Текст, аудио, изображения и видео — это лишь несколько видов мультимедиа, доступных на цифровой платформе. Текст — популярный способ общения как для личных, так и для профессиональных целей. Организации накопили большие объемы текстовых данных в неструктурированном виде. Как мы можем извлечь максимальную пользу из этого текста?

Читайте также: Что такое НЛП?

Добавление информации или метаданных для характеристики характеристик фраз, таких как семантика или чувства, называется компьютерным зрением текстовых аннотаций. Это помогает машине различать или распознавать слова во фразе, делая ее более умной. Эту текстовую аннотацию компьютерного зрения можно использовать в качестве набора обучающих данных для алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения.

Читайте также: Иллюстратор на основе искусственного интеллекта рисует изображения с текстовыми подписями.

Точный набор данных текстовых аннотаций или набор обучающих данных позволяет модели ИИ более надежно изучать и лучше понимать человеческий язык. Предоставление комплексного сбора обучающих данных для алгоритмов машинного обучения на ранней стадии может помочь в разработке самопрогнозирующего ИИ. Разработчики искусственного интеллекта и машинного обучения часто выбирают людей-аннотаторов, чтобы выделять тексты для различных диалектов, чувств, значений и использовать их для поддержания и повышения точности.

Модель ИИ может классифицировать ключевые слова, фразы или предложения, как только она изучит тонкости человеческого языка. Основная цель текстовых аннотаций — помочь движку понять человеческую речь благодаря набору данных текстовых аннотаций.

Лучшие наборы данных и инструменты для текстовых аннотаций

Брат

Brat — это веб-инструмент для совместной работы с текстовыми аннотациями, который можно развернуть на (потенциально локальном) сервере и получить к нему доступ через браузер.

Оказывается, аннотирование значительно больших фрагментов текста (т. е. абзацев) является обременительным.

Текстовые файлы должны использоваться в качестве входных документов. Отображение пользовательского интерфейса (UI) текстового файла в Brat не всегда соответствует его исходному форматированию. Brat — не лучший инструмент для аннотирования структурированных документов; вам лучше просто пометить PDF-файлы.

Читайте также: Переосмысление искусства с помощью генеративного искусственного интеллекта

Доккано

Doccano — еще один инструмент для текстовых аннотаций. Его проще использовать, чем Brat.

Он основан на сервере и имеет веб-интерфейс, такой же, как Brat.

По сравнению с Братом, основные отличия заключаются в следующем.

Для всех настроек используется онлайн-интерфейс пользователя, а варианты использования ограничиваются категоризацией документов, маркировкой последовательностей и последовательностью.

Это означает, что doccano более удобен для новичков (и, возможно, более удобен для пользователя), чем Brat, но в отличие от Brat, отношения и характеристики не могут быть определены. В зависимости от варианта использования доступны только метки на уровне документа или диапазона.

Тип проекта определяет формат экспорта аннотаций, который может быть CSV или JSON.

Doccano позволяет работать многим пользователям. Однако других вариантов совместной маркировки нет.

Зарождение

INCepTION — это проект, продолжающий проект WebAnno, получивший самый высокий общий рейтинг в предыдущей оценке.

Как и две предыдущие программы, она имеет пользовательский интерфейс на основе браузера. Его можно установить на сервере для группы пользователей или как отдельное приложение.

НАЧАЛО — гораздо более мощное оружие, чем Доккано или Брат:

Он может обрабатывать как текстовые файлы, так и PDF-файлы, содержащие текстовую информацию (например, потому что они были созданы из текстовых файлов или с помощью программного обеспечения OCR), имеет большой раздел «Настройки», который позволяет настраивать практически все, что вы хотите, имеет функции, облегчающие совместную работу. маркировку и статистическую оценку аннотаций, а также может экспортировать аннотации в различные стандартные форматы маркировки NLP.

Важность аннотации ограничивающего прямоугольника при обнаружении объектов

Заключение: лучшие наборы данных текстовых аннотаций

Имея доступ к передовым технологиям и навыкам, Anolytics. Ай обеспечивает безупречный текстовая аннотация услуга. Наша преданная своему делу команда прошла обучение для предоставления индивидуального компьютерного зрения с текстовыми аннотациями в соответствии с потребностями вашей компании и проекта.

Мы понимаем проблемы, связанные с работой с неструктурированными текстами, поэтому разработали для вашей компании стратегическую стратегию текстовых аннотаций, которая является одновременно эффективной и экономичной. С помощью наших услуг по маркировке и классификации текстовых, аудио, изображений и видеоданных вы можете сделать свои данные понятными и обучить свой алгоритм без предвзятости.

Пожалуйста, свяжитесь с нами сегодня, чтобы узнать больше о наших текстовых аннотациях и других услугах по аннотированию данных. Предоставление вашему ИИ текстового материала с соответствующей маркировкой поможет ему достичь когнитивного понимания.