tekstdataannotasjon

Tekstdataannotasjon er prosessen med å merke tekstdata slik at maskinlærings- og språkteknologimodeller kan trenes og evalueres. Ved å tilordne tagger til ord, fraser eller setninger gjør annotasjonen dataene mer informative for algoritmer, slik at de kan lære mønstre, syntaks eller semantisk innhold.

Det finnes ulike typer annotasjoner, blant annet token- eller spansbasert merking av ord og fraser for pos-tagging (del av tale), lemmatisering og navngitte enheter (named entity recognition). Sentralt er også syntaktisk annotasjon som avhengighetsparsing eller konstituentstruktur, og semantiske annotasjoner som roller (semantiske roller) og relasjonutvinning mellom enheter. I tillegg brukes ofte annotasjoner av stemning, intensjon eller diskursive forhold for mer kontekstuell forståelse.

Prosessen involverer klare retningslinjer for hva som skal annoteres og hvordan, opplæring av annotatorer, og kvalitetskontroll gjennom inter-annotator agreement for å måle konsistens. Arbeidet kan være iterativt, med revisjon av retningslinjer og aktiv læring for å forbedre nøyaktigheten og konsistensen over tid. Etiske og juridiske hensyn, inkludert personvern og lisensiering, bør ivaretas i hele livssyklusen.

Datformat og verktøy: Tekstannotasjoner lagres ofte i formater som JSON, CoNLL eller BIO/IOB-tagging, samt Brat- eller WebAnno-støttede filer. Vanlige verktøy og plattformer inkluderer Brat, WebAnno, INCEpTION, Prodigy og Doccano, som støtter ulike annotasjonsprosesser og samarbeidsfunksjoner.

Anvendelser av tekstdataannotasjon inkluderer trening av språkmodeller for oppgaver som named entity recognition, POS-tagging, syntaktisk parsing og informasjonseksjon, samt applikasjoner innen søk, oversettelse, chatbots og innholdsanalyse.