Textannotering

Textannotering, eller annotering av text, är processen att tilldela text metadata i form av etiketter, kategorier eller strukturer. Syftet är att skapa strukturerad data som kan användas för träning och utvärdering av natural language processing-modeller samt för språkforskning.

Vanliga uppgifter inom textannotering inkluderar namnigenkänning (entity recognition), där person-, plats- och organisationsnamn märks; ordklass- och grammatikanotering (POS-tagging); syntaktisk och semantisk parse; kärnreflektion (coreference) och relationsextraktion mellan entiteter; samt sentiment- och händelseannotering. Beroende på mål kan annotering även omfatta logiska relationer, tidsordningar och multimodala kopplingar.

Processen består vanligtvis av att definiera tydliga riktlinjer för hur annotering ska göras, tillgång till noggrant utbildade annotatorer och kvalitetskontroll som mäter överensstämmelse mellan annotatorer (inter-annotator agreement). Resultatet kan lagras i olika format, till exempel BIO/IOB-taggning, inline-annotation eller stand-off-format som används i CoNLL- eller JSON-baserade strukturer.

Vanliga verktyg för textannotering inkluderar open-source- och kommersiella lösningar som brat, INCEpTION, Prodigy och doccano. Valet av verktyg och format påverkas av språk, domän och krav på interoperabilitet med befintliga NLP-pipelines. Viktiga utmaningar innefattar subjektivitet och inkonsekvens mellan annotatorer, bias i data, samt tecken på integritets- och etiska överväganden när känslig information annoteras. Textannotering möjliggör träning av modeller för informationsutvinning, sök- och frågesystem, samt olika språkverktyg.