Inhaltsverzeichnis
Das Konzept der Datenkennzeichnung
Regelbasiertes Kennzeichnungsschema:
Annotationsschema basierend auf maschinellem Lernen:
Annotationsschema basierend auf Deep Learning:
Annotationsschema basierend auf halbüberwachtem Lernen:
Anmerkungsschema basierend auf Fernüberwachung:
Tools zur Verwendung von Datenanmerkungen: label_studio
1. Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung
2. Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung
4. Aktivieren Sie das label_studio-Tool
5. Verwenden Sie das label_studio-Tool
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Das Konzept der Datenkennzeichnung
Unter Datenkennzeichnung versteht man, dass bei der Vorbereitung von Trainingsdaten für Algorithmen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz Menschen oder Experten jeder Datenprobe die richtige Bezeichnung oder Kategorie zuweisen, damit der Algorithmus verschiedene Muster und Beziehungen lernen und verstehen kann. Solche Beschriftungen könnten Beschriftungen bei der Textklassifizierung, Objektkategorien bei der Bilderkennung, Sprachbefehle bei der Spracherkennung oder verschiedene andere Formen der Beschriftung sein.
Zu den intelligenten Kennzeichnungsschemata für die Informationsextraktion in natürlicher Sprache gehören die folgenden:
Regelbasiertes Kennzeichnungsschema:
1. Indem Sie eine Reihe von Regeln schreiben, um Informationen wie Entitäten und Beziehungen im Text zu identifizieren und zu kennzeichnen.
2. Das regelbasierte Kennzeichnungsschema ist eine traditionelle Methode, bei der manuell Regeln geschrieben werden müssen, um Entitäten, Beziehungen und andere Informationen im Text zu identifizieren und zu kennzeichnen.
3. Der Vorteil dieser Methode besteht darin, dass sie leicht zu verstehen und umzusetzen ist.
4. Der Nachteil besteht jedoch darin, dass viel manuelle Arbeit erforderlich ist und es schwierig ist, alle Situationen durch die Regeln abzudecken.
Annotationsschema basierend auf maschinellem Lernen:
1. Indem das Modell trainiert wird, Informationen wie Entitäten und Beziehungen im Text automatisch zu identifizieren und zu kennzeichnen.
2. Das auf maschinellem Lernen basierende Beschriftungsschema ist eine automatisierte Methode, die den beschrifteten Datensatz zum Trainieren des Modells verwendet und das Modell zum automatischen Beschriften von Entitäten, Beziehungen und anderen Informationen im Text verwendet.
3. Der Vorteil dieser Methode besteht darin, dass sie große Datenmengen verarbeiten und das Modell adaptiv anpassen kann.
4. Der Nachteil besteht jedoch darin, dass eine große Menge an gekennzeichneten Daten und Rechenressourcen erforderlich ist und die Leistung des Modells durch die Qualität und Quantität der gekennzeichneten Daten begrenzt ist.
Annotationsschema basierend auf Deep Learning:
1. Durch die Verwendung des Deep-Learning-Modells zur automatischen Identifizierung von Informationen wie Entitäten und Beziehungen im Text und deren Kennzeichnung.
2. Das auf Deep Learning basierende Annotationsschema ist die neueste Methode, die ein Deep-Learning-Modell verwendet, um automatisch Informationen wie Entitäten und Beziehungen aus Texten zu extrahieren und diese zu kommentieren.
3. Der Vorteil dieser Methode besteht darin, dass sie große Datenmengen verarbeiten kann und eine hohe Genauigkeit aufweist.
4. Der Nachteil besteht jedoch darin, dass viele gekennzeichnete Daten und Rechenressourcen erforderlich sind und das Training und Debuggen des Modells professionelle Kenntnisse und Fähigkeiten erfordert.
Annotationsschema basierend auf halbüberwachtem Lernen:
1. Die automatische Beschriftung wird erreicht, indem zum Trainieren des Modells eine kleine Menge manuell beschrifteter Daten und eine große Menge unbeschrifteter Daten verwendet werden.
2. Das auf halbüberwachtem Lernen basierende Beschriftungsschema ist eine Methode, die eine kleine Menge manuell beschrifteter Daten und eine große Menge unbeschrifteter Daten zum Trainieren des Modells verwendet.
3. Der Vorteil dieser Methode besteht darin, dass unbeschriftete Daten verwendet werden können, um die Leistung des Modells zu verbessern.
4. Der Nachteil besteht jedoch darin, dass eine große Menge unbeschrifteter Daten und Rechenressourcen erforderlich ist und die Leistung des Modells von der Qualität der beschrifteten Daten beeinflusst wird
Anmerkungsschema basierend auf Fernüberwachung:
1. Nutzen Sie die bekannte Wissensdatenbank, um Informationen wie Entitäten und Beziehungen im Text automatisch zu kennzeichnen und so den Arbeitsaufwand für die manuelle Kennzeichnung zu reduzieren.
Tools zur Verwendung von Datenanmerkungen: label_studio
Label Studio ist ein Open-Source-Tool zum Erstellen, Verwalten und Abschließen von Datenkennzeichnungsaufgaben. Es kann Ihnen und Ihrem Team dabei helfen, Daten effektiv zu kennzeichnen, und erleichtert Ihnen die Vorbereitung von Trainingsdaten für Ihre maschinellen Lernprojekte.
Denn die Maschine weiß nicht, welche in einem Satz glückliche Gefühle ausdrücken, welche Mobiltelefonnummern und welche Adressen usw. sind. Aber wir Menschen können ihr sagen, welche Wörter und welche Gegenstände zu welcher Kategorie gehören.
Es kann beispielsweise verwendet werden, um die Position von Objekten im Bild zu markieren, wie unten gezeigt. Verwenden Sie künstliche Unterscheidungen, um der Maschine mitzuteilen, welche Objekte Flugzeuge und welche Autos sind.
label_studio kann auch verwendet werden, um den Text im Text zu verarbeiten und der Maschine mitzuteilen, welche Wörter zu welchem Typ gehören.
Dies ist die Funktion, die jeder in Baidus Fotoerkennung von allem kennt.
Der Bildschirm im Gerät erkennt automatisch, dass sich ein Computer davor befindet!
label_studio installieren:
1. Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung
conda create -n label_studio python=3.8
2. Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung
conda activate label_studio
3.pip installiert label-studio (es sind viele Pakete beteiligt und die Downloadzeit ist relativ lang)
pip install -U label-studio（安装之前确保VPN已经关闭，否则会导致安装失败）PS: Um label_studio zu installieren, müssen Sie es in der virtuellen Umgebung von label_studio installieren! !
4. Aktivieren Sie das label_studio-Tool
label-studio startNach erfolgreicher Aktivierung erscheint die folgende URL: http://0.0.0.0:8080/ . Und es wird automatisch zur Seite label_studio gesprungen
5. Verwenden Sie das label_studio-Tool
Nachdem Sie sich beim Konto angemeldet haben, erstellen Sie ein neues Datenanmerkungsprojekt
Kommentierte Daten
Nachdem alle Daten markiert und die gewünschte Datei erfolgreich exportiert wurden, erkennt die Maschine die Objekte im Bild und der Text im Satz hat eine Standardantwort . Der Rest besteht darin, diese Dateien der Maschine zum Lernen zu übergeben. Die letztgenannten unbeaufsichtigten Eingabedaten ermöglichen genauere Vorhersagen.
Letzte Frage zur Browserauswahl:
Der Browser, der label-stuidio verwendet, muss sicher sein. Nach wiederholten Experimenten kann man sagen, dass Google Chrome und Microsoft Edge ausgewählt wurden. Die meisten anderen inländischen Browser werden das Problem haben, dass sie die Daten nach der Kennzeichnung nicht übermitteln können.