Annotatiesystemen

Annotatiesystemen zijn informatiesystemen die gegevens voorzien van beschrijvende labels, tags of notities om interpretatie, vindbaarheid en herbruikbaarheid te verbeteren. Ze worden toegepast op verschillende typen data, zoals tekst, afbeeldingen, geluid en video, en ondersteunen processen van labeling, tagging, categorisering en annotatie van relaties of gebeurtenissen. Doel is om data machineleesbaar te maken en om trainings- en evaluatiegegevens te genereren voor AI-modellen en data-analyses.

Een annotatiesysteem biedt meestal een gebruikersinterface voor annotatoren, workflowbeheer, versiebeheer en provenance-tracking. Belangrijke functies zijn kwaliteitszorg (bijv. interbeoordelaarsbetrouwbaarheid en adjudicatieprocedures), opmerkingen en audit trails, en ondersteuning voor grootschalige data via crowdsourcing of professionele annotatoren. Daarnaast kunnen systemen automatische of semi-automatische workflows omvatten, waarbij algoritmische annotaties door mensen worden geverifieerd en gecorrigeerd.

Typen annotaties omvatten tekstanalyse (entiteiten, relaties, sentiment), beeld- en vide annotation (object- en scèneherkenning, bounding boxes), en audioannotatie (transcriptie, speaker-tagging). Er bestaan zowel handmatige annotaties als semi- of volledig automatische pipelines. Structuren variëren van platte bestandsformaten tot gestandaardiseerde representaties zoals COCO, PASCAL VOC, CoNLL of RDF/JSON-LD, en metadataformaten voor provenance en labeling-stappen.

Toepassingen vinden plaats in onderzoek en ontwikkeling van NLP en computer vision, biomedische annotatie, kennisgrafen, content moderation en datasetconstructie voor machine-learning-training.

Uitdagingen omvatten data-bias, kwaliteitscontrole en inconsistenties, annotatorfatigue, privacy en beveiliging, en de reproduceerbaarheid van labeling-processen.