Label Studio

AI & ML

通过对话管理数据标注项目和注释——Neotask 使用 OpenClaw 操作您的 Label Studio 标注基础设施。

你可以做什么

创建和配置标注项目

让 Neotask 创建一个指定任务类型的 Label Studio 项目——图像分类、命名实体识别、边界框、情感分析或自定义类型——并配置标注界面。用自然语言提供标签方案；Neotask 将其转换为正确的 Label Studio XML 配置。

导入标注数据

让 Neotask 从 URL 列表、S3 路径或 JSON 数据将任务导入 Label Studio 项目。它处理导入 API 调用并返回创建的任务数量。

追踪标注进度

询问 Neotask 任何项目的标注进度：总任务数、已标注数、审核中数量和跳过数量。

导出已标注数据

让 Neotask 以您首选的格式导出项目的注释——JSON、CSV、COCO、YOLO、Pascal VOC——并接收数据或下载链接。

管理预测和预标注

将模型预测作为预标注导入 Label Studio 项目以加速人工审核。让 Neotask 上传预测并将其转换为注释或保留为建议。

分配和管理标注员

让 Neotask 将标注员分配到特定任务、设置标注队列或检查哪个标注员有最多待处理任务。

试试这样问

  • "创建一个新的 Label Studio 情感分类项目，包含三个标签：正面、负面、中性"
  • "从这个 S3 URL 导入 500 条文本任务到项目 42"
  • "项目 customer-feedback-q3 的标注进度如何？"
  • "以 COCO 格式导出项目 15 的所有注释"
  • "将这些模型预测上传到项目 42 作为预标注"
  • "项目 invoice-ner 中谁有最多未完成任务？"
  • "列出所有项目及其当前状态"
  • "删除项目 22 中所有跳过的任务，以便标注员可以重新处理"

    • 专业技巧

  • 使用预标注加速标注——在人工审核前导入模型预测作为预标注；标注员进行确认或修正而非从头标注，成熟模型可将标注时间减少 50-70%。
  • 尽早且频繁导出——不要等到项目 100% 完成才导出；让 Neotask 在标注继续进行的同时导出部分数据集用于初始模型训练。
  • 标签方案的一致性很重要——在导入数据前仔细定义标签方案；在项目中途更改标签会导致需要重新标注。
  • 按状态过滤任务——审核质量时，让 Neotask 优先列出有分歧或低标注置信度的任务；尽早解决不确定性可提高整体数据集质量。
  • 每个标注员使用独立 API 令牌——每个 Label Studio 用户都有自己的 API 令牌；为了审计追踪，确保标注员使用各自的凭据而非共享账户。

    • Works Well With