Annotatsiya. Izoh-bu hujjat yoki boshqa ma'lumotlarning ma'lum bir nuqtasi bilan bog'liq qo'shimcha ma'lumotlar hisoblanadi. Bu sharh yoki tushuntirishni o'z ichiga olgan eslatma ko'rinishida bo'lishi mumkin. Izohlar ba'zan kitob sahifalari chegarasida taqdim etiladi. Turli xil raqamli ommaviy axborot vositalarining izohlari uchun veb-izoh va matn izohi mavjud bo'ladi. Adabiyot va ta'lim. Matnli stipendiya. Matnli stipendiya-bu tushunishni osonlashtirish maqsadida matnlar va jismoniy hujjatlarga qo'shimcha tarixiy kontentni tavsiflash yoki qo'shish uchun ko'pincha izohlash texnikasidan foydalanadigan soha. Talaba foydalanadi. Talabalar ko'pincha asosiy iboralarga osongina murojaat qilish yoki o'qishga yordam berish uchun kitoblardagi parchalarni ajratib ko'rsatishdan foydalanishadi. Izohli bibliografiyalar shunchaki manbani aniqlaydigan odatiy bibliografik ma'lumotlardan tashqari, har bir manbaning dolzarbligi,munozarasi va sifatiga sharh qo'shadi. Matematik ifoda izohi. Matematik ifodalarni (belgilar va formulalar) tabiiy til ma'nolari bilan izohlash mumkin deb qaraladi. Bu ajratish uchun juda muhimdir, chunki belgilar turli xil qiymatlarga ega bo'lishi mumkin (masalan, "E" "energiya" yoki "kutish qiymati" bo'lishi mumkin va hokazo). Annotatsiya jarayoni tavsiyalar orqali osonlashtirilishi va tezlashtirilishi mumkin, masalan, Vikimedia tomonidan joylashtirilgan "AnnoMathTeX" tizimidan foydalanish mumkin. O'rganish va o'qitish. Kognitiv nuqtayi nazardan, izohlash orqali o'rganish va o'qitishda muhim rol o'ynaydi. Yo'naltirilgan farqning bir qismi sifatida o'quvchilar e'tiborini o'ziga xos vizual jihatlarga qaratishga yordam berish uchun tasvirlarning jihatlarini ta'kidlash, nomlash yoki belgilar bilan sharhlashni o'z ichiga oladii.Boshqacha qilib aytganda, bu tipologik vakolatxonalarni (madaniy jihatdan mazmunli toifalar), topologik vakolatxonalarga (masalan, tasvirlar) tayinlashni anglatadi. Bu, ayniqsa, tibbiyot shifokorlari kabi mutaxassislar vizualizatsiyani batafsil talqin qilgan paytda va boshqalarga yetkazishda, masalan, raqamli texnologiyalar yordamida tushuntirganda juda muhimdir omil hisoblanadi. Bu yerda izoh turli darajadagi bilimlarga ega bo'lgan interaktantlar o'rtasida umumiy til o'rnatishning bir usuli bo'lishi mumkin. YouTube Haqida. Izohlar 2019-yil 15-yanvarda YouTube-dan o'n yillik xizmatdan so'ng olib tashlangan. Ular foydalanuvchilarga video paytida paydo bo'lgan ma'lumotlarni taqdim etishga ruxsat berishgan, ammo YouTube kichik mobil ekranlarda yaxshi ishlamayotganligini va suiiste'mol qilinayotganlarini ko'rsatgan. Dasturiy ta'minot va muhandislik. Matn hujjatlari. XML va HTML kabi belgilash tillari matnni ushbu matndan sintaktik ravishda ajratib turadigan tarzda izohlovchi hisoblanadi.Ular kerakli vizual taqdimot yoki mashinada o'qiladigan sxemantik ma'lumotlar haqida axborot qo'shish uchun ishlatilishi mumkin[1]. Jadval ma'lumotlari. Bunga CSV va XLS kiradi. Jadval ma'lumotlariga semantik izohlarni berish jarayoni semantik yorliq deb ataladi. Semantik yorliq-bu ontologiyalardan jadval ma'lumotlariga izohlarni berish jarayoni.. Ushbu jarayon semantik izoh deb ham ataladi. Semantik yorliq ko'pincha (yarim)avtomatik tarzda amalga oshiriladi. Semantik yorliqlash texnikasi shaxs ustunlarida ishlaydi, [4] raqamli ustunlar,[1][3][6][7] koordinatalari,[8] va yana.[7] Semantik Yorliqlash Texnikasi. There are several semantic labelling types which utilises machine learning techniques. These techniques can be categorised following the work of Flach as follows: geometric (using lines and planes, such as Support-vector machine, Linear regression), probabilistic (e.g., Conditional random field), logical (e.g., Decision tree learning), and Non-ML techniques (e.g., balancing coverage and specificity). Note that the geometric, probabilistic, and logical machine learning models are not mutually exclusive. T2D semantik yorliqlash uchun eng keng tarqalgan oltin standartdir. T2D ning ikkita versiyasi mavjud: T2Dv1 (ba'zan T2D deb ham ataladi) va T2Dv2. Boshqa ma'lum ko'rsatkichlar SemTab Challenge bilan nashr etilgan.