Annotationsdaten

Annotationsdaten sind strukturierte Informationen, die Rohdaten ergänzen und Merkmale, Kategorien oder Beziehungen beschreiben. Sie ermöglichen es, Rohdaten gezielt zu interpretieren, Modelle zu trainieren, Bewertungen zu ermöglichen und Datenbestände durchschaubar zu machen.

Typen von Annotationsdaten variieren je nach Anwendungsgebiet. In der Bildverarbeitung umfassen sie Klassifikationslabels, Achsen- oder Bounding-Boxes, Polygon- oder Pixelmasken sowie Keypoints. In der Sprach- und Textverarbeitung kommen Token-Labels, Named Entities, Part-of-Speech-Tags oder Transkriptionen mit Zeitstempeln zum Einsatz. In der Biomedizin dienen Annotationen der Kennzeichnung von Befunden in Bildern, Terminologien oder Phenotypen. Formate und Standards reichen von einfachen JSON- oder XML-Strukturen bis zu domänenspezifischen Formaten wie COCO oder PASCAL VOC.

Die Erstellung von Annotationsdaten erfolgt nach detaillierten Richtlinien und Schulungen der Annotatoren. Mehrfachannotation, Adjudikation durch Experten und regelmäßige Qualitätskontrollen unterstützen die Konsistenz. Wichtige Kennzahlen sind die Inter-Annotator-Agreement-Messungen (z. B. Cohen- oder Fleiss-Kappa). Datenmanagement umfasst Versionierung, Tracking von Änderungen, Metadaten zu Quelle, Annotation-Schema, AnnotatorInnen und Erfassungszeitpunkten sowie klare Nutzungs- und Lizenzbedingungen.

Herausforderungen sind Inkonsistenzen, Bias durch subjektive Entscheidungen, Datenschutzanforderungen und Skalierbarkeit der Annotation. Eine gute Praxis umfasst transparente Guidelines, reproduzierbare Prozesse, Audits und dokumentierte Abdeckungsgrade der Annotationen. Annotationsdaten bilden damit eine zentrale Grundlage für Trainings-, Evaluations- und Validierungsprozesse in vielen Bereichen der Künstlichen Intelligenz.