Label Studio

IA y ML

Gestiona proyectos de etiquetado de datos y anotaciones a través de conversación — Neotask usa OpenClaw para operar tu infraestructura de anotación de Label Studio

Qué puedes hacer

Crear y configurar proyectos de etiquetado

Dígale a Neotask que cree un proyecto de Label Studio con un tipo de tarea específico (clasificación de imágenes, NER, cuadros delimitadores, sentimiento o personalizado) y configure la interfaz de etiquetado. Proporcione el esquema de la etiqueta en inglés sencillo; Neotask lo traduce a la configuración XML correcta de Label Studio.

Importar datos para anotaciones

Pídale a Neotask que importe tareas a un proyecto de Label Studio desde una lista URL, una ruta S3 o una carga útil JSON. Maneja la llamada de importación API y devuelve el número de tareas creadas.

Seguimiento del progreso de las anotaciones

Pregunte a Neotask por el progreso de las anotaciones en cualquier proyecto: cuántas tareas hay en total, cuántas están anotadas, cuántas están en revisión y cuántas se omitieron.

Exportar datos etiquetados

Pídale a Neotask que exporte anotaciones de un proyecto en su formato preferido (JSON, CSV, COCO, YOLO, Pascal VOC) y reciba los datos o un enlace de descarga.

Gestionar predicciones y anotaciones previas

Importe predicciones de modelos como anotaciones previas en un proyecto de Label Studio para acelerar la revisión humana. Pídele a Neotask que cargue predicciones y las convierta en anotaciones o déjalas como sugerencias.

Asignar y gestionar anotadores

Pídale a Neotask que asigne anotadores a tareas específicas, configure colas de anotaciones o verifique qué anotador tiene más tareas pendientes.

Intenta preguntar

  • "Cree un nuevo proyecto de Label Studio para la clasificación de sentimientos con tres etiquetas: Positivo, Negativo y Neutral"
  • "Importar 500 tareas de texto de este S3 URL al proyecto 42"
  • "¿Cuál es el progreso de las anotaciones en el proyecto customer-feedback-q3?"
  • "Exportar todas las anotaciones del proyecto 15 en formato COCO"
  • "Cargue estas predicciones del modelo al proyecto 42 como anotaciones previas"
  • "¿Quién tiene la mayor cantidad de tareas incompletas en Project Bill-ner?"
  • "Listar todos los proyectos y su estado actual"
  • "Elimine todas las tareas omitidas del proyecto 22 para que los anotadores puedan volver a intentarlas"

    • Consejos profesionales

  • Utilice anotaciones previas para acelerar el etiquetado: importe las predicciones de su modelo como anotaciones previas antes de que los humanos las revisen; los anotadores confirman o corrigen en lugar de etiquetar desde cero, lo que reduce el tiempo de anotación entre un 50% y un 70% para los modelos maduros.
  • Exporte temprano y con frecuencia: no espere hasta que un proyecto esté 100 % terminado para exportar; Solicite a Neotask que exporte conjuntos de datos parciales para ejecuciones iniciales de entrenamiento del modelo mientras el etiquetado continúa en paralelo.
  • Los esquemas de etiquetas consistentes son importantes: defina su esquema de etiquetas cuidadosamente antes de importar datos; cambiar las etiquetas a mitad del proyecto obliga a volver a anotar.
  • Filtrar tareas por estado: al revisar la calidad, solicite a Neotask que enumere primero las tareas con desacuerdos o con baja confianza en las anotaciones; abordar la incertidumbre tempranamente mejora la calidad general del conjunto de datos.
  • __tokens PROT15__ por anotador: cada usuario de Label Studio tiene su propio token API; para las pistas de auditoría, asegúrese de que los anotadores individuales utilicen sus propias credenciales en lugar de una cuenta compartida.

    • Works Well With