論文の概要: EEVEE: An Easy Annotation Tool for Natural Language Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02864v1
- Date: Mon, 5 Feb 2024 10:24:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-06 17:15:15.444432
- Title: EEVEE: An Easy Annotation Tool for Natural Language Processing
- Title(参考訳): EEVEE: 自然言語処理のための簡単なアノテーションツール
- Authors: Axel Sorensen, Siyao Peng, Barbara Plank, Rob van der Goot
- Abstract要約: 簡便さ,効率,使いやすさを重視したアノテーションツールであるEEVEEを提案する。
ブラウザ上で直接動作し(セットアップ不要)、(文字オフセットやタスク固有のフォーマットとは対照的に)タブ分離されたファイルをアノテーションに使用する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 32.111061774093
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Annotation tools are the starting point for creating Natural Language
Processing (NLP) datasets. There is a wide variety of tools available; setting
up these tools is however a hindrance. We propose EEVEE, an annotation tool
focused on simplicity, efficiency, and ease of use. It can run directly in the
browser (no setup required) and uses tab-separated files (as opposed to
character offsets or task-specific formats) for annotation. It allows for
annotation of multiple tasks on a single dataset and supports four task-types:
sequence labeling, span labeling, text classification and seq2seq.
- Abstract(参考訳): アノテーションツールは自然言語処理(NLP)データセット作成の出発点である。
さまざまなツールが用意されていますが、これらのツールの設定は障害になります。
簡便さ,効率,使いやすさを重視したアノテーションツールであるEEVEEを提案する。
ブラウザ内で直接実行することができ(セットアップは不要)、アノテーションにはタブ分離ファイル(文字オフセットやタスク固有のフォーマットとは対照的に)を使用する。
単一のデータセット上で複数のタスクのアノテーションを可能にし、シーケンスラベリング、スパンラベリング、テキスト分類、Seq2seqの4つのタスクタイプをサポートする。
関連論文リスト
- Antarlekhaka: A Comprehensive Tool for Multi-task Natural Language
Annotation [0.0]
Antarlekhakaは自然言語処理に関連する一連のタスクを手作業でアノテーションするツールである。
このツールはUnicode互換で、言語に依存しない、Webデプロイ可能で、複数の同時アノテータによる分散アノテーションをサポートする。
サンスクリット語とベンガル語という2つの異なる言語での2つの実生活のアノテーションタスクに使用されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-11T19:09:07Z) - Tool Documentation Enables Zero-Shot Tool-Usage with Large Language
Models [90.96816639172464]
大規模言語モデル(LLM)は、ツールの使用のデモを提供することで、新しいツールを使用するように教えられている。
デモよりも、ツールドキュメンテーションの使用、個々のツール使用方法の説明を推奨します。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-01T17:21:38Z) - POTATO: The Portable Text Annotation Tool [8.924906491840119]
本稿では,フリーで完全にオープンソースなアノテーションシステムPOTATOを紹介する。
多くのタイプのテキストとマルチモーダルデータのラベル付けをサポートする。
デプロイとアノテータの生産性を最大化するために、簡単に設定できる機能を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-16T17:57:41Z) - PartAL: Efficient Partial Active Learning in Multi-Task Visual Settings [57.08386016411536]
注記すべき画像だけでなく、各アクティブラーニング(AL)にアノテーションを提供するタスクのサブセットを選択する方が効果的であることを示す。
提案手法の有効性を,複数の一般的なマルチタスクデータセットに示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-21T15:08:35Z) - Binding Language Models in Symbolic Languages [146.3027328556881]
Binderはトレーニング不要のニューラルシンボリックフレームワークで、タスク入力をプログラムにマッピングする。
解析の段階では、Codexは元のプログラミング言語では答えられないタスク入力の一部を特定することができる。
実行段階では、CodexはAPI呼び出しで適切なプロンプトを与えられた万能機能を実行することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-06T12:55:17Z) - SciAnnotate: A Tool for Integrating Weak Labeling Sources for Sequence
Labeling [55.71459234749639]
SciAnnotateはSciAnnotateという名前のテキストアノテーションのためのウェブベースのツールで、科学的なアノテーションツールを指す。
我々のツールは、弱いラベルを作成するために複数のユーザフレンドリーなインターフェースを提供する。
本研究では,Bertifying Conditional Hidden Markov Modelを用いて,ツールが生成する弱いラベルを識別する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-07T19:18:13Z) - Annotationsaurus: A Searchable Directory of Annotation Tools [0.0]
現在93のツールを含むアノテーションツールの包括的なディレクトリを作成します。
選択した基準に基づいてツールをフィルタリングするシンプルなスクリプトとWebアプリケーションを実装します。
このディレクトリを使って2つのユースケースを提示し、その保守のためのアイデアを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-13T09:22:48Z) - DART: A Lightweight Quality-Suggestive Data-to-Text Annotation Tool [15.268017930901332]
Data AnnotatoR Tool (DART)は、大量の構造化データに注釈を付ける作業を減らすインタラクティブなアプリケーションである。
シーケンス・ツー・シーケンス・モデルを用いて,アノテートされたラベルを反復的に解析し,ラベルのないデータをよりよくサンプリングする。
大量の構造化データに注釈を付けるシミュレーション実験において、DARTはアクティブラーニングに必要なアノテーションの総数を減らし、関連するラベルを自動的に提案することを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-08T17:36:34Z) - HUMAN: Hierarchical Universal Modular ANnotator [14.671297336775387]
a) テキストデータと画像データの両方で様々なアノテーションタスクをカバーし, b) 内部決定論的状態マシンの使用法を記述した, 上記の問題に対処する新しいWebベースのアノテーションツールを提案する。
Humaneには、アノテーションのタスクと管理を簡単にするグラフィカルなユーザインターフェースが付属している。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-02T16:20:30Z) - TextBrewer: An Open-Source Knowledge Distillation Toolkit for Natural
Language Processing [64.87699383581885]
自然言語処理のためのオープンソースの知識蒸留ツールキットTextBrewerを紹介する。
テキスト分類、読解、シーケンスラベリングなどの教師あり学習タスクをサポートする。
ケーススタディでは、TextBrewerを使用して、いくつかの典型的なNLPタスクでBERTを蒸留する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-28T09:44:07Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。