Gérez les projets d'étiquetage de données et les annotations par conversation - Neotask utilise Neotask pour piloter votre infrastructure d'annotation Label Studio.
Créez et gérez des projets Label Studio, importez des données et configurez les interfaces d'étiquetage en langage naturel
Interrogez la progression des annotations, exportez les datasets étiquetés et consultez les statistiques des tâches sans toucher à l'interface Label Studio
Gérez les affectations des annotateurs, les files d'attente de révision et les importations de prédictions par commandes conversationnelles
Ce que vous pouvez faire
Créer et configurer des projets d'étiquetage
Dites à Neotask de créer un projet Label Studio avec un type de tâche spécifique - classification d'images, NER, boîtes englobantes, sentiment ou personnalisé - et configurez l'interface d'étiquetage. Fournissez le schéma d'étiquettes en langage courant ; Neotask le traduit en configuration XML Label Studio correcte.
Importer des données pour annotation
Demandez à Neotask d'importer des tâches dans un projet Label Studio depuis une liste d'URL, un chemin S3 ou un payload JSON. Il gère l'appel API d'import et retourne le nombre de tâches créées.
Suivre la progression des annotations
Demandez à Neotask la progression des annotations sur n'importe quel projet : combien de tâches au total, combien sont annotées, combien sont en révision et combien sont ignorées.
Exporter les données étiquetées
Demandez à Neotask d'exporter les annotations d'un projet dans le format de votre choix - JSON, CSV, COCO, YOLO, Pascal VOC - et recevez les données ou un lien de téléchargement.
Gérer les prédictions et pré-annotations
Importez les prédictions de modèle comme pré-annotations dans un projet Label Studio pour accélérer la révision humaine. Demandez à Neotask de charger les prédictions et de les convertir en annotations ou de les laisser comme suggestions.
Affecter et gérer les annotateurs
Demandez à Neotask d'affecter des annotateurs à des tâches spécifiques, de configurer des files d'attente d'annotation ou de vérifier quel annotateur à le plus de tâches en attente.
Essayez de demander
« Créez un nouveau projet Label Studio pour la classification de sentiments avec trois étiquettes : Positif, Négatif, Neutre »
« Importez 500 tâches texte depuis cette URL S3 dans le projet 42 »
« Quelle est la progression des annotations sur le projet customer-feedback-q3 ? »
« Exportez toutes les annotations du projet 15 au format COCO »
« Chargez ces prédictions de modèle dans le projet 42 comme pré-annotations »
« Qui à le plus de tâches incomplètes dans le projet invoice-ner ? »
« Listez tous les projets et leur statut actuel »
« Supprimez toutes les tâches ignorées du projet 22 pour que les annotateurs puissent les réessayer »
Conseils d'expert
Utilisez les pré-annotations pour accélérer l'étiquetage - importez les prédictions de votre modèle comme pré-annotations avant la révision humaine ; les annotateurs confirment ou corrigent plutôt que d'étiqueter de zéro, ce qui réduit le temps d'annotation de 50-70% pour les modèles matures.
Exportez tôt et souvent - n'attendez pas qu'un projet soit terminé à 100% pour exporter ; demandez à Neotask d'exporter des datasets partiels pour les premiers entraînements de modèles pendant que l'étiquetage continue en parallèle.
Les schémas d'étiquettes cohérents comptent - définissez votre schéma d'étiquettes soigneusement avant d'importer les données ; changer les étiquettes en cours de projet force la ré-annotation.
Filtrez les tâches par statut - lors de la révision qualité, demandez à Neotask de lister d'abord les tâches avec des désaccords ou une faible confiance d'annotation ; traiter l'incertitude tôt améliore la qualité globale du dataset.
Jetons API par annotateur - chaque utilisateur Label Studio a son propre jeton API ; pour les pistes d'audit, assurez-vous que les annotateurs individuels utilisent leurs propres identifiants plutôt qu'un compte partagé.
Multiple workspaces and capacity for larger teams.
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