Strumento di etichettatura del testo

Lo strumento consente un’etichettatura strutturata di campioni di testo secondo uno schema di etichette predefinito al fine di generare dataset etichettati per attività NLP. Ingresso comprende testo grezzo e uno schema di etichette (ID e nomi); il sistema assegna una o più etichette per elemento in base alla modalità selezionata. Il valore chiave risiede in un’etichettatura riproducibile e auditabile che supporta l’addestramento, la valutazione e il benchmarking dei modelli a valle.
Gli utenti target sono team di data science, ingegneri ML e ricercatori che necessitano di tag coerenti su grandi corpora. L’unicità risiede in una rigorosa validazione dello schema, elaborazione in batch ed esportazione in formati comuni, riducendo il drift di etichettatura e accelerando l’assemblaggio dei dataset.
Funzionalità chiave includono input di testo obbligatorio, schema di etichette obbligatorio, modalità singola o multi-etichetta, elaborazione batch e opzioni di esportazione (JSONL/CSV). Possibilità avanzate includono gerarchie multi-etichetta, audit trail riproducibili e metriche base di accordo. Casi d’uso tipici: etichettatura di sentiment, classificazione tematica, etichettatura di entità nominate e etichettatura di intent per dati di conversazione. L’integrazione avviene concettualmente con workflow di etichettatura, controlli di qualità e versioning dei dataset, senza presupporre UI o storage. Gli output sono record strutturati con ID testo e etichette assegnate, consentendo un processamento a valle deterministico.