10가지 권장 오픈 소스 무료 텍스트 주석 도구

텍스트 주석 작업은 텍스트의 특정 내용에 해당하는 라벨이나 태그를 추가하는 작업입니다. 주요 목적은 특히 인공 지능 분야에서 더 심층적인 분석 및 처리를 위해 텍스트에 추가 정보를 제공하는 것입니다.

텍스트 주석은 인공 지능 애플리케이션의 지도 기계 학습 작업에 매우 중요합니다. 자연어 텍스트 정보를 보다 정확하게 이해하고 텍스트 분류, 감정 분석, 언어 번역 등의 작업 성능을 향상시키기 위해 AI 모델을 훈련하는 데 사용됩니다. 텍스트 주석을 통해 우리는 AI 모델이 텍스트의 개체를 인식하고, 맥락을 이해하고, 새로운 유사한 데이터가 나타날 때 정확한 예측을 하도록 가르칠 수 있습니다.

이 기사에서는 주로 더 나은 오픈 소스 텍스트 주석 도구를 권장합니다.

1.Label Studio

https://github.com/HumanSignal/label-studio

Label Studio는 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있고 다양한 모델 형식으로 내보내기를 지원하는 오픈 소스 데이터 주석 도구입니다. 머신러닝 모델의 정확도를 높이기 위해 원시 데이터를 준비하거나 기존 훈련 데이터를 개선하는 데 널리 사용됩니다.

2.Doccano

https://github.com/doccano/doccano

Doccano는 텍스트 분류, 시퀀스 라벨링 및 시퀀스 작업을 위한 기능을 제공하는 오픈 소스 텍스트 주석 도구입니다. 텍스트 주석 팀 협업, 다국어, 모바일 앱, 이모티콘, 어두운 테마 및 REST 스타일 API를 지원합니다. Docker 및 Docker Compose를 사용하여 설치할 수 있습니다.

3.Universal Data Tool

https://github.com/UniversalDataTool/universal-data-tool

Universal Data Tool은 다양한 유형의 데이터(이미지, 텍스트, 오디오, 문서). 광범위한 데이터 유형을 지원하고 실시간 협업, 사용하기 쉬운 GUI, 텍스트 주석자를 위한 교육 과정 생성 등을 제공합니다. 이 도구는 웹이나 데스크톱 애플리케이션으로 사용할 수 있으며 CSV 또는 JSON 형식의 데이터 다운로드 및 업로드를 지원합니다.

4.YEDDA

https://github.com/jiesutd/YEDDA

YEDDA는 다양한 언어, 기호, 이모티콘에 사용할 수 있는 텍스트 주석 도구입니다. 바로가기 사용, 모델 명령, 주석 텍스트를 시퀀스 텍스트로 내보내기를 지원합니다. 지능형 추천, 관리자 분석 등의 기능을 지원합니다.

YEDDA는 Windows, Linux 및 MacOS를 포함한 모든 주요 운영 체제와 호환됩니다.

5.Argilla

https://github.com/argilla-io/argilla

Argilla는 인공지능 엔지니어와 도메인 전문가를 위한 오픈 소스 데이터 협업 플랫폼으로, 고품질의 효율적인 데이터 출력을 제공합니다.

데이터 품질을 제어하고 AI 출력 품질을 향상시키는 데 도움이 되며, 데이터와 모델의 빠른 반복을 가능하게 하여 효율성을 향상시킵니다. Argilla는 데이터 관리 및 모델 교육 도구도 제공합니다.

6.KernAI Refinery

https://github.com/code-kern-ai/refinery

Refinery는 자연어 데이터를 처리하는 데이터 과학자를 위해 설계된 KernAI의 오픈 소스 플랫폼입니다. 반자동 데이터 주석, 데이터 하위 집합 품질 평가, 중앙 집중식 데이터 모니터링과 같은 기능을 제공하여 수동 라벨링 효율성을 향상시킵니다.

이 도구는 Hugging Face 및 spaCy와 같은 기술을 활용하여 사전 구축된 언어 모델을 구축하고 유연한 데이터 처리를 위해 다른 레이블 지정 도구와 통합합니다.

특징:

• NLP 작업을 위한 (반)자동 레이블 지정 워크플로
• 수동 및 프로그래밍 방식 분류 및 범위 레이블 지정
• 최첨단 라이브러리 및 프레임워크와의 통합 지원
• 룩업 테이블/지식 기반 생성 및 관리
• 신경 검색 유사성 기록 및 이상치 검색
• 분할 가능한 태깅 세션
• 프로젝트당 다중 태깅 작업
• 풍부한 자동화 라이브러리
• 광범위한 데이터 관리 및 모니터링
• 삽입 자동 생성을 위해 Hugging Face와 통합
• JSON용 데이터 모델 기반 데이터 업로드/다운로드용
• 프로젝트 지표 개요
• Python SDK를 통해 데이터 액세스 및 확장
• 온사이트 속성 수정
• 호스팅 버전의 팀 협업
• 여러 사용자를 위한 역할 기반 액세스 및 최소화된 태그 보기
• 통합 그룹 태깅 작업 흐름
• 주석자 간의 합의를 자동으로 계산합니다.

7.Recogito.js

https://github.com/recogito/recogito-js

ApplitoJS는 텍스트 주석을 위한 JavaScript 라이브러리로, 웹 페이지에 텍스트 주석 기능을 추가하거나 사용자 정의 텍스트 주석 프로그램을 구축합니다. npm을 통해 설치하거나 최신 버전을 다운로드하여 설치할 수 있습니다.

8. Label Sleuth

https://github.com/label-sleuth/label-sleuth

Label Sleuth는 텍스트 라벨링 및 분류를 위한 코드 없는 오픈 소스 시스템입니다. 이를 통해 의사, 변호사, 심리학자 등의 분야 전문가가 NLP 전문가의 협력 없이 맞춤형 NLP 모델을 구축할 수 있습니다.

일반적으로 NLP 모델을 생성하려면 도메인 및 기계 학습 전문 지식이 필요합니다. Label Sleuth는 직관적인 텍스트 주석 및 AI 모델 구축을 통해 NLP 전문 지식에 대한 요구 사항을 우회합니다. 사용자가 데이터에 라벨을 지정하는 동안 머신러닝 모델은 백그라운드에서 학습되어 예측을 하고 다음에 라벨을 지정할 항목을 제안합니다.

노코드 시스템으로 기계 학습 지식이 필요하지 않으며 단 몇 시간 만에 작업 정의부터 모델 완성까지 빠른 모델 개발이 가능합니다.

9.Markup

https://github.com/samueldobbie/markup

Markup은 NLP 및 ML 작업을 위해 구조화되지 않은 문서를 구조화된 문서로 변환하는 데 사용할 수 있는 온라인 주석 도구입니다. 예: 엔터티 인식. 더 복잡한 주석을 예측 및 추천하기 위해 주석을 달면서 동시에 학습하고, 개념 매핑을 위한 공통 및 사용자 지정 온톨로지에 대한 통합 액세스도 제공합니다.

기능:

• 예측 주석: 마크업의 기계 학습 기반 예측 주석 기능은 작업할 때 더 복잡한 주석을 추천하여 주석 프로세스를 더욱 효율적으로 만듭니다.
• 통합 온톨로지 액세스 태그: 광범위한 일반 온톨로지(예: UMLS, SNOMED-CT, ICD-10)에 대한 통합 액세스를 제공할 뿐만 아니라 개념 매핑을 위한 사용자 정의 온톨로지를 업로드하는 기능도 제공합니다.
• 예측 온톨로지 매핑: Markup의 예측 온톨로지 매핑 기능은 기계 학습을 사용하여 주석을 추가한 텍스트를 기반으로 표준 및 사용자 정의 용어에 대한 적절한 매핑을 추천합니다.
• 사용자 친화적인 인터페이스: 기술 전문가이든 초보자이든 상관없이 Markup의 사용자 친화적인 인터페이스를 사용하면 누구나 최소한의 설정으로 문서에 주석 달기를 쉽게 시작할 수 있습니다.

10.Potato

https://github.com/davidjuurgens/potato

Potato는 다양한 텍스트 주석의 빠른 설정과 배포를 지원하는 웹 기반 텍스트 주석 도구입니다. 일. 시작 코딩이 필요하지 않고 단일 구성 파일로 구동되는 웹 서버로 실행할 수 있습니다. 그러나 Potato는 사용자 정의가 쉽고 일반적으로 텍스트 주석자의 사용자 인터페이스를 조정하기 위해 추가 웹 디자인이 필요하지 않습니다.

주요 기능:

• 손쉬운 설정 및 사용자 정의
• 광범위한 내장 패턴 및 템플릿
• 다양한 데이터 유형 지원
• 멀티 태스킹 설정 지원
• 키보드 단축키, 동적 강조 표시 및 레이블 툴팁과 같은 기능 향상 주석 효율성
• 사전 및 사후 필터 질문과 같은 주석 작성자의 기능을 더 잘 이해합니다.
• 주의력 테스트, 자격 테스트 및 내장 시간 확인과 같은 품질 관리 기능

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