Label Studio

KI & ML

Datenannotierungsprojekte per Konversation erstellen, verwalten und exportieren — Neotask nutzt OpenClaw, um Label Studio zu einem automatisierten Teil Ihrer ML-Pipeline zu machen.

Was Sie tun können

Labeling-Projekte erstellen und konfigurieren

Weisen Sie Neotask an, ein Label Studio-Projekt mit einem bestimmten Aufgabentyp zu erstellen — Bildklassifizierung, NER, Bounding Boxes, Sentiment oder benutzerdefiniert — und die Labeling-Oberfläche zu konfigurieren. Geben Sie das Label-Schema in einfacher Sprache an; Neotask übersetzt es in die korrekte Label Studio XML-Konfiguration.

Daten zur Annotierung importieren

Bitten Sie Neotask, Aufgaben aus einer URL-Liste, einem S3-Pfad oder JSON-Payload in ein Label Studio-Projekt zu importieren. Es übernimmt den Import-API-Aufruf und gibt die Anzahl der erstellten Aufgaben zurück.

Annotierungsfortschritt verfolgen

Fragen Sie Neotask nach dem Annotierungsfortschritt eines Projekts: wie viele Aufgaben insgesamt, wie viele annotiert, wie viele in Überprüfung und wie viele übersprungen.

Gelabelte Daten exportieren

Bitten Sie Neotask, Annotierungen aus einem Projekt in Ihrem bevorzugten Format zu exportieren — JSON, CSV, COCO, YOLO, Pascal VOC — und die Daten oder einen Download-Link zu erhalten.

Vorhersagen und Pre-Annotierungen verwalten

Modellvorhersagen als Pre-Annotierungen in ein Label Studio-Projekt importieren, um die menschliche Überprüfung zu beschleunigen.

Annotatoren zuweisen und verwalten

Bitten Sie Neotask, Annotatoren bestimmten Aufgaben zuzuweisen, Annotierungswarteschlangen einzurichten oder zu prüfen, welcher Annotator die meisten ausstehenden Aufgaben hat.

Fragen Sie zum Beispiel

  • "Erstelle ein neues Label Studio-Projekt für Sentiment-Klassifizierung mit drei Labels: Positiv, Negativ, Neutral"
  • "Importiere 500 Text-Aufgaben von dieser S3-URL in Projekt 42"
  • "Wie ist der Annotierungsfortschritt bei Projekt customer-feedback-q3?"
  • "Exportiere alle Annotierungen aus Projekt 15 im COCO-Format"
  • "Lade diese Modellvorhersagen als Pre-Annotierungen in Projekt 42 hoch"
  • "Wer hat die meisten unvollständigen Aufgaben in Projekt invoice-ner?"
  • "Liste alle Projekte und ihren aktuellen Status auf"
  • "Lösche alle übersprungenen Aufgaben aus Projekt 22, damit Annotatoren sie erneut versuchen können"

    • Profi-Tipps

  • Pre-Annotierungen zur Beschleunigung des Labelings nutzen — importieren Sie Modellvorhersagen als Pre-Annotierungen, bevor Menschen prüfen; Annotatoren bestätigen oder korrigieren statt von Grund auf zu labeln, was die Annotierungszeit um 50-70% verkürzt.
  • Früh und oft exportieren — warten Sie nicht, bis ein Projekt zu 100% fertig ist; bitten Sie Neotask, Teildatensätze für erste Modelltrainings zu exportieren, während das Labeling parallel weiterläuft.
  • Konsistente Label-Schemata sind wichtig — definieren Sie Ihr Label-Schema sorgfältig vor dem Datenimport; Änderungen im Projektverlauf erzwingen Re-Annotierung.
  • Aufgaben nach Status filtern — bei der Qualitätsprüfung bitten Sie Neotask, zuerst Aufgaben mit Meinungsverschiedenheiten oder niedrigem Annotierungsvertrauen aufzulisten.
  • API-Tokens pro Annotator — jeder Label Studio-Benutzer hat seinen eigenen API-Token; für Audit-Trails stellen Sie sicher, dass einzelne Annotatoren ihre eigenen Anmeldedaten verwenden.

    • Works Well With