Label Studio

AI และ ML

จัดการโปรเจกต์ data labeling และ annotation ผ่านการสนทนา — Neotask ใช้ OpenClaw ดำเนินการโครงสร้างพื้นฐาน Label Studio annotation

สิ่งที่คุณทำได้

สร้างและกำหนดค่าโปรเจกต์ Labeling

บอก Neotask ให้สร้างโปรเจกต์ Label Studio พร้อมประเภทงานเฉพาะ — image classification, NER, bounding box, sentiment หรือกำหนดเอง — และกำหนดค่า labeling interface ให้ label schema ด้วยภาษาธรรมดา; Neotask แปลงเป็น Label Studio XML configuration ที่ถูกต้อง

นำเข้าข้อมูลสำหรับ Annotation

ขอให้ Neotask นำเข้างานเข้าโปรเจกต์ Label Studio จาก URL list, S3 path หรือ JSON payload ระบบจัดการ import API call แล้วแสดงจำนวนงานที่สร้าง

ติดตามความคืบหน้า Annotation

ถามความคืบหน้า annotation ของโปรเจกต์ใดก็ได้: มีทั้งหมดกี่งาน กี่งานถูก annotate กี่งานอยู่ใน review และกี่งานถูกข้าม

เอ็กซ์พอร์ตข้อมูลที่ Label แล้ว

ขอให้ Neotask เอ็กซ์พอร์ต annotation จากโปรเจกต์ในรูปแบบที่ต้องการ — JSON, CSV, COCO, YOLO, Pascal VOC — แล้วได้ข้อมูลหรือลิงก์ดาวน์โหลด

จัดการ Prediction และ Pre-Annotation

นำเข้า model prediction เป็น pre-annotation เข้าโปรเจกต์ Label Studio เพื่อเร่งการรีวิวของมนุษย์

ลองถาม

  • "สร้างโปรเจกต์ Label Studio ใหม่สำหรับ sentiment classification ด้วย 3 label: Positive, Negative, Neutral"
  • "นำเข้า 500 text task จาก S3 URL นี้เข้าโปรเจกต์ 42"
  • "ความคืบหน้า annotation ของโปรเจกต์ customer-feedback-q3 เป็นอย่างไร?"
  • "เอ็กซ์พอร์ต annotation ทั้งหมดจากโปรเจกต์ 15 ในรูปแบบ COCO"
  • "อัปโหลด model prediction เข้าโปรเจกต์ 42 เป็น pre-annotation"
  • "ใครมี incomplete task มากที่สุดในโปรเจกต์ invoice-ner?"

    • เคล็ดลับ

  • ใช้ pre-annotation เพื่อเร่งการ label — นำเข้า prediction ของโมเดลก่อนมนุษย์รีวิว; annotator ยืนยันหรือแก้ไขแทนการ label ตั้งแต่ต้น ลดเวลา annotation 50-70%
  • เอ็กซ์พอร์ตบ่อยๆ — อย่ารอจนโปรเจกต์ 100%; ขอให้ Neotask เอ็กซ์พอร์ต dataset บางส่วนสำหรับ model training เบื้องต้นขณะ labeling ดำเนินต่อ
  • Label schema ที่สม่ำเสมอสำคัญ — กำหนด label schema อย่างรอบคอบก่อนนำเข้าข้อมูล; เปลี่ยน label กลางโปรเจกต์บังคับให้ re-annotate
  • กรอง task ตามสถานะ — เมื่อตรวจสอบคุณภาพ ขอให้ Neotask แสดง task ที่มีความไม่เห็นด้วยหรือความเชื่อมั่นต่ำก่อน
  • API token ต่อ annotator — Label Studio ผู้ใช้แต่ละคนมี API token ของตัวเอง; สำหรับ audit trail ให้ annotator แต่ละคนใช้ credential ของตัวเอง

    • Works Well With