役立つ注釈ツール（ある場合）

私と私のチームがトレーニングセットに注釈を付けるのに役立つツールを探しています。大量のデータセットがある環境で作業しています。その一部は非構造化または半構造化されています。多くの場合、根拠のある真実を見つけるのに役立つ登録があります。ただし、多くの場合、評価のためだけのものであっても、キュレートされたセットが必要です。複雑な要因は、一部のデータが前提を離れることができないことです。

オブジェクト検出タスクに注釈を付けることを検討していますが、画像セグメンテーションタスク、テキスト分類タスク、および感情検出タスクが近い将来に見込まれます。

私が探しているのは、グループが注釈を作成するのを支援できるシステムです。できれば、グループの進捗状況、相対的な個人の進捗状況、そしておそらく個人の注釈者間の合意を示すことで、アノテーターに動機を与える方法です。

あなたは試すことができプロディジーを explosion.ai、スペイシーのクリエイターによってまたはブラットそれに代わるオープンソース。qouraに関するこの投稿を参照することもできます。

Doccanoは、Prodigyに代わるオープンソースのシンプルな代替ツールです。Django経由のネイティブpython。シンプルな実装に適していることがわかりました。

Diffgramは、トレーニングデータの作成と管理に使用できます。

ダルムシュタット工科大学のINCEpTIONでspaCyの拡張機能を使用しています。これまでのところかなり良いようです。

私は、Pythonライブラリ（作成しているのGitHub - ブログ記事をすばやくipywidgetsを使ってスペイシーNERモデルのトレーニングデータを作成します）。