Tekstmerkingsverktøy

Verktøyet støtter strukturert merking av tekstutdrag i samsvar med et forhåndsdefinert etikett-skjema for å generere merkede data for NLP-oppgaver. Inndata består av råtekst og et etikett-skjema. Systemet tildeler ett eller flere etiketter per element basert på valgt modus. Hovedverdien ligger i reproducerbar, auditabel merkning som støtter modelltrening, evaluering og benchmarking.
Brukere er dataforskere, ML-ingeniører og forskere som trenger konsistente tags over store korpus. Unikheten ligger i streng skjemavalidering, batch-behandling og eksport til vanlige formater, noe som reduserer merkingsdrift og fremskynder datasett-samling.
Nøkkel-funksjoner inkluderer obligatorisk tekstinput, obligatorisk etikett-skjema, enkel- eller multi-label-modus, batch-behandling og eksportvalg (JSONL/CSV). Avanserte muligheter kan inkludere multi-etikett-hierarkier, reproducerbare audit-trails og grunne samsvars-målinger. Typiske bruksområder: sentimentmerking, emneklassifisering, navngitte enhetsmerking og intensjonsmerking for konversasjonsdata. Integrasjonen skjer konseptuelt med merkings-workflows, kvalitetskontroll og datasett-versjonering, uten UI- eller lagringslag. Output er strukturerte poster med tekst-id og tilordnede etiketter, som muliggjør deterministisk downstream behandling.