Textetiketteringsverktyg

Verktyget stödjer strukturerad märkning av textprov enligt ett fördefinierat etikett-schemainnehåll för att generera uppmärkta dataset för NLP-uppgifter. Inmatningen består av råtext och ett etikett-schema. Systemet tilldelar ett eller flera etiketter per post beroende på vald läge. Huvudvärdet ligger i reproducerbar, auditable märkning som stöder modellträning, utvärdering och benchmarking.
Användare är dataforskare, ML-ingenjörer och redaktörer som behöver konsekventa taggar över stora korpusar. Unikheten ligger i strikt schema-validering, batch-behandling och export till vanliga format, vilket minskar märkningsdrift och snabbar upp dataset-sammansättning.
Viktiga funktioner inkluderar obligatorisk textinmatning, obligatoriskt etikett-schema, enstaka eller flerskikts-modus, batchbehandling och exportalternativ (JSONL/CSV). Avancerade möjligheter kan inkludera flerskikts-hierarkier, reproducerbara gransktrails och grundläggande överenskomstdetektion. Typiska användningsfall: sentimentetiketter, ämnesklassificering, namngivnad entitet-etikettering och avsiktsetikettering för konversationsdata. Integrationen sker teoretiskt inom arbetsflöden för märkning, kvalitetskontroller och datasetsversionshantering, utan att anta UI- eller lagringslager. Output är strukturerade poster med text-ID och tilldelade etiketter, vilket möjliggör bestämd efterföljande bearbetning.