Label Studio

資料和 ML

通過對話管理 Label Studio 專案、匯入資料和自動化標籤工作流程 — Neotask 使用 OpenClaw 來加速您的 ML 訓練資料準備。

您可以做什麼

建立和設定標註專案

告訴 Neotask 建立具有特定任務類型的 Label Studio 專案——圖像分類、NER、邊界框、情感或自訂——並設定標註介面。用純語言提供標籤結構；Neotask 將其轉譯為正確的 Label Studio XML 設定。

匯入資料進行標註

請 Neotask 從 URL 列表、S3 路徑或 JSON 負載將任務匯入 Label Studio 專案。它處理匯入 API 呼叫並返回建立的任務數量。

追蹤標註進度

要求任何專案的標註進度：總共多少任務、多少已標註、多少在審查中、多少被跳過。

匯出已標註的資料

請 Neotask 以您偏好的格式匯出專案的標註——JSON、CSV、COCO、YOLO、Pascal VOC——並接收資料或下載連結。

管理預測和預標註

將模型預測作為預標註匯入 Label Studio 專案以加速人工審查。請 Neotask 上傳預測並將其轉換為標註或保留為建議。

分配和管理標註者

請 Neotask 將標註者分配到特定任務、設定標註佇列，或檢查哪個標註者有最多待處理的任務。

試試這樣問

  • "建立具有三個標籤的新情感分類 Label Studio 專案：正面、負面、中性"
  • "從此 S3 URL 匯入 500 個文字任務到專案 42"
  • "專案 customer-feedback-q3 的標註進度是什麼？"
  • "以 COCO 格式匯出專案 15 的所有標註"
  • "將這些模型預測作為預標註上傳到專案 42"
  • "專案 invoice-ner 中誰有最多未完成的任務？"
  • "列出所有專案及其當前狀態"
  • "刪除專案 22 中所有被跳過的任務，讓標註者可以重新嘗試"

    • 進階技巧

  • 使用預標註加速標註 ——在人工審查前將模型預測作為預標註匯入；標註者確認或修正而非從頭標註，對成熟模型可將標註時間減少 50-70%。
  • 盡早且經常匯出 ——不要等到專案 100% 完成才匯出；在標註繼續進行的同時請 Neotask 匯出部分資料集用於初始模型訓練。
  • 一致的標籤結構很重要 ——在匯入資料前仔細定義標籤結構；在專案中途更改標籤會強制重新標註。
  • 按狀態篩選任務 ——審查品質時，請 Neotask 先列出有分歧或低標註信心的任務；盡早解決不確定性可提高整體資料集品質。
  • 每位標註者的 API 令牌 ——每個 Label Studio 使用者都有自己的 API 令牌；為了稽核軌跡，確保個別標註者使用自己的憑證而非共享帳戶。

    • Works Well With