Tagtog

tagtog — эффективный инструмент для аннотирования текста, предназначенный для обучения моделей ИИ. Он доступен как в облаке, так и на локальных компьютерах, что делает его доступным для широкого круга пользователей. Используя tagtog, пользователи могут вручную аннотировать текст, создавать пользовательские макеты аннотаций и даже использовать автоматические аннотации, чтобы ускорить процесс аннотирования. Инструмент также позволяет пользователям обучать свои собственные модели ИИ и автоматически получать соответствующие сведения из текста. Кроме того, tagtog поддерживает совместную работу команды, предоставляя такие функции, как рекомендации по аннотированию, контроль версий и распределение задач. Являетесь ли вы техническим экспертом или обычным пользователем, tagtog предлагает удобный интерфейс и мощные функции, чтобы улучшить ваш опыт обучения ИИ.

Ключевые особенности:

1. Ручное аннотирование текста: tagtog предоставляет редактор аннотаций текста, который позволяет пользователям легко аннотировать и нормализовать сущности, добавлять метки сущностей и создавать отношения. Пользовательский интерфейс интуитивно понятен и адаптируется к потребностям пользователя, обеспечивая беспроблемное аннотирование. Пользователи также могут совместно с другими работать над аннотированием того же текста и экспортировать аннотации в формате JSON.

2. Автоматическое аннотирование текста: tagtog предлагает автоматические аннотации, чтобы ускорить процесс аннотирования. Пользователи могут использовать предварительный выбор, словари или даже подключать свои собственные модели ML. Инструмент использует алгоритмы NLP для создания автоматических аннотаций, и пользователи могут вносить исправления, чтобы повысить точность. Эта функция значительно уменьшает нагрузку на аннотаторов.

3. Обучение моделей ИИ: с tagtog пользователи могут легко создавать учебные данные для обучения своих моделей ИИ. Инструмент поддерживает совместные аннотации, что позволяет пользователям приглашать других для совместной работы над аннотацией. Пользователи также могут импортировать в tagtog прогнозы своей модели и использовать редактор аннотаций для исправления любых неправильных прогнозов. Пользовательский интерфейс разработан так, чтобы свести к минимуму усилия аннотатора и одновременно максимизировать входные данные для модели. Этот итеративный процесс помогает пользователям эффективно настраивать свои модели ИИ.

Варианты использования:

• Ручное аннотирование текста: tagtog идеально подходит для аннотирования текста в различных доменах, таких как медицинские записи, юридические документы или отзывы клиентов. Он позволяет экспертам в данной области аннотировать сущности, добавлять метки и создавать отношения, что упрощает извлечение ценной информации из текста.

• Автоматическое аннотирование текста: при работе с большими объемами текста функция автоматического аннотирования tagtog может сэкономить время и силы. Ее можно использовать для ускорения процесса аннотирования для таких задач, как анализ настроений, распознавание именованных сущностей или классификация тем.

• Обучение моделей ИИ: tagtog предоставляет среду совместной работы для обучения моделей ИИ. Пользователи могут легко создавать учебные данные, приглашать членов команды для аннотирования и настраивать свои модели на основе исправленных аннотаций. Это упрощает разработку точных и эффективных моделей ИИ для различных приложений.

Заключение:

tagtog — мощный инструмент для аннотирования текста, который предлагает ряд функций для эффективного обучения моделей ИИ. Независимо от того, нужно ли вам вручную аннотировать текст, использовать автоматические аннотации или обучать собственные модели ИИ, tagtog предоставляет удобный интерфейс и интуитивно понятные функции. Благодаря своим возможностям совместной работы и поддержке командного взаимодействия tagtog является идеальным инструментом как для технических специалистов, так и для обычных пользователей, которые стремятся улучшить свой опыт обучения ИИ.