märkningsmetoder

Märkningsmetoder är arbetsmetoder för att tilldela etiketter eller markörer till data eller fysiska objekt så att de kan organiseras, sökas och analyseras. De används inom lingvistik och NLP, bild- och videodata, ljud- eller medicinska register samt i tillverkning och kvalitetssäkring.

Vanliga typer är manuella märkningsmetoder där utbildade annotatörer tilldelar etiketter enligt en fastställd märkningsguide; semi-automatiska märkningsmetoder som kombinerar datorbaserad förslagsgenerering med mänsklig verifiering; samt automatiska märkningsmetoder som i stor utsträckning utförs av algoritmer med efterföljande manuell kontroll.

Arbetsflödet inkluderar att definiera ett märkningsschema, utbilda annotatörer, märka data och genomföra kvalitetssäkring. Inter-annotator agreement används för att mäta konsistens mellan annotatörer. Vid behov görs adjudikation eller omtolkning av tvetydiga fall.

Bedömning av märkningskvalitet sker ofta med reliabilitetsmått som Cohen's kappa eller Krippendorffs alfa, samt analys av fel och överlappningar.

Användningsområden inkluderar byggande av NLP-modeller för tokenisering, ordklasser och namngivna entiteter, bild- eller videoannotering för objektdetektion, samt kliniska eller industriella dataset där korrekt märkning är avgörande.

Utmaningar inkluderar subjektivitet och begreppstvetydighet, behov av domänkunskap och konsekvent tillämpning av taxonomier samt annotatörers arbetsbelastning och trötthet.

Etik och standarder innebär skydd av integritet och rättvisa mot annotatörer, rimlig ersättning och transparent rapportering av bias samt användning av tydliga filformat och metadata. Vanliga format inkluderar JSON och XML samt domänspecifika schemas inom NLP och bioannotering.