目次
自然言語処理情報抽出のためのインテリジェントなラベル付けスキームには次のものがあります。
データアノテーションを使用するためのツール: label_studio
3.pip install label-studio (多くのパッケージが含まれており、ダウンロードに比較的時間がかかります)
PS: label_studio をインストールするには、label_studio の仮想環境にインストールする必要があります。！
4. label_studio ツールをアクティブ化します。
データラベル付けの概念
データのラベル付けとは、機械学習および人工知能アルゴリズムのトレーニング データを準備するときに、アルゴリズムがさまざまなパターンや関係を学習して理解できるように、人間または専門家が各データ サンプルに正しいラベルまたはカテゴリを割り当てることを指します。このようなラベルには、テキスト分類のラベル、画像認識のオブジェクト カテゴリ、音声認識の音声コマンド、またはその他のさまざまな形式のラベルが考えられます。
自然言語処理情報抽出のためのインテリジェントなラベル付けスキームには次のものがあります。
ルールベースのラベル付けスキーム:
1. テキスト内のエンティティや関係などの情報を識別し、それらにラベルを付けるための一連のルールを記述することによって。
2. ルールベースのラベル付けスキームは従来の方法であり、テキスト内のエンティティ、関係、その他の情報を識別してラベルを付けるルールを手動で記述する必要があります。
3. この方法の利点は、理解と実装が簡単であることです。
4. しかし、欠点は、多くの手作業が必要であり、ルールがすべての状況をカバーするのが難しいことです。
機械学習に基づくアノテーションスキーム:
1. モデルをトレーニングして、テキスト内のエンティティや関係などの情報を自動的に識別し、ラベルを付けます。
2. 機械学習に基づくラベル付けスキームは自動化された方法であり、ラベル付けされたデータセットを使用してモデルをトレーニングし、そのモデルを使用してテキスト内のエンティティ、関係、およびその他の情報に自動的にラベルを付けます。
3. この方法の利点は、大量のデータを処理し、モデルを適応的に調整できることです。
4. ただし、欠点は、大量のラベル付きデータとコンピューティング リソースが必要であり、モデルのパフォーマンスがラベル付きデータの質と量によって制限されることです。
深層学習に基づく注釈スキーム:
1. 深層学習モデルを使用して、テキスト内のエンティティや関係などの情報を自動的に識別し、ラベルを付けます。
2. 深層学習に基づく注釈スキームは、深層学習モデルを使用してテキストからエンティティや関係などの情報を自動的に抽出し、注釈を付ける最新の方法です。
3. この方法の利点は、大量のデータを処理でき、精度が高いことです。
4.ただし、欠点は、大量のラベル付きデータとコンピューティング リソースが必要であり、モデルのトレーニングとデバッグには専門的な知識とスキルが必要であることです。
半教師あり学習に基づくアノテーションスキーム:
1. 自動ラベル付けは、手動でラベル付けされた少量のデータと大量のラベルなしデータを使用してモデルをトレーニングすることによって実現されます。
2. 半教師あり学習に基づくラベル付けスキームは、手動でラベル付けされた少量のデータとラベル付けされていない大量のデータを使用してモデルをトレーニングする方法です。
3. この方法の利点は、ラベルのないデータを使用してモデルのパフォーマンスを向上できることです。
4. ただし、欠点は、大量のラベルなしデータとコンピューティング リソースが必要であり、モデルのパフォーマンスがラベル付きデータの品質に影響されることです。
リモート監視に基づく注釈スキーム:
1. 既知のナレッジ ベースを使用して、テキスト内のエンティティや関係などの情報に自動的にラベルを付け、手動でラベルを付ける作業負荷を軽減します。
データアノテーションを使用するためのツール: label_studio
Label Studio は、データのラベル付けタスクを作成、管理、完了するためのオープンソース ツールです。これにより、あなたとあなたのチームがデータに効果的にラベルを付けることができ、機械学習プロジェクト用のトレーニング データを簡単に準備できるようになります。
なぜなら、機械は文章の中でどれが幸せな感情を表現しているのか、どれが携帯電話番号でどれが住所なのかなどを知りません。しかし、私たち人間は、どの単語やどの物体がどのカテゴリに属するのかを機械に伝えることができます。
たとえば、以下に示すように、画像内のオブジェクトの位置をマークするために使用できます。人為的な区別を使用して、どれが飛行機でどれが車であるかを機械に認識させます。
label_studio を使用してテキスト内のテキストを処理し、どの単語がどのタイプに属するかをマシンに知らせることもできます。
Baiduのあらゆる写真認識で誰もが知っている機能です。
機械内部の画面が目の前にあるコンピューターであることを自動的に認識します！
label_studio をインストールします。
1. 仮想環境を作成する
conda create -n label_studio python=3.8
2. 仮想環境をアクティブ化する
conda activate label_studio
3.pip install label-studio (多くのパッケージが含まれており、ダウンロードに比較的時間がかかります)
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: label_studio をインストールするには、label_studio の仮想環境にインストールする必要があります。！
4. label_studio ツールをアクティブ化します。
label-studio startアクティベーションが成功すると、URL http://0.0.0.0:8080/が表示されます。そして、自動的に label_studio ページにジャンプします
5. label_studio ツールを使用する
アカウントにログインした後、新しいデータ アノテーション プロジェクトを作成します
注釈付きデータ
すべてのデータがマークされ、必要なファイルが正常にエクスポートされると、マシンは画像内のオブジェクトを認識し、文内のテキストには標準的な答えが表示されます。残りは、これらのファイルをマシンに与えて学習させます。後者の教師なし入力データは、より正確な予測を行います。
ブラウザ選択の最終質問:
label-studio を使用するブラウザは間違いなく、実験を重ねた結果、Google Chrome と Microsoft Edge を選択しましたが、その他の国産ブラウザの多くはラベル付け後のデータ入稿ができないという問題が発生します。