6 Datamerkingspraksis for å forbedre søkerelevansen
Søkerelevans er en kritisk faktor for å forbedre merkevaregjenkjenning og brukeropplevelse. Datamerking kan hjelpe bedrifter med å oppnå bedre søkerelevans ved å bygge og trene maskinlæringsmodeller for å levere nøyaktige resultater.
Blogginnlegget diskuterer seks metoder for datamerking for å forbedre søkerelevansen:
- Evaluatorutdanning: Dataannotatorer bør opplæres til å arbeide innenfor strenge retningslinjer og sikre datamerking av høy kvalitet.
- Forespørselsprøvetaking: Sampling av spørring bidrar til å minimere skjevhet og sikrer at de representative dataene er korrekte for det større datasettet.
- Datamerking prosjektdesign: Datamerkingsprosjekter bør ha en veldefinert designarbeidsflyt for å bryte ned den enorme oppgaven i mindre og enklere oppgaver.
- Trekk ut diversifiserte data: Data bør samles inn fra ulike kilder, for å sikre mangfold i demografi, språk, geografiske regioner, aldersgrupper og søkepreferanser.
- Rensing av datasett: Datasettrensing er viktig for å fikse feil, ødelagte og feilformaterte data. Dette vil bidra til å forbedre nøyaktigheten til AI-modellen.
- Kjøre pilotprosjekter: Pilotprosjekter er en fin måte å teste effektiviteten til datamerkingsstrategiene på og bestemme tiden som kreves for å fullføre hele prosjektet.
Blogginnlegget fremhever også viktigheten av datamerking for søkerelevans og hvordan det kan hjelpe bedrifter med å forbedre produktutvikling og beslutningstaking.
Les hele artikkelen her:
https://www.technostag.com/data-labeling-best-practices-for-search-relevance/
