10 эффективных методов аннотирования данных: подробное руководство с примерами кода

Аннотирование данных — важный этап во многих проектах машинного обучения и искусственного интеллекта. Он включает в себя маркировку и категоризацию данных для предоставления значимой информации алгоритмам и моделям. В этой статье мы рассмотрим десять эффективных методов аннотирования данных, приведя попутно примеры кода. Эти методы можно применять в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка и т. д.

  1. Ручная аннотация.
    Ручная аннотация предполагает, что эксперты вручную размечают данные с помощью специализированных инструментов или интерфейсов. Этот метод очень точен, но может быть трудоемким и дорогим. Вот пример ручной аннотации для классификации текста с использованием Python и библиотеки spaCy:
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
def annotate_text(text):
    doc = nlp(text)
    # Perform manual annotation tasks here
    # ...
    return annotated_data
text = "This is an example sentence for manual annotation."
annotated_data = annotate_text(text)
  1. Полуавтоматическое аннотирование.
    Полуавтоматическое аннотирование сочетает в себе человеческий опыт и автоматизированные методы. Аннотаторы-люди предоставляют первоначальные аннотации, а затем модели машинного обучения помогают в процессе аннотирования. Вот пример полуавтоматического аннотирования с использованием активного обучения и библиотеки scikit-learnдля классификации изображений:
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.utils import check_random_state
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# Load the data
X, y = fetch_openml('mnist_784', version=1, return_X_y=True)
# Split the dataset into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Preprocess the data
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)
# Perform semi-automatic annotation using active learning
model = SVC(probability=True)
model.fit(X_train, y_train)
# Perform additional annotation using the model's predictions
X_additional, y_additional = [], []
for i, x in enumerate(X_test):
    if model.predict([x])[0] != y_test[i]:
        X_additional.append(x)
        y_additional.append(y_test[i])
# Add the additional annotations to the training set
X_train = np.concatenate((X_train, np.array(X_additional)))
y_train = np.concatenate((y_train, np.array(y_additional)))
  1. Аннотации на основе правил.
    Аннотации на основе правил включают создание предопределенных правил или шаблонов для автоматического аннотирования данных. Этот метод полезен, когда задача аннотации следует определенным шаблонам. Вот пример аннотации на основе правил для распознавания именованного объекта с использованием Python и библиотеки spaCy:
import spacy
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
def annotate_named_entities(text):
    doc = nlp(text)
    # Apply rule-based annotation for named entities
    # ...
    return annotated_data
text = "Apple Inc. was founded in 1976 by Steve Jobs, Steve Wozniak, and Ronald Wayne."
annotated_data = annotate_named_entities(text)
  1. Активное обучение.
    Активное обучение – это стратегия, которая включает в себя итеративный выбор наиболее информативных образцов для аннотаций с целью повышения производительности модели. Вот пример активного обучения классификации текста с использованием Python и библиотеки scikit-learn:
from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
# Load the data
categories = ['alt.atheism', 'talk.religion.misc']
data = fetch_20newsgroups(subset='train', categories=categories, shuffle=True, random_state=42)
# Split the dataset into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2, random_state=42)
# Preprocess the data
vectorizer = TfidfVectorizer()
X_train = vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test = vectorizer.transform(X_test)
# Perform active learning
model = SVC(probability=True)
model.fit(X_train, y_train)
# Select additional samples for annotation based on uncertainty
uncertainty = model.predict_proba(X_test)
additional_samples = X_test[np.argsort(np.max(uncertainty, axis=1))[-100:]]
# Manually annotate the additional samples and add them to the training set
  1. Переносное обучение.
    Переносное обучение предполагает использование предварительно обученных моделей для аннотирования новых данных. Это экономит время и вычислительные ресурсы за счет использования существующих знаний из крупномасштабных наборов размеченных данных. Вот пример трансферного обучения для аннотаций изображений с использованием Python и библиотеки torchvision:
import torch
import torchvision.models as models
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image
# Load and preprocess the image
image_path = "image.jpg"
image = Image.open(image_path)
preprocess = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
])
input_tensor = preprocess(image)
input_batch = input_tensor.unsqueeze(0)
# Load a pre-trained model
model = models.resnet50(pretrained=True)
model.eval()
# Perform annotation using transfer learning
with torch.no_grad():
    output = model(input_batch)
# Extract the predicted class labels
_, predicted_idx = torch.max(output, 1)
predicted_label = predicted_idx.item()

  1. Краудсорсинг.
    Краудсорсинг предполагает передачу задач по аннотированию данных большому количеству людей или сотрудников. Этот метод может быть экономически эффективным и масштабируемым. Такие платформы, как Amazon Mechanical Turk иFigure Eight, предоставляют API для интеграции краудсорсинга в рабочие процессы аннотаций.

  2. Активная выборка.
    Активная выборка предполагает стратегический отбор выборок из большего набора данных с учетом определенных критериев. Этот метод помогает создать разнообразный и репрезентативный набор аннотированных данных. Вот пример активной выборки для обнаружения объектов с использованием Python и библиотеки OpenCV:

import cv2
import numpy as np
# Load the image
image_path = "image.jpg"
image = cv2.imread(image_path)
# Perform active sampling by selecting regions of interest
rois = []
while len(rois) < 10:
    # Display the image and wait for user input to select a region of interest
    cv2.imshow("Image", image)
    key = cv2.waitKey(0)
    if key == ord("s"):
        # Select a region of interest by drawing a bounding box
        box = cv2.selectROI("Image", image, fromCenter=False, showCrosshair=True)
        rois.append(box)
    elif key == ord("q"):
        # Quit the active sampling process
        break
cv2.destroyAllWindows()
  1. Аннотация ансамбля.
    Аннотация ансамбля предполагает объединение аннотаций от нескольких аннотаторов для повышения точности и надежности помеченных данных. Этот метод помогает решать субъективные или неоднозначные задачи аннотации. Вот пример ансамблевой аннотации для анализа настроений с использованием Python и библиотеки scikit-learn:
from sklearn.datasets import load_files
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.ensemble import VotingClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
# Load the data
data = load_files("corpus", encoding="utf-8")
# Preprocess the data
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(data.data)
y = data.target
# Perform ensemble annotation using logistic regression and naive Bayes models
model1 = LogisticRegression()
model2 = MultinomialNB()
ensemble_model = VotingClassifier(estimators=[('lr', model1), ('nb', model2)], voting='soft')
ensemble_model_scores = cross_val_score(ensemble_model, X, y, cv=5)
  1. Генерация синтетических данных.
    Генерация синтетических данных включает в себя создание искусственных образцов данных с известными аннотациями. Этот метод особенно полезен, когда размеченных данных недостаточно или их получение дорого. Вот пример генерации синтетических данных для сегментации изображений с использованием Python и библиотеки imgaug:
import imgaug.augmenters as iaa
import numpy as np
# Generate synthetic data samples with known annotations
augmenter = iaa.Sequential([
    iaa.Fliplr(0.5),
    iaa.GaussianBlur(sigma=(0, 3.0)),
    iaa.Multiply((0.5, 1.5)),
    # Add more augmentation techniques here
])
# Load and augment the image
image_path = "image.jpg"
image = cv2.imread(image_path)
augmented_image = augmenter(image=image)
# Perform annotation on the augmented image
# ...
  1. Автоматическое аннотирование.
    Автоматическое аннотирование предполагает использование предварительно обученных моделей или алгоритмов для автоматического аннотирования данных. Этот метод полезен при работе с большими наборами данных и может предоставить начальные аннотации для дальнейшего уточнения. Вот пример автоматической аннотации для обнаружения объекта с использованием Python и библиотеки tensorflow:

import tensorflow as tf
from object_detection.utils import label_map_util

# Load the pre-trained object detection model
model = tf.saved_model.load("path_to_model")
label_map = label_map_util.load_labelmap("path_to_label_map")
categories = label_map_util.convert_label_map_to_categories(label_map, max_num_classes=90,