명명된 엔터티 인식(NER)
명명된 엔터티 인식 및 정보 추출을 위해 사람, 조직, 위치, 도메인 엔터티 및 임의 범위에 레이블을 지정합니다.
단어와 문구명명된 엔터티임의의 범위
텍스트 주석 플랫폼
NER 및 NLP용 텍스트 주석 플랫폼
명명된 엔터티 인식(NER), 엔터티 주석, 관계 추출, 텍스트 분류, 의도 및 감정 라벨링과 관리되는 검토 워크플로를 통해 NLP 교육 데이터를 생성합니다.
신용 카드가 필요하지 않습니다
텍스트 주석 기능
복잡한 텍스트 주석에 필요한 모든 것
정확한 범위에 레이블을 지정하고, 엔터티를 연결하고, 문서 컨텍스트를 보존하고, 고급 온톨로지를 구조화하고, AI로 주석을 가속화하세요.
관계 및 엔터티 연결
엔터티와 범위를 연결하여 관계, 참조 및 구조화된 연결을 캡처합니다.
상황 인식 주석
일관된 레이블 지정을 위해 문장, 단락, 문서 수준 컨텍스트를 유지하면서 텍스트에 주석을 답니다.
고급 온톨로지
계층적 엔터티 유형, 중첩된 속성, 관계 및 구조화된 레이블 지정 스키마를 정의합니다.
AI 지원 자동 라벨링
AI를 사용하여 엔터티, 범위 및 반복 패턴에 사전 레이블을 지정한 다음 결과를 검토하고 구체화합니다.
중첩되고 겹치는 엔터티
각 엔터티와 해당 관계를 유지하면서 겹치고 중첩된 범위에 주석을 답니다.
중첩된 범위겹치는 범위
AI 팀이 텍스트 주석을 위해 Unitlab을 선택하는 이유
AI 지원 자동화, 확장 가능한 워크플로, 운영 비용 절감을 통해 복잡한 텍스트 데이터 세트에 더 빠르게 주석을 추가하세요.
15X
더 빠른 텍스트 주석
90%
자동화된 텍스트 주석
10배
주석 비용 절감
지원되는 텍스트 주석 유형
모든 텍스트 주석 유형 하나의 플랫폼에서.
정확한 범위에 라벨을 붙이고, 관계를 연결하고, 전체 항목을 분류하고, 구조화된 속성과 속성을 캡처합니다.
01
명명된 엔터티/범위
재사용 가능한 엔터티 클래스를 사용하여 정확한 단어나 구절에 라벨을 지정하세요.
02
관계
유형화된 방향 관계로 엔터티를 연결합니다.
03
분류
의도, 감정, 주제 또는 문서 유형을 할당합니다.
04
엔터티 속성
레이블이 지정된 각 엔터티에 형식화된 속성을 연결합니다.
05
중첩 속성
재사용 가능한 유효성 검사 규칙을 사용하여 종속 속성을 구성합니다.
06
아이템 속성
공유 속성이 포함된 전체 텍스트 항목을 설명합니다.
07
소스 텍스트 편집
주석을 정렬하면서 소스 콘텐츠를 수정합니다.
08
텍스트 창 컨텍스트
안정적인 오프셋과 전체 소스 컨텍스트를 사용하여 긴 텍스트를 이동합니다.
09
상태 검토
주석, 검토, 재작업 및 승인을 통해 텍스트 작업을 라우팅합니다.
텍스트 데이터 세트 큐레이션 및 주석 작업 흐름
텍스트 데이터를 선별하고 주석 작업 흐름을 자동화합니다.
텍스트 데이터 세트를 검색, 버전 지정 및 검사하고, AI 모델을 연결하고, 검토 및 승인을 통해 주석을 이동합니다.
데이터 세트 버전
텍스트 데이터가 발전함에 따라 데이터세트 버전을 만들고 관리하세요. 변경 사항을 추적하고, 작업을 할당하고, 모든 버전을 감사 가능하고 생산 준비 상태로 유지하세요.
의미 검색
수동 필터 대신 의미론적 이해를 통해 대규모 텍스트 데이터 세트를 탐색합니다. 다양한 언어에서 일치하는 문서와 구절을 찾아보세요.
임베딩 뷰
훈련 전에 데이터세트 구조를 시각화하고, 이상값과 라벨링 문제를 식별하고, 텍스트 데이터 품질을 개선합니다.
통합 워크플로
하나의 연속 루프에서 모델, 주석, 검토 및 품질 보증을 연결하는 워크플로를 구축하세요. 핸드오프를 줄이고 데이터세트를 레이블 지정에서 승인까지 계속 이동하세요.
텍스트 모델 가져오기
사전 라벨링 및 모델 지원 주석을 위해 자체 AI 모델을 연결하세요. 실제 텍스트 데이터 세트에서 정확성을 높이고 더 빠르게 반복합니다.
솔루션
프로덕션 NLP 및 LLM 데이터를 위한 텍스트 주석 솔루션
엔터티 추출, 관계, 분류 및 대규모 NLP 모델 개발을 위한 구조화된 언어 데이터 세트를 구축합니다.
명명된 엔터티 인식
NER 및 정보 추출을 위해 사람, 조직, 제품, 위치, 날짜 및 도메인별 엔터티에 주석을 답니다.
Explore NLP use cases
관계 추출
구조화된 지식 추출 및 추론을 위한 모델을 훈련하기 위해 엔터티 간의 의미론적 관계에 레이블을 지정합니다.
Explore NLP use cases
의도 및 텍스트 분류
의도, 주제, 감정, 카테고리 또는 비즈니스별 라벨을 기준으로 메시지, 문서 및 텍스트 세그먼트를 분류합니다.
Explore ecommerce solutions
LLM 및 NLP 데이터세트 준비
범위, 속성, 관계, 분류, NLP 및 언어 모델에 대한 검토자가 검증한 주석이 포함된 구조화된 언어 데이터 세트를 생성합니다.
Explore NLP use cases질문, 답변
텍스트 주석 플랫폼 FAQ
Unitlab의 명명된 엔터티 인식, 엔터티 주석, 관계 추출, 텍스트 분류, 의도 및 감정 라벨링, 온톨로지, 품질 워크플로 및 NLP 데이터 세트 작업에 대한 답변입니다.
Unitlab 팀과 대화하세요What text annotation types does Unitlab support?+
Unitlab은 명명된 엔터티 인식(NER), 엔터티 및 범위 라벨링, 입력된 관계, 텍스트 분류, 엔터티 속성, 중첩 속성, 항목 속성, 구성 가능한 텍스트 창 및 제어된 소스 텍스트 편집을 지원합니다.
텍스트 주석 문서How does Unitlab support entity and span labeling?+
주석자는 정확한 단어나 구절을 선택하고, 재사용 가능한 엔터티 클래스를 할당하고, 구조화된 속성을 추가하고, 입력된 관계로 엔터티를 연결합니다. 검토자는 승인 전에 모든 라벨을 검사하고 수정할 수 있습니다.
자동 추적 문서Can Unitlab handle long documents?+
예. 구성 가능한 텍스트 창을 통해 주석자는 전체 소스 컨텍스트, 안정적인 주석 오프셋, 엔터티 속성 및 관계를 유지하면서 긴 문서를 이동할 수 있습니다.
다중 카메라 텍스트 문서How do ontologies and nested properties work in text annotation?+
중첩된 온톨로지는 엔터티 클래스, 분류, 속성, 관계 및 항목 속성을 정의합니다. 재사용 가능한 규칙은 프로젝트, 주석 작성자, 데이터세트 버전 전반에 걸쳐 구조화된 라벨을 일관되게 유지합니다.
속성 및 관계 문서How does Unitlab manage text annotation quality and review?+
구성 가능한 워크플로우는 주석, 검토, 재작업 및 승인을 통해 텍스트 작업을 라우팅합니다. 지침, 할당, 의견, 문제, 주석 기록, 데이터 세트 버전 및 릴리스를 통해 개별 전문가와 기업 팀이 품질 결정을 추적할 수 있습니다.
주석 및 검토 문서Can teams use their own AI models for text pre-labeling?
예. Unitlab은 맞춤형 모델을 주석 작업 흐름으로 가져와 사전 라벨과 예측을 생성할 수 있습니다. 주석자는 0부터 시작하는 대신 모델 출력을 검토하고 수정하며 사람의 승인은 관리되는 품질 프로세스의 일부로 유지됩니다.
모델 통합 문서Can Unitlab curate, annotate, and version text datasets in one platform?
예. 팀은 메타데이터 필터, 의미 체계 검색, 임베딩, 유사성 및 이상점 발견을 통해 텍스트 데이터를 선별한 다음 선택한 샘플에 주석을 달고 결과를 검토하며 재현 가능한 AI 개발을 위해 제어된 데이터 세트 버전을 게시할 수 있습니다.
데이터 세트 관리 문서
