Herramienta de etiquetado de texto

La herramienta permite un etiquetado estructurado de muestras de texto según un esquema de etiquetas predefinido para generar conjuntos de datos etiquetados para tareas de NLP. Conceptualmente, las entradas incluyen el texto crudo y un esquema de etiquetas; el sistema asigna una o más etiquetas por elemento según el modo seleccionado. El valor central es un etiquetado reproducible y auditable que respalda el entrenamiento, la evaluación y el benchmarking de modelos.
Los usuarios son equipos de ciencia de datos, ingenieros ML e investigadores que requieren etiquetas consistentes en grandes corpus. Su unicidad reside en la validación estricta del esquema, procesamiento por lotes y exportación a formatos comunes, lo que reduce la deriva de etiquetado y acelera la recopilación de datasets.
Funciones clave: entrada de texto obligatoria, esquema de etiquetas obligatorio, modos único o multi-etiqueta, procesamiento por lotes y opciones de exportación (JSONL/CSV). Capacidades avanzadas pueden incluir jerarquías multi-etiqueta, auditorías reproducibles y métricas básicas de acuerdo. Casos de uso típicos: etiquetado de sentimiento, clasificación de temas, etiquetado de entidades nombradas e etiquetado de intenciones para datos de conversación. La integración se realiza conceptualmente con flujos de trabajo de etiquetado, controles de calidad y versionado de datasets, sin asumir una capa UI o almacenamiento. Los outputs son registros estructurados con IDs de texto y etiquetas asignadas, permitiendo procesamiento determinista aguas abajo.