文本跨度分类技术在标注工具中的应用
概述
Prodigy是一款现代化的标注工具，专为机器学习模型收集训练数据而设计，由spaCy的开发团队打造。本视频演示了如何利用Prodigy处理spaCy的Span Categorizer（跨度分类器），通过标注食谱数据来探索提升标注一致性和加速流程的方法，包括使用模式匹配和临时模型。
技术要点
Span Categorizer工作原理
跨度分类器（spancat）用于识别和分类文本中的连续片段，与命名实体识别（NER）有所不同。NER主要识别实体类型（如人名、地点），而spancat可以处理更灵活的文本跨度，适用于多样化的分类需求。
数据集与文件格式
使用Food.com的食谱数据集，数据以JSONL格式存储，便于处理大规模文本标注任务。spaCy项目提供了完整的流程管理，从数据准备到模型训练。
Prodigy标注流程
- 手动标注（spans.manual）：通过交互界面标注文本跨度，确保数据质量。
- 指令文件：提供标注指南，帮助标注人员保持一致性。
- 模式文件：定义常见模式，加速标注过程。
- 临时模型训练：利用已标注数据训练临时模型，进一步提升标注效率。
- 校正与导出（spans.correct, data-to-spacy）：校正标注结果并导出为spaCy格式，用于后续模型训练。
工具与资源
- Prodigy官网及文档：https://prodi.gy
- 实时演示：https://prodi.gy/demo
- 技术支持论坛：https://support.prodi.gy
相关链接
- 跨度分类器博客文章：https://explosion.ai/blog/spancat
- spaCy项目代码库：https://github.com/explosion/projects
- Food.com数据集：https://www.kaggle.com/datasets/irkaa
通过结合Prodigy和spaCy，开发者可以高效地处理文本分类任务，优化机器学习工作流程。