AI-modellen.
- Køre pilotprojekter: Pilotprojekter er en fantastisk måde at teste effektiviteten af datamærkningsstrategierne og bestemme den tid, der kræves for at fuldføre hele projektet.
Blogindlægget fremhæver også vigtigheden af datamærkning for søgerelevans, og hvordan det kan hjælpe virksomheder med at forbedre produktudvikling og beslutningstagning.
Læs hele artiklen her:
https://www.technostag.com/data-labeling-best-practices-for-search-relevance/
