Pilotannotering

Pilotannotering är en förstudie i dataannoteringsprojekt där en liten, hanterbar mängd data märks enligt ett preliminärt annoteringsschema. Syftet är att testa och förfina riktlinjer, bestämma labelset, utvärdera verktyg och utbildningsbehov samt uppskatta arbetsinsatsen inför en större, fullskalig annotering. Genomförandet hjälper till att minska risker, tidsfördröjningar och kostnader senare i projektet.

Processen innefattar ofta planering, urval av dataset, utveckling av annoteringsschema och exempel, utbildning av annotatorer, genomförande av en pilotomgång och systematisk utvärdering av resultaten. Viktiga mått är inter-annotator agreement samt kvalitetsmått som Cohen’s kappa, Krippendorff’s alpha eller ICC, och identifierade oklarheter samt antal felmärktes. Resultaten används för att revidera riktlinjer och verktyg innan skalning upp.

Utfall från pilotannoteringen inkluderar reviderade riktlinjer, definierat labelset, en utbildningsplan och en uppskattning av tid och kostnad för nästa steg. Projekten kan även använda piloten för att testa automatisering, till exempel aktiv inlärning, och för att optimera arbetsflöden och resursbehov.

Bästa praxis är att hålla pilotomgången liten men representativ, dokumentera tydliga exempel för varje etikett, genomföra flera iterationer och ha en plan för adjudikation när tvetydiga fall uppstår. Vanliga risker inkluderar att riktlinjerna anpassas för mycket till pilotdata eller att etiketterna blir obalanserade. Exempelområden är NLP-textannotering (namngivna entiteter, sentiment), bildannotering och ljud-/talannotering.