Annotazione dei dati grazie ad active learning e comprensione del linguaggio naturale

Preparare i dati più rapidamente e con maggiore efficacia etichettandoli in modo completo e tramite un approccio collaborativo

Per lavorare a progetti in linguaggio naturale è spesso richiesta la capacità di comprendere il gergo tecnico e specifiche terminologie di settore. Alcune attività di annotazione prevedono inoltre il coinvolgimento di professionisti esperti della materia, risorse limitate e di grande valore in azienda, che diventano i più esperti anche di annotazione ed etichettatura dei dati.

Per sviluppare modelli efficaci per l’estrazione e la categorizzazione di informazioni sfruttando il machine learning occorrono elevati standard qualitativi nell’annotazione di set di dati relativi al settore specifico, a supporto delle attività di training e validazione.

Grazie a un’interfaccia semplice e facile da usare, che consente di esplorare e annotare un’ampia varietà di diversi tipi di dati, è possibile realizzare progetti su vasta scala trasformando rapidamente sviluppatori, knowledge engineer, linguisti computazionali e data scientist in esperti di annotazione. Le capacità di annotazione di expert.ai migliorano efficacia ed efficienza del processo di etichettatura dei dati tramite attività di:

• Pre-annotazione dei contenuti grazie all’analisi semantica
• Applicazione delle annotazioni validate e propagazione all’intero corpus documentale
• Active learning basato su annotazioni esistenti

Integrando le capacità di comprensione del linguaggio naturale, expert.ai Platform consente un’accurata pre-annotazione dei contenuti, semplificando e ottimizzando il processo nel suo complesso. Con funzionalità out-of-the-box per l’analisi semantica dei testi, gli utenti possono disambiguare facilmente token, concetti ed entità estratte all’interno dei documenti da annotare

Perché perdersi in attività di etichettatura dei dati se c’è un’alternativa migliore per annotare testi non strutturati, con rapidità e precisione?

Funzionalità principali

• • Accelerare le attività di etichettatura dei dati sfruttando la capacità di expert.ai Platform di identificare i documenti più adatti per l’annotazione per avere un training set efficace
  • Applicare l’active learning per sfruttare le annotazioni di un piccolo insieme di documenti per suggerire nuove annotazioni all’interno del corpus
  • Aumentare l’efficacia nell’annotazione grazie ai suggerimenti offerti dal natural language understanding relativi a inflessioni, parole composte e sinonimi
  • Pre-annotare automaticamente i documenti usando regole simboliche, basate sulla conoscenza sviluppata con altri progetti
  • Consentire a diversi annotatori di lavorare contemporaneamente a qualsiasi progetto, tracciando e verificando le modifiche
  • Etichettare rapidamente i dati per permettere l’annotazione di grandi volumi di entità presenti in un documento
  • Con un semplice click, applicare ed estendere con facilità a tutto il corpus le annotazioni effettuate
  • Effettuare un’annotazione tramite drag & drop utilizzando la tassonomia target
  • Visualizzare le annotazioni effettuate nel documento originale
  • Favorire la collaborazione e il supporto in team, tracciando le modifiche degli utenti e i check di validazione
  • Importare ed esportare in formato BRAT