ಮಾನವ ಟಿಪ್ಪಣಿಯೊಂದಿಗೆ ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರಶ್ನೆಯ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ವರ್ಧಿಸುವುದು
ಪೋಲೆಂಡ್ ಮೂಲದ ಪ್ರಮುಖ ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಸಮೂಹಕ್ಕಾಗಿ ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮತ್ತು ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮಾನವ ತೀರ್ಪು ಮತ್ತು ರಚನಾತ್ಮಕ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾನಮಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು.
ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ಅವಲೋಕನ
ಪೋಲೆಂಡ್ ಮೂಲದ ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ನಾಯಕರಾಗಿರುವ ಕ್ಲೈಂಟ್, ಪ್ರತಿದಿನ ಲಕ್ಷಾಂತರ ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಇವುಗಳಲ್ಲಿ ಹಲವು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಅಸ್ಪಷ್ಟ, ಸೇರಿಸಿ ತಪ್ಪು ಕಾಗುಣಿತಗಳು, ಅಥವಾ ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿ ಬಹು ಉತ್ಪನ್ನ ವರ್ಗಗಳು, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸರ್ಚ್ ಇಂಜಿನ್ಗಳಿಗೆ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ.
ಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲುಶ್ರವಣ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಅನುಭವ, ಬೇಮಾರ್ಡ್ ಅವರ ಅಧ್ಯಯನದಿಂದ ಪ್ರೇರಿತವಾದ ರಚನಾತ್ಮಕ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಶೈಪ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದರು. ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ 11 ವಿಭಾಗಗಳು (ಉದಾ. ಉತ್ಪನ್ನ ವರ್ಗ, ಥೀಮ್, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣ, ನಿಖರ, ವ್ಯಾಪಾರಿ, ಲಕ್ಷಣ, ಉತ್ಪನ್ನೇತರ, ಇತ್ಯಾದಿ) ಜೊತೆಗೆ ಆದ್ಯತೆಯ ನಿಯಮಗಳು ಸ್ಥಿರ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು.
ಪ್ರಮುಖ ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು
50,000+ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ
ಬಹು ವರ್ಗಗಳಲ್ಲಿ
11 ಟಿಪ್ಪಣಿ ತರಗತಿಗಳು
ಸ್ಪಷ್ಟ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಯ ನಿಯಮಗಳೊಂದಿಗೆ
3-ಹಂತದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವು
ಟಿಪ್ಪಣಿ ➔ QA ➔ SME ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆ
ಯೋಜನೆಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿ
ಈ ಯೋಜನೆಯು ಒಂದು ಕಟ್ಟಡವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕೃತವಾಗಿದೆ. ಸಮಗ್ರ ವರ್ಗೀಕರಣ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ವೇದಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರರ ಹುಡುಕಾಟ ನಡವಳಿಕೆಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ವರ್ಣಪಟಲವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲು. ವ್ಯಾಪ್ತಿಯು ಇವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿತ್ತು:
- 11 ವರ್ಗಗಳ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ಒಂದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ವರ್ಗಗಳಿಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ಸ್ಪಷ್ಟ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಯ ಶ್ರೇಣಿಯೊಂದಿಗೆ.
- ಸಾವಿರಾರು ನೈಜ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಬರೆಯುವುದು ವರ್ಗೀಕರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸಲು ಉತ್ಪನ್ನ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನೇತರ ಡೊಮೇನ್ಗಳೆರಡರಲ್ಲೂ.
- ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದು ವಿಷಯ ತಜ್ಞರಿಗೆ (SME) ತಿಳಿಸುವ ಮೂಲಕ, ತುರ್ತು ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು.
- ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಿದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಮರ್ಥನೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು QA ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಕ್ಕಾಗಿ, ಭವಿಷ್ಯದ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ಉಲ್ಲೇಖಕ್ಕಾಗಿ ಅವಲಂಬಿಸಬಹುದಾದ ತರಬೇತಿ ಗುಂಪನ್ನು ರಚಿಸುವುದು.
ಮಾದರಿ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು ಸೇರಿವೆ:
- ELENSIO ➔ ನಿಖರವಾದ ಆಹಾರಕ್ರಮ
- E 91 ➔ ಹೇಳಲು ಕಷ್ಟ
- tezfiles ➔ ವ್ಯಾಪಾರಿ
- ಸುಬಾರು brz ಟೊಯೋಟಾ gt86 ➔ ಉತ್ಪನ್ನೇತರ
- ಓಕುಲರಿ ಬಿಎಚ್ಪಿ ➔ ಉತ್ಪನ್ನ ವರ್ಗ
- ಸ್ಟಾವು ಸ್ಕೋಕೊವೆಗೊ ➔ ಲಕ್ಷಣ
ಸವಾಲುಗಳು
ಈ ಯೋಜನೆಯು ಹಲವಾರು ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಬೇಕಾಯಿತು ಡೇಟಾ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಹುಡುಕಾಟ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದವುಗಳು:
ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆ
“E 91” ನಂತಹ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಉತ್ಪನ್ನಗಳಿಗೆ (ಕಾರ್ ಮಾದರಿ, ಫ್ಯೂಸ್ ಹೋಲ್ಡರ್, ಕ್ಯಾಪ್ಸುಲ್ ಇಂಪ್ರಿಂಟ್) ಸಂಬಂಧಿಸಿರಬಹುದು, ಇದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಅನಿಶ್ಚಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಮುದ್ರಣದೋಷಗಳು ಮತ್ತು ರೂಪಾಂತರಗಳು
"ಲಂಪಾ ಉಫ್ ಜೆಸ್ಟಾವ್" ನಂತಹ ತಪ್ಪು ಕಾಗುಣಿತಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ ರೂಪಗಳು, "ಲಂಪಾ ಯುವಿ ಜೆಸ್ಟಾವ್" ಎಂದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತ ಮಾನವ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವ ವರ್ಗಗಳು
ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಹು ವರ್ಗಗಳಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುತ್ತವೆ (ಉದಾ. ನಿಖರ vs. ಹೊಂದಾಣಿಕೆ vs. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣ), ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಆದ್ಯತೆಯ ನಿಯಮಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
ಅಮಾನ್ಯ ಇನ್ಪುಟ್ಗಳು
ಯಾವುದೇ ಉತ್ಪನ್ನ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಿಲ್ಲದ ಸರಣಿ ಕೋಡ್ಗಳು ಅಥವಾ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಬದಲು "ಅಮಾನ್ಯ ನುಡಿಗಟ್ಟು" ಎಂದು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಬೇಕಾಗಿದೆ.
ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ
ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ವರ್ಗೀಕರಣ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುವುದು ಸಾವಿರಾರು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಬಲವಾದ QA ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಆಡಳಿತವನ್ನು ಒತ್ತಾಯಿಸಿತು.
ಪರಿಹಾರ
ಈ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸಲು, ಒಂದು ರಚನಾತ್ಮಕ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಚೌಕಟ್ಟು ಪರಿಚಯಿಸಲಾಯಿತು, ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವನ್ನು ಮಾನವ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸಲಾಯಿತು:
ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು
ಸಂಕೀರ್ಣ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ವಿವರವಾದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು, ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಆದ್ಯತೆಯ ನಿಯಮಗಳು
ಒಂದು ಶ್ರೇಣಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲಾಯಿತು (ಉದಾ, ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಾಗುವಂತಹ > ನಿಖರವಾದ > ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣ) ಆದ್ದರಿಂದ ಅತಿಕ್ರಮಿಸುವ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸಲಾಯಿತು.
ಬಹು-ಹಂತದ QA ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ
- ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಾರರಿಂದ ಆರಂಭಿಕ ಟಿಪ್ಪಣಿ.
- QA ತಜ್ಞರಿಂದ ದ್ವಿತೀಯ ವಿಮರ್ಶೆ.
- ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಅಥವಾ ಭಿನ್ನಾಭಿಪ್ರಾಯಗಳ ಕುರಿತು ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆಗಾಗಿ SME ಗಳಿಗೆ ಮೇಲ್ಮನವಿ ಸಲ್ಲಿಸುವುದು.
ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅನ್ವಯಿಕೆ.
- 4008146044786 ➔ ಅಮಾನ್ಯ ನುಡಿಗಟ್ಟು
- ಮಿರಾಕ್ಯುಲಮ್ ಕ್ರೋಲಿಕಾ ➔ महित ವಿಷಯಾಧಾರಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣ
- zcd ಗ್ಯಾಲಕ್ಸಿಯ ಬೂದು ➔ महित ಹೊಂದಬಲ್ಲ
- ಓವ್ಜಾರೆಕ್ ಬೆಲ್ಜಿಜ್ಕಿ ➔ महित ಥೀಮ್
ಇದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿತು ಜೋಡಣೆ, ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪೈಪ್ಲೈನ್ನಾದ್ಯಂತ.
ಫಲಿತಾಂಶ
ಈ ಉಪಕ್ರಮವು ಕ್ಲೈಂಟ್ನ ಹುಡುಕಾಟ ಪರಿಸರ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಸುಧಾರಣೆಗಳನ್ನು ನೀಡಿತು:
- 50,000+ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ, ಹುಡುಕಾಟ ಸುಧಾರಣೆಗಳಿಗಾಗಿ ದೃಢವಾದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತದೆ.
- ಹುಡುಕಾಟ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ಸುಧಾರಿತ ಪ್ರಸ್ತುತತೆ, ಬಳಕೆದಾರರ ತೃಪ್ತಿಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಪ್ರಸ್ತುತ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳಿಂದ ಹತಾಶೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಕಡಿಮೆಯಾದ ಅಸ್ಪಷ್ಟತೆ SME-ಚಾಲಿತ ಮಧ್ಯಸ್ಥಿಕೆ ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಯ ನಿಯಮಗಳ ಮೂಲಕ ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಪರಿಹರಿಸುವ ಮೂಲಕ.
- ವರ್ಧಿತ ಉತ್ಪನ್ನ ಅನ್ವೇಷಣೆ, ಬಳಕೆದಾರರು ವರ್ಗಗಳು, ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಮತ್ತು ಥೀಮ್ಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಬಹುದೆಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು.
ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ, ಈ ಯೋಜನೆಯು ಒಂದು ಹೆಚ್ಚು ಬುದ್ಧಿವಂತ, ಬಳಕೆದಾರ-ಕೇಂದ್ರಿತ ಹುಡುಕಾಟ ಅನುಭವ, ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ಕ್ಲೈಂಟ್ ತನ್ನ ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಅಂಚನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಸಂಕೀರ್ಣ ಹುಡುಕಾಟ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಮಾನವ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹವು ಸ್ಪಷ್ಟತೆಯನ್ನು ತಂದಿತು. ರಚನಾತ್ಮಕ ವರ್ಗೀಕರಣ ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಯ ನಿಯಮಗಳು ನಮ್ಮ ಹುಡುಕಾಟ ಎಂಜಿನ್ನ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಅನುಭವಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುಗಮಗೊಳಿಸಿದೆ.
– ಪೋಲೆಂಡ್ ಮೂಲದ ಇ-ಕಾಮರ್ಸ್ ಕಾಂಗ್ಲೋಮರೇಟ್ನ ಹುಡುಕಾಟ ಮತ್ತು ಅನ್ವೇಷಣೆಯ ಮುಖ್ಯಸ್ಥ
