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一个社交媒体公司需要大量的bob外围怎么样bob体育手机下载改进其工具，通过从自然语言中识别用户意图、情感和实体(人、地点、事件)来更好地理解用户生成的消息。
所面临的挑战
一家领先的社交媒体公司需要大量数据来改进其机器bob外围怎么样学习模型。这将允许它的工具通过从自然语言中识别用户意图、情感和实体(人、地点、事件)来更好地理解用户生成的消息。
训练模型需要非常大的数据集——成千上万的短语表示用户输入请求的不同方式。虽然该公司能够从自己bob外围怎么样的用户生成内容中提取数据，但每个场景可用的数据量不足以让它以所需的速度构建产品。该模型还需要一些短语的例子，这些短语既不清楚也与用户的请求不相关。对模型进行假阳性和假阴性的训练是这个项目的一个重要要求。
解决方案
该公司内bob外围怎么样部有一个紧迫的截止日期来完成这个项目，需要与一家能够在短时间内交付大量相关、高质量数据的公司合作。通过最小的周转和使用内部工具，我们能够在几天内招募数百名参与者并收集数千个样本，这使得客户能够在内部期限内完成任务。在不到两个月的时间里，研究人员收集了100多万份样本，涉及交通、赛事、电影和体育等许多不同类别。这些数据随后被用于改进平台的帮助中心、广告、视频和其他功能。这些样本包含了足够多的语言、俚语和习语的变化，数据科学家可以依靠一个数据集来完成整个端到端过程。
结果
作为这个项目的结果，客户端按时发布了它的产品，并提供了它需要的数据，以满足用户的需求。该公司通过获取大量高质量数据，迅速有效地改进了其机器学习模型。地理和人口的多样性对我们的培训模式非常有价值。与其他方法相比，群体模型也允许公司显著地控制项目成本数据收集。
我们能够在一个紧凑的框架内跨不同用户提供培训数bob体育手机下载据，同时保持高质量，这是这个项目成功的关键因素。随着新特性的开发，我们在响应请求方面的敏捷性继续为这个客户端增加价值。
