Tekstlabeltool

Het tool ondersteunt gestructureerde labeling van tekstvoorbeelden volgens een vooraf gedefinieerd labelschema om gelabelde datasets voor NLP-doeleinden te genereren. Invoer bestaat uit ruwe tekst en een label-schema met IDs en namen; het systeem kent per item een of meerdere labels toe op basis van de geselecteerde modus. De kernwaarde is reproduceerbare, auditable labeling die downstream modellering, evaluatie en benchmarking ondersteunt.
Gebruikers zijn datawetenschappers, ML-engineers en onderzoekers die consistente tagging over grote corpora nodig hebben. Uniek is strikte schema-validatie, batchverwerking en export naar gangbare formaten, waardoor labeling-drift vermindert en datasetassemblage versnelt.
Belangrijkste functies omvatten verplicht tekstinvoer, verplicht labelschema, enkel- of multi-label modi, batchverwerking en exportopties (JSONL/CSV). Geavanceerde mogelijkheden kunnen multi-label-hiërarchieën, reproduceerbare audit trails en basis-overeenstemmingsmetingen omvatten. Typische toepassingsgevallen: sentiment labeling, onderwerpenclassificatie, named-entity tagging en intent labeling voor conversational data. De integratie gebeurt conceptueel binnen labeling-workflows, kwaliteitscontroles en datasetversiebeheer, zonder UI- of opslaglaag aan te nemen. Outputs zijn gestructureerde records met tekst-id's en toegewezen labels, die deterministische downstream verwerking mogelijk maken.