Annotationsmethoden

Annotationsmethoden bezeichnet Verfahren zur systematischen Zuschreibung von Anmerkungen an Daten, Texten, Bildern oder anderen Objekten, um zusätzliche Informationen wie Struktur, Bedeutung oder Kontext bereitzustellen. Ziel ist es, Datensätze für Analysen, Modelle oder Anwendungen nutzbar zu machen und Transparenz über die Merkmale der Daten zu schaffen.

Typische Anwendungsfelder liegen in der Linguistik und Korpuslinguistik (Part-of-Speech-Tagging, Named-Entity-Recognition, syntaktische Strukturen), im maschinellen Lernen zur Erstellung gelabelter Trainingsdaten, in der Biologie zur Genom- und Proteinannotation sowie in der Geoinformatik, Bild- und Videobeschreibung. Auch in der Softwareentwicklung dienen Annotationen der Kennzeichnung von Code oder Dokumentationen, etwa für Metadaten und Semantik.

Annotationen können manuell, automatisiert oder in Mischformen erstellt werden. Wichtige Schritte sind die Festlegung eines Annotation-Schemas oder Leitfäden, die Schulung der Annotatoren, die Durchführung der Annotation sowie Qualitätskontrollen wie die Messung der Inter-Annotator Agreement. Zur Sicherung der Qualität kommen oft Review-Schleifen, Validierung gegen Referenzdaten und Versionierung des Schemas zum Einsatz.

Gängige Werkzeuge unterstützen Leitfäden, Kollaboration und Auswertung, darunter WebAnno, Brat, INCEpTION und Doccano. Wichtige Standards betreffen Annotation-Schemas, Tagsets (z. B. POS-Tags), TEI oder interoperable Formate, um Reproduzierbarkeit und Austauschbarkeit zu fördern.

Herausforderungen sind Subjektivität, Ambiguität, Domänenwechsel und Datenschutz. Zukünftige Entwicklungen umfassen Active Learning, semi-überwachte Ansätze, Crowdsourcing sowie stärkere Standardisierung und Skalierbarkeit der Annotationen.