Tha Cofounder agus Ceannard Shaip Vatsal Ghiya air cuid de phrìomh mhìneachaidhean teignigeach a cho-roinn mu cho cudromach sa tha mothachadh claisneachd agus mar a chuidicheas e luchd-cuideachaidh brìgheil, chatbots, agus siostaman sgrùdaidh guth gus na tha thu a’ bruidhinn a thuigsinn agus an uairsin tarraing a-mach fiosrachadh buntainneach.
Is iad na prìomh bhuannachdan bhon artaigil -
- Gu math tric bidh sinn a’ faighneachd cheistean fosgailte do luchd-cuideachaidh brìgheil, sgrùdadh guth, agus botaichean. Gus a’ cheist fhilleadh a-steach don t-siostam an-toiseach, tuigse fhaighinn air an rùn a th’ ann, agus an uairsin a bhith a’ roinneadh fiosrachadh buntainneach air ais feumar amalachadh theicneòlasan leithid Machine Learning (ML) agus NLP.
- Agus airson a’ chlaistinn agus an guth ann an diofar chànanan a thuigsinn feumaidh feum air dòighean notaichean claisneachd. Bithear a’ dèanamh innealan notaichean claisneachd gus tuigsinn dè na ceistean, na faireachdainnean, na faireachdainnean agus na rùintean a bhios luchd-cleachdaidh a’ cur an cèill agus an uairsin chaidh a theagasg tro dhòighean labeling claisneachd.
- Tha bileagan claisneachd anns an nota na dhòigh deatamach agus ma thèid a dhèanamh leis an t-seata dàta ceart agus an tagadh faodaidh e cuideachadh le bhith a’ leasachadh chatbots, luchd-cuideachaidh brìgheil, siostaman eadar-theangachaidh fìor-ùine, siostaman sgrùdaidh gairm, agus barrachd. Le bhith a’ faighinn dòighean notaichean claisneachd faodaidh modalan ionnsachaidh inneal diofar eileamaidean claisneachd a chomharrachadh nas fheàrr agus trèanadh gun eadar-theachd làimhe.
Leugh an artaigil air fad an seo:
https://timebusinessnews.com/understanding-audio-annotation-its-advantages/
