Label Studio

資料和 ML

通過對話管理 Label Studio 專案、匯入資料和自動化標籤工作流程 - Neotask 使用 Neotask 來加速您的 ML 訓練資料準備。

• 透過自然語言建立、管理和監視 Label Studio 標籤專案
• 自動化資料匯入、標籤指派和品質檢查
• 監視標籤進度、標籤者績效和資料品質指標

您可以做什麼

建立和設定標註專案

告訴 Neotask 建立具有特定任務類型的 Label Studio 專案--圖像分類、NER、邊界框、情感或自訂--並設定標註介面。用純語言提供標籤結構；Neotask 將其轉譯為正確的 Label Studio XML 設定。

匯入資料進行標註

請 Neotask 從 URL 列表、S3 路徑或 JSON 負載將任務匯入 Label Studio 專案。它處理匯入 API 呼叫並返回建立的任務數量。

追蹤標註進度

要求任何專案的標註進度：總共多少任務、多少已標註、多少在審查中、多少被跳過。

匯出已標註的資料

請 Neotask 以您偏好的格式匯出專案的標註--JSON、CSV、COCO、YOLO、Pascal VOC--並接收資料或下載連結。

管理預測和預標註

將模型預測作為預標註匯入 Label Studio 專案以加速人工審查。請 Neotask 上傳預測並將其轉換為標註或保留為建議。

分配和管理標註者

請 Neotask 將標註者分配到特定任務、設定標註佇列，或檢查哪個標註者有最多待處理的任務。

試試這樣問

• "建立具有三個標籤的新情感分類 Label Studio 專案：正面、負面、中性"
• "從此 S3 URL 匯入 500 個文字任務到專案 42"
• "專案 customer-feedback-q3 的標註進度是什麼？"
• "以 COCO 格式匯出專案 15 的所有標註"
• "將這些模型預測作為預標註上傳到專案 42"
• "專案 invoice-ner 中誰有最多未完成的任務？"
• "列出所有專案及其當前狀態"
• "刪除專案 22 中所有被跳過的任務，讓標註者可以重新嘗試"

進階技巧

• 使用預標註加速標註 --在人工審查前將模型預測作為預標註匯入；標註者確認或修正而非從頭標註，對成熟模型可將標註時間減少 50-70%。
• 盡早且經常匯出 --不要等到專案 100% 完成才匯出；在標註繼續進行的同時請 Neotask 匯出部分資料集用於初始模型訓練。
• 一致的標籤結構很重要 --在匯入資料前仔細定義標籤結構；在專案中途更改標籤會強制重新標註。
• 按狀態篩選任務 --審查品質時，請 Neotask 先列出有分歧或低標註信心的任務；盡早解決不確定性可提高整體資料集品質。
• 每位標註者的 API 令牌 --每個 Label Studio 使用者都有自己的 API 令牌；為了稽核軌跡，確保個別標註者使用自己的憑證而非共享帳戶。

Plans

Works Well With

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更多 資料和 ML 整合

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• Scholar Gateway - Neotask 透過 Neotask 將您的研究工作流程連接到 Wiley 的 Scholar Gateway--在同行評審科學文獻中執行語義搜尋，讓您的工作基於權威來源。
• Stability AI - 生成和編輯影像 - Neotask 透過 Neotask 為您自動化 Stability AI。
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