Outil d’étiquetage de texte

L’outil permet un étiquetage structuré d’échantillons de texte selon un schéma d’étiquettes prédéfini afin de générer des ensembles de données pour les tâches NLP. Conceptuellement, les entrées comprennent le texte brut et un schéma de labels (IDs et noms); le système attribue un ou plusieurs labels par élément selon le mode sélectionné. La valeur principale réside dans un étiquetage reproductible et auditable qui prend en charge l’entraînement, l’évaluation et le benchmarking des modèles en aval.
Les utilisateurs cibles sont les équipes de science des données, les ingénieurs ML et les chercheurs qui nécessitent des tags cohérents sur de grands corpus. L’unicité réside dans la validation stricte du schéma, le traitement par lots et l’export dans des formats courants, ce qui réduit le drift d’étiquetage et accélère l’assemblage des jeux de données.
Les fonctionnalités clés incluent un champ de texte obligatoire, un schéma d’étiquettes obligatoire, des modes unique ou multi-étiquette, le traitement par lots et des options d’export (JSONL/CSV). Des capacités avancées peuvent inclure des hiérarchies multi-étiquettes, des audits reproductibles et des métriques d’accord. Cas d’usage typiques: étiquetage de sentiment, catégorisation de sujets, étiquette d’entités nommées et étiquetage d’intentions pour les données conversationnelles. L’intégration s’effectue conceptuellement avec les workflows de labellisation, les contrôles qualité et la gestion de versions des jeux de données, sans supposer une couche UI ou stockage. Les sorties sont des enregistrements structurés avec identifiants de texte et étiquettes attribuées, permettant un traitement en aval déterministe.