Tekstmærkningsværktøj

Værktøjet understøtter struktureret mærkning af tekstuddrag efter et fordefineret etiket-skema for at generere mærkede datasæt til NLP-opgaver. Inddata består af råtekst og et etiket-skema. Systemet tildeler et eller flere etiketter per element afhængigt af den valgte tilstand. Hovedværdien ligger i reproducerbar, auditable mærkning, der understøtter modeltræning, evaluering og benchmarking.
Brugere er dataforskere, ML-ingeniører og forskere, der har brug for konsistente tags på tværs af store korpusser. Unikheden ligger i streng skemavalidering, batch-behandling og eksport til gængse formater, hvilket reducerer mærkningsdrift og fremskynder sammensætningen af datasæt.
Nøglefunktioner omfatter obligatorisk tekstinput, obligatorisk etiket-skema, enkel- eller multi-label-tilstand, batch-behandling og eksportmuligheder (JSONL/CSV). Avancerede muligheder kan omfatte multi-etiket-hierarkier, reproducerbare audit-trails og grundlæggende overensstemmelses-målinger. Typiske anvendelsestilfælde: sentimentmærkning, emneklassificering, navngivet entitet-mærkning og målsætning for konversationsdata. Integration foregår konceptuelt med labeling-workflows, kvalitetskontrol og datasæt-versionering uden antagelse af UI- eller lagringslag. Output er strukturerede poster med tekst-id og tildelte etiketter, der muliggør deterministisk downstream behandling.