Annotálást

Annotálást alatt az adatokhoz kapcsolódó címkék, jelölések vagy megjegyzések hozzáadását értjük. Ez a folyamat különböző adattípusok esetében történhet, például szövegben, képeken, hang- vagy videóanyagokon. A cél a tartalom értelmezhetőségének és feldolgozhatóságának növelése, valamint hogy gépi tanulási és elemzési feladatokhoz pontosabb tudást adjon a modelleknek.

Az annotációs munkához általában meghatározott útmutatók és szabályrendszer szükséges, hogy egységes legyen a címkézés. Lehet manuális vagy automatizált, vagy félig automata; gyakran alkalmaznak crowdsourcingot vagy szakértői annotációt. A minőségbiztosítás része az inter-annotátori egyezőség mérése, például Krippendorff-alfa vagy Cohen-féle kappa.

A folyamat magába foglalja a címkézési sémák tervezését, pilotálást, annotátorok képzését és a folyamatos felülvizsgálatot. A verziókezelés és dokumentáció segíti a későbbi reprodukálhatóságot és a szükség szerinti visszavezetést a döntésekhez. Gyakran használnak annotációs eszközöket és platformokat, például Brat, Label Studio vagy Prodigy.

Alkalmazási területek közé tartozik a természetes nyelvfeldolgozás (például szófaji címkézés, entitásfelismerés, szemantikus szereposztás), a képfeldolgozás (objektumok jelölése, osztályozás), és a multimodális adatok annotálása. Az annotált adatkészletek alapját képezik a gépi tanulási modellek képzésének és értékelésének, valamint a tartalomelemzésre szolgáló kutatásoknak.

Végül a annotálás gyakorlati és etikai kihívásokat is felvet, például a címkézés szubjektivitását, torzítást, költségeket és adatvédelmi aggályokat. A felelősségteljes annotálás magában foglalja a részvételi sokféleség biztosítását, átlátható útmutatókat és a folyamatos auditot.