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Annotation basée sur l’apprentissage actif et le NLU

Préparez les données plus rapidement et plus efficacement grâce à un étiquetage complet et collaboratif des données.

Travailler sur des projets en langage naturel nécessite souvent de comprendre un jargon et des termes spécifiques au métier de l’entreprise. Certaines activités d’annotation exigent même la participation d’experts métier, ressource rare et très expérimentée, qui deviennent les principaux annotateurs. Bien que certaines approches de Machine Learning puissent être utilisées pour l’extraction d’informations, une annotation de bonne qualité nécessite des ensembles de données spécifiques au domaine pour un entraînement et une validation des modèles réussis.

Transformez rapidement n’importe quel utilisateur, y compris les développeurs, les knowledge enginers, les linguistes et les data scientists, en expert en annotation grâce à une interface simple et facile à utiliser qui vous permet d’explorer et d’annoter une grande variété de données et d’industrialiser facilement vos projets. Les capacités d’apprentissage actif d’expert.ai améliorent l’efficacité de l’étiquetage des données en utilisant le Machine Learning pour apprendre des annotations existantes et créer des suggestions d’annotations pour l’utilisateur à travers le corpus du projet. Les utilisateurs peuvent gagner du temps en propageant les annotations à travers un corpus entier.

En intégrant les capacités de compréhension du langage naturel d’expert.ai, l’annotation de la plateforme expert.ai rationalise le processus d’annotation. Grâce à l’analyse sémantique de texte prête à l’emploi, les utilisateurs peuvent facilement désambiguïser les tokens, concepts et entités extraits à partir des documents annotés.

Ne vous noyez pas dans l’étiquetage des données alors qu’il existe une solution intelligente et performante pour annoter rapidement et avec précision les contenus non structurés.

Fonctionnalités principales

  • Accélération des activités d’étiquetage des données en laissant la plateforme expert.ai identifier les meilleurs documents à annoter et améliorer la qualité du modèle.
  • Apprentissage actif où le système apprend des annotations déjà disponibles pour suggérer de nouvelles annotations dans le corpus.
  • Utilisation de suggestions de compréhension du langage naturel basées sur les inflexions, les mots composés et les synonymes pour produire de meilleures annotations.
  • Pré-annotation automatique des documents à l’aide de règles symboliques issues de projets précédents.
  • Plusieurs annotateurs peuvent travailler simultanément sur un même projet avec des systèmes de suivi et de validation.
  • L’étiquetage en mode rapide permet d’annoter un grand nombre d’entités dans un document.
  • Propagation en un clic des annotations à l’ensemble du corpus.
  • Fonction de collaboration avec suivi des modifications apportées par les utilisateurs et systèmes de validation
  • Importation/exportation au format BRAT autonome
  • Classification par glisser-déposer basée sur la taxonomie
  • Visualisation des annotations dans le contexte du format du document original