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바운딩 박스는 AI 모델이 교육 콘텐츠 내의 다양한 요소를 인식, 분류 및 분석할 수 있도록 지원하므로 교육 데이터 주석에서 중요한 역할을 합니다.여기에는 디지털 문서의 텍스트 영역 식별, 다이어그램 감지, 대화형 수업의 주요 시각적 구성 요소 강조 표시, 콘텐츠 이해를 돕기 위한 교육 이미지 분할 등이 포함됩니다.이를 통해 맞춤형 학습 경험과 효율적인 콘텐츠 분석을 지원하는 지능형 교육 도구를 개발할 수 있습니다.
Unitlab은 학습 영상, 교실 오디오, 텍스트, PDF, 평가 자료, 이미지와 연결된 멀티모달 학습 기록을 지원합니다.
예. 오디오와 영상 워크플로는 전사, 화자 분리, 시간 구간, 키프레임, 이벤트, 동기화 재생을 지원합니다.
예. PDF와 문서 어노테이션은 OCR 필드, 레이아웃 영역, 표, 텍스트 엔티티, 분류, 속성, 관계를 지원합니다.
교육 NLP를 위해 개체명, 관계, 의도 라벨, 감성 어노테이션, 분류, 중첩 스팬을 만들 수 있습니다.
관련 이미지, 영상, 오디오, 텍스트, 문서가 온톨로지, 속성, 데이터셋 버전, 검토 단계를 공유할 수 있습니다.
학습 데이터를 검색, 필터링, 중복 제거, 균형 조정, 버전 관리하고 선택한 데이터를 어노테이션과 QA로 보낼 수 있습니다.
지침, 통제된 온톨로지, 역할, 이슈, 재작업, 승인, 이력으로 기여자 간 라벨 일관성을 유지할 수 있습니다.
Unitlab은 접근성 및 보조 학습 시스템을 위한 음성, 전사, 문서, 이미지, 영상 어노테이션을 준비할 수 있습니다.
데이터와 워크플로를 통제된 인프라 내부에 유지해야 하는 조직을 위해 온프레미스 배포를 제공합니다.
