Chú thích là gì? (What is Annotation?)

Lê quang Văn giải thích và thực hiện phần kỹ thuật số.

Chú thích là quá trình gắn nhãn hoặc gắn thẻ dữ liệu, sau đó được sử dụng để đào tạo và tinh chỉnh các mô hình AI. Dữ liệu này có thể ở nhiều dạng khác nhau, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh hoặc âm thanh. Trong AI tạo sinh dựa trên văn bản, chú thích có thể liên quan đến việc phân loại câu, xác định các phần của lời nói hoặc đánh dấu cảm xúc trong đoạn văn bản. Các bộ dữ liệu được chú thích này trở thành các khối xây dựng nền tảng cho phép AI tìm hiểu và hiểu các mẫu, ngữ cảnh và sắc thái của dữ liệu mà nó có nghĩa là tạo ra hoặc diễn giải.

Chú thích đề cập đến quá trình gắn nhãn hoặc gắn thẻ dữ liệu để máy móc có thể hiểu nó. Dữ liệu này được sử dụng để đào tạo và tinh chỉnh các mô hình AI, học hỏi từ các ví dụ được gắn nhãn này để thực hiện các nhiệm vụ khác nhau. Về cơ bản, chú thích là một cách dạy các hệ thống AI bằng cách cho chúng xem các ví dụ về những gì chúng cần học.

Tại sao chúng ta cần chú thích?

Hãy nghĩ về chú thích như tạo ra một hướng dẫn nghiên cứu cho một mô hình AI. Cũng giống như cách sinh viên sử dụng ghi chú học tập để học một môn học, các mô hình AI sử dụng dữ liệu được chú thích để học cách nhận ra các mẫu, diễn giải thông tin và đưa ra quyết định.

Nếu bạn muốn một hệ thống AI nhận dạng các đối tượng trong hình ảnh, hiểu cảm xúc của văn bản hoặc xác định các âm thanh khác nhau, bạn cần cung cấp cho nó các ví dụ được dán nhãn rõ ràng. Các nhãn này cho phép AI học và hiểu những gì nó phải làm, giống như một giáo viên giải thích các khái niệm cho học sinh bằng các ví dụ rõ ràng.

Lợi ích chính của chú thích:

• Cung cấp ngữ cảnh và ý nghĩa cho dữ liệu thô.

• Giúp AI học các mẫu một cách hiệu quả, cho dù đó là nhận dạng hình ảnh, diễn giải văn bản hay hiểu âm thanh.

• Cải thiện độ chính xác của các mô hình AI bằng cách cung cấp cho chúng các ví dụ chính xác trong quá trình đào tạo.

Các loại chú thích

Chú thích có thể có nhiều dạng khác nhau tùy thuộc vào loại dữ liệu đang được sử dụng. Dưới đây là một số loại phổ biến:

1. Chú thích văn bản:

Chú thích văn bản được sử dụng để gắn nhãn các phần khác nhau của văn bản để làm cho nó dễ hiểu đối với các hệ thống AI hoạt động với ngôn ngữ tự nhiên.

• Ví dụ:

o Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER): Gắn nhãn các từ hoặc cụm từ trong câu dưới dạng các thực thể như tên, địa điểm, ngày tháng, v.v.

 Ví dụ: Trong "Barack Obama là tổng thống Hoa Kỳ", "Barack Obama" sẽ được dán nhãn là một người, và "Hoa Kỳ" sẽ được dán nhãn là một nơi.

o Chú thích tình cảm: Dán nhãn câu dựa trên tình cảm (tích cực, tiêu cực hoặc trung tính).

 Ví dụ: Trong "Tôi yêu sản phẩm này", nhãn sẽ là "tình cảm tích cực".

o Các phần của Gắn thẻ giọng nói: Dán nhãn từng từ trong một câu với phần lời nói của nó (danh từ, động từ, tính từ, v.v.).

 Ví dụ: Trong "Con mèo ngồi trên thảm", "The" là một từ xác định, "mèo" là một danh từ, "sat" là một động từ, v.v.

2. Chú thích hình ảnh:

Chú thích hình ảnh được sử dụng để gắn nhãn các đối tượng hoặc vùng trong hình ảnh để mô hình AI có thể hiểu những gì trong ảnh.

• Ví dụ:

o Hộp giới hạn: Vẽ hình chữ nhật xung quanh các đối tượng cụ thể trong một hình ảnh.

 Ví dụ: Trong hình ảnh đường phố, các hộp giới hạn có thể được vẽ xung quanh người đi bộ, ô tô và biển báo đường phố.

o Phân đoạn: Làm nổi bật từng pixel thuộc về một đối tượng cụ thể để xác định ranh giới chính xác hơn.

 Ví dụ: Làm nổi bật tất cả các pixel tạo nên một trong một bức tranh.

o Phân loại: Gắn nhãn toàn bộ hình ảnh dưới dạng một loại cụ thể.

 Ví dụ: Gắn nhãn hình ảnh là "mèo" hoặc "chó".

3. Chú thích âm thanh:

Chú thích âm thanh liên quan đến việc gắn thẻ các phần của tệp âm thanh để giúp mô hình AI học hỏi từ nó dễ dàng hơn.

• Ví dụ:

o Phiên âm giọng nói: Chuyển đổi lời nói trong clip âm thanh thành văn bản.

 Ví dụ: Chú thích clip có ai đó nói "Xin chào thế giới!" với nhãn văn bản "Xin chào thế giới".

o Phân loại âm thanh: Gắn nhãn các âm thanh khác nhau trong tệp âm thanh