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Anotación con aprendizaje activo y NLU

La preparación de los datos puede ser más rápida y eficaz con un etiquetado completo y colaborativo

Trabajar en proyectos de procesamiento del lenguaje suele requerir la comprensión de términos y jerga específicos  propios de la materia de que se trata.. Algunas actividades de anotación requieren incluso que los expertos de negocio , profesionales valiosos y escasos en el mercado, se conviertan en los principales responsables de anotar y etiquetar los textos. Aunque en ocasiones se pueden utilizar algunos enfoques de aprendizaje automático para realizar la extracción de información, la calidad de la anotación de referencia requiere conjuntos de datos específicos del dominio para realizar adecuadamente las actividades de entrenamiento y validación de los modelos.

Expert.ai convierte de forma sencilla y rápida  a cualquier usuario, incluidos  desarrolladores, ingenieros de gestión del conocimiento, lingüistas computacionales o científicos de datos,  en  anotadores  expertos ,  permitiendo de esta forma  ampliar y acelerar los proyectos según sus  necesidades, y todo ello a través de una interfaz sencilla y fácil de usar que ofrece la posibilidad de explorar y anotar una amplia variedad de tipos de datos diferentes. Las funciones de anotación con aprendizaje activo de expert.ai mejoran la eficiencia y eficacia de las actividades de etiquetado de datos, ya que emplean el aprendizaje automático para recordar las anotaciones existentes y crea sugerencias de anotaciones en todos los documentos del proyecto. Los usuarios pueden propagar las anotaciones en todo un corpus de textos produciendo de esta forma sustanciales ahorros de tiempos.

Al incorporar las funciones de comprensión del lenguaje de expert.ai, la plataforma simplifica y agiliza el proceso de anotación. El análisis semántico de los textos, listo para usar, facilita a los usuarios la tarea de eliminar las ambigüedades de las palabras (tokens), conceptos y entidades extraídos de los documentos anotados.

No hace falta perder el tiempo etiquetando datos cuando existe una forma más inteligente de anotar textos no estructurados de forma rápida y precisa.

Principales características

  • Más velocidad de etiquetado, ya que la plataforma expert.ai se encarga de identificar los documentos más adecuados para anotar y mejorar la calidad del modelo
  • Aprendizaje activo, por el que el sistema aprende de las anotaciones ya disponibles para sugerir nuevas anotaciones dentro del corpus de documentos
  • Utilización de sugerencias de la plataforma NLU basadas en inflexiones, palabras compuestas y sinónimos para producir mejores anotaciones
  • Preanotación automática de documentos utilizando reglas simbólicas de otros proyectos
  • Posibilidad de que varios anotadores trabajen simultáneamente en cualquier proyecto con controles de seguimiento y validación
  • Etiquetado en modo rápido que permite introducir un gran volumen de anotaciones de entidades en un documento
  • Propagación de anotaciones en todo el corpus de documentos con un solo clic
  • Trabajo en colaboración con seguimiento de los cambios de los usuarios y controles de validación
  • Importación/exportación en formato BRAT standoff
  • Clasificación basada en la taxonomía mediante un editor gráfico (arrastrar y soltar objetos)
  • Visualización de las anotaciones en el contexto del formato de archivo original