FAQ #1: NLP标注与训练实用技巧

工具介绍

Prodigy是一款用于创建机器学习模型训练数据的标注工具。本视频针对常见问题提供实用技巧，涵盖NLP标注项目结构设计、标签方案制定以及常见问题解决方案。

关键时间点与解决方案

0:46 手动标注的二元选择

• 讨论ner.teach与ner.match的适用场景
• 验证集最佳实践指南

3:34 部分建议的接受与拒绝

• 不完全高亮实体的评分方法
• 部分正确预测的处理策略

5:35 拒绝样本与跳过样本

• 文本分类标注中的拒绝/跳过准则
• 文本分类中的忽略句子处理

7:30 长文本标注解决方案

• 稀疏数据处理方法
• 文档级文本分类技术

9:24 预训练模型微调与从零训练

• 预训练模型与从零训练的对比分析
• 具体应用场景包括：
  • 财报新闻事实提取
  • 生物信息中的公司关联提取
  • NER与短语匹配器的选择

技术资源

• 官方文档支持页面
• GitHub配方代码库
• 专业论坛讨论区

实践建议

• 标注项目应优先考虑数据质量而非数量
• 建议采用迭代式标注流程
• 长文本处理可采用分块标注策略
• 预训练模型在大多数场景下优于从零训练