論文の概要: MEGAnno: Exploratory Labeling for NLP in Computational Notebooks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03095v1
• Date: Sun, 8 Jan 2023 19:16:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-10 17:28:41.488665
• Title: MEGAnno: Exploratory Labeling for NLP in Computational Notebooks
• Title（参考訳）: MEGAnno:計算ノートにおけるNLPの探索ラベリング
• Authors: Dan Zhang, Hannah Kim, Rafael Li Chen, Eser Kandogan, Estevam Hruschka
• Abstract要約: 本稿では,NLP実践者と研究者を対象とした新しいアノテーションフレームワークMEGAnnoを紹介する。 MEGAnnoを使えば、ユーザーは高度な検索機能と対話型提案機能を通じてデータを探索できる。 我々は,MEGAnnoのフレキシブル,探索的,効率的,シームレスなラベル付け体験を感情分析のユースケースを通じて実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.462926987075122
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We present MEGAnno, a novel exploratory annotation framework designed for NLP researchers and practitioners. Unlike existing labeling tools that focus on data labeling only, our framework aims to support a broader, iterative ML workflow including data exploration and model development. With MEGAnno's API, users can programmatically explore the data through sophisticated search and automated suggestion functions and incrementally update task schema as their project evolve. Combined with our widget, the users can interactively sort, filter, and assign labels to multiple items simultaneously in the same notebook where the rest of the NLP project resides. We demonstrate MEGAnno's flexible, exploratory, efficient, and seamless labeling experience through a sentiment analysis use case.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,NLP研究者や実践者を対象とした新しい探索的アノテーションフレームワークMEGAnnoを紹介する。 データラベリングのみに焦点を当てた既存のラベリングツールとは異なり、当社のフレームワークは、データ探索やモデル開発を含む、より広範な反復的なMLワークフローをサポートすることを目的としています。 MEGAnnoのAPIでは、洗練された検索と自動提案機能を通じてデータをプログラム的に探索し、プロジェクトが進化するにつれてタスクスキーマを漸進的に更新することができる。 ウィジェットと組み合わせることで、NLPプロジェクトの他の部分が存在する同じノートブック内の複数のアイテムにラベルを対話的にソート、フィルタリング、割り当てることができます。 我々は,MEGAnnoのフレキシブル,探索的,効率的,シームレスなラベル付け体験を感情分析のユースケースを通じて実証する。

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