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店场网为机器学习提供特征标签数据的解决方案
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店场网为机器学习提供特征标签数据的解决方案
作者:店场网    文章来源:本站原创    点击数:7024    更新时间:2018-11-19

店场网为机器学习提供特征标签数据的解决方案

 

店场网扮演中国数字农业解决方案提供商角色(10

 

 

人工智能是计算机智能,机器智能是通过机器学习实现的,机器学习的主渠道是监督学习,而监督学习则高度依赖特征标签数据。当前实体农业实现智能化最大制约因素是缺乏数据,最大的难题是为行业数据提供特征标签问题。

 

行业大数据在没有标签之前,还无法对接应用人工智能。不解决标签化数据瓶颈制约问题,机器学习就是一句空话。数据标签需要采取工程化方式解决,包括对行业数据定向采集,还包括在行业数据中抽取特征和加注标签,只有带标签的数据才能够实现可识别能连接,这样,特征标签工程就成为机器智能的关键工序。

 

农业大数据有文本、语音、图片、视频四种基本形式,其中文本数据是核心数据,电影剧本是一剧之本,文本数据是农业大数据之本。文本数据是行业知识图谱,为行业大数据提供体系架构支撑。

 

文本数据是底层结构基础设施,可以利用带标签的文本数据集为视频添加字幕,给图片添加水印,实现图文并茂的效果。有了文本数据可以转换成语音,在将语音转换成文本时,为了准确理解语音含义,可以利用文本数据进行上下文对照。

 

语音助手是AI最重要的应用场景, 其中语义解析是机器学习最大的难题,如果应用文本特征词作为标签,自动化加注在体系化数据集里面,原生数据流经过标签化处理,文本中位于节点的句子都有标签进行定义。

 

通过行业知识图谱知道标签是什么意思,通过字典词典可以知道这个句子里面字和词是什么意思,对这段文本做了标识,对核心句子中的关键词进行了定义,这些标签如同高速公路的路标和路牌,能够消除语义理解的歧义性,降低语义模糊性,提高对话答案的精准性。


店场网对接腾讯产业互联网商业计划书 

 

—打通农业餐饮构建数字商业闭环工程





















































































































 



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