inception-project/inception

해결하는 문제

고품질의 주석이 달린 텍스트 코퍼스를 만드는 것을 간소화합니다. 기계 학습 학습 데이터를 위해 대량의 텍스트를 수동으로 레이블링하는 어려움, 주석을 특정 온톨로지에 기반하게 하는 필요성, 여러 주석자 간 일관성을 유지하는 필요성을 해결합니다.

작동 방식

사용자는 브라우저에서 직접 사용자 정의 주석 스키마와 레이어(엔티티, 관계, 코어퍼런스 등)를 정의할 수 있습니다. RDF, OWL, SPARQL 엔드포인트 등의 지식 기반과 통합하여 엔티티를 기존 온톨로지에 연결합니다. 프로세스를 가속화하기 위해 사용자의 현재 주석에서 실시간으로 학습하는 머신 지원 추천기와 불확실한 경우를 우선적으로 제안하는 액티브 러닝을 사용합니다.

대상 사용자

자연어 처리(NLP)를 위한 텍스트 데이터셋을 구축하는 연구자 및 기관을 대상으로 합니다. 특히 형식적인 지식 기반에 기반한 복잡한 다층 주석이 필요한 사용자에게 적합합니다.

주요 기능

• 지식 기반 통합: RDF 또는 SPARQL를 통해 Wikidata, SNOMED CT 및 기타 온톨로지에 연결 지원.
• 머신 지원 레이블링: 실시간으로 학습하며, 액티브 러닝을 사용해 불확실한 사례를 우선 제안.
• 다층 지원: 구문, 프레임, 문서 레이블에 대한 겹치는 레이어 처리 가능.
• 품질 관리: 주석자 간 일치도 측정 및 골드 표준 쿠레이션 도구 포함.
• 유연한 배포: 데스크톱 설치 프로그램 또는 SSO 지원 서버 배포 가능.
• 확장성: REST API 제공 및 외부 추천기용 사용자 정의 모델 지원.