inception-project/inception

何を解決するか

高品質な注釈付きテキストコーパスの作成を簡素化します。機械学習のトレーニングデータとして大量のテキストを手動でラベル付けする困難さ、注釈を特定のオントロジーに根ざさせることの必要性、複数のアノテーター間での一貫性を維持することの必要性に対処します。

動作方法

ユーザーはブラウザ上でカスタムの注釈スキームとレイヤー（エンティティ、関係、コアフレンスなど）を直接定義できます。RDF、OWL、SPARQLエンドポイントなどの知識ベースと統合し、エンティティを既存のオントロジーにリンクできます。プロセスを高速化するために、リアルタイムでユーザーの現在の注釈から学習するマシン支援レコメンダーと、不確実なケースを優先してラベルを提案するアクティブラーニングを使用します。

対象ユーザー

自然言語処理（NLP）用のテキストデータセットを構築している研究者や機関に設計されています。特に、形式的な知識ベースに根ざした複雑なマルチレイヤー注釈が必要なユーザー向けです。

特徴

• 知識ベース統合: RDFまたはSPARQLを介してWikidata、SNOMED CT、その他のオントロジーにリンクをサポート。
• マシン支援ラベリング: フライトで学習し、アクティブラーニングを使用して不確実なケースを優先。
• マルチレイヤー対応: 構文、フレーム、ドキュメントラベルの重複レイヤーを処理。
• 品質管理: アノテーター間的一貫性を測定し、ゴールドスタンダードをキュレートするツールを備える。
• 柔軟なデプロイ: デスクトップインストーラーまたはSSO対応のサーバー展開で利用可能。
• 拡張性: REST APIを提供し、カスタムモデルによる外部レコメンダーをサポート。