I den här artikeln fördjupar vi oss i några av de mer komplexa aspekterna av AI-träning i Labelf, nämligen:
Varför du ibland kan få samma text att annotera flera gånger (dubbletter).
Hur man kan mäta överensstämmelsen mellan olika annoterare (Inter-Annotator Agreement).
Hur man kan använda denna information för att utvärdera datakvalitet, modellprestanda och uppgiftens svårighetsgrad.
Hur man kan arbeta effektivt i grupp för att förbättra AI-träningen.
Dubbletter - Varför Förekommer De?
Du kanske har märkt att du ibland får upp samma text att annotera flera gånger i Labelf. Detta är inte ett fel, utan en medveten funktion som fyller flera syften:
Mätning av Inter-Annotator Agreement (IAA): Genom att låta flera personer annotera samma texter kan Labelf beräkna hur ofta de är överens. Detta ger ett mått på hur tillförlitlig annoteringen är och hur svår uppgiften är.
Identifiering av Svåra Fall: Om flera annoterare ger olika etiketter till samma text kan det indikera att texten är tvetydig eller att kategoridefinitionerna är otydliga.
Kalibrering av Modellen: Dubbletter hjälper Labelfs Active Learning-system att förstå hur osäker modellen är på olika typer av texter och att anpassa sina rekommendationer därefter.
Inter-Annotator Agreement (IAA)
Inter-Annotator Agreement (IAA) är ett mått på hur väl olika annoterare överensstämmer i sin annotering av samma data. Det är ett viktigt verktyg för att:
Utvärdera datakvaliteten: Hög IAA indikerar att annoteringarna är tillförlitliga och att kategoridefinitionerna är tydliga. Låg IAA kan tyda på att kategorierna är tvetydiga, att instruktionerna är oklara, eller att uppgiften är för svår.
Bedöma modellens potential: Om IAA är låg är det osannolikt att en AI-modell kommer att kunna prestera mycket bättre än den mänskliga överensstämmelsen. Det sätter ett tak på hur bra modellen kan bli.
Identifiera individuella styrkor och svagheter: Genom att analysera IAA för varje annoterare kan man identifiera vilka som är särskilt duktiga på vissa typer av kategorier och vilka som kan behöva mer träning eller stöd.
Förbättra instruktioner och kategoridefinitioner: Låg IAA kan indikera att instruktionerna eller kategoridefinitionerna behöver förtydligas eller justeras.
Hur Beräknas IAA?
Det finns flera olika sätt att beräkna IAA, beroende på vilken typ av data och kategorier som används. Några vanliga mått är:
Procentuell överensstämmelse: Andelen ärenden där annoterarna har valt samma kategori.
Cohens Kappa: Ett statistiskt mått som tar hänsyn till slumpmässig överensstämmelse.
Fleiss' Kappa: En generalisering av Cohens Kappa för fler än två annoterare.
Hur Använder Man IAA i Labelf?
Labelf visar just nu inte IAA, men du kan använda information från plattformen för att få en uppfattning om överensstämmelsen:
Dubbletter: Håll koll på hur ofta du får upp samma text att annotera och om du klassificerar den på samma sätt varje gång.
Check Labeling: Titta på de ärenden som flaggas i "Check Labeling" och se om det finns mönster i de fall där du och modellen inte är överens.
Confusion Matrix: Analysera "Confusion Matrix" för att se vilka kategorier som modellen har svårt att skilja åt. Detta kan indikera områden där IAA kan vara låg.
Manuell Jämförelse: Välj ut ett slumpmässigt urval av texter och låt flera annoterare klassificera dem oberoende av varandra. Jämför sedan resultaten och beräkna IAA manuellt.
Arbeta i Grupp för att Förbättra AI-träningen
Att arbeta i grupp med flera Modelltränare kan ge flera fördelar:
Olika Perspektiv: Olika personer har olika bakgrund och erfarenheter, vilket kan leda till att de tolkar texter på olika sätt. Genom att diskutera dessa skillnader kan ni få en djupare förståelse för datan och förbättra kategoridefinitionerna.
Identifiera Svagheter: Genom att granska varandras annoteringar (peer review) kan ni identifiera svagheter i era egna annoteringsprocesser och lära av varandra.
Ökad Konsekvens: Genom att diskutera svåra fall och komma fram till en gemensam tolkning av kategorierna kan ni öka konsekvensen i annoteringen.
Snabbare Inlärning: Genom att dela med er av tips och tricks kan ni lära er av varandras erfarenheter och bli mer effektiva Modelltränare.
Tips för att Arbeta Effektivt i Grupp:
Regelbundna möten: Ha regelbundna möten där ni diskuterar svåra fall, går igenom skippade ärenden, och utvärderar modellprestanda.
Öppen kommunikation: Skapa en öppen och tillåtande atmosfär där alla känner sig bekväma med att ställa frågor, ge feedback och dela med sig av sina åsikter.
Tydliga riktlinjer: Se till att alla i teamet har en tydlig förståelse för kategoridefinitionerna och annoteringsprocessen.
Dokumentation: Dokumentera alla beslut som fattas om kategorier, modeller och processer.
Rotera roller: Om möjligt, låt teammedlemmarna rotera mellan olika roller (t.ex. annotering, granskning, analys) för att få en bredare förståelse för hela processen.
Använd Labelfs funktioner: Använd Labelfs funktioner för sök, filter, rekommendationer, "Check Labeling" och "Confusion Matrix" för att underlätta samarbetet och förbättra kvaliteten på AI-träningen.
Exempel:
Två Modelltränare annoterar samma text med olika kategorier. De diskuterar texten och kommer fram till att den ena kategorin är mer passande än den andra. De uppdaterar sedan sina annoteringar och dokumenterar resonemanget bakom beslutet.
Under ett teammöte går ni igenom "Confusion Matrix" och upptäcker att modellen har svårt att skilja mellan två specifika kategorier. Ni diskuterar orsakerna till detta och kommer fram till att kategoridefinitionerna behöver förtydligas.
En Modelltränare upptäcker ett mönster i de ärenden som har skippats. Hen tar upp detta med Analysarkitekten och de kommer fram till att det behövs en ny underkategori för att fånga upp dessa ärenden.
Sammanfattning
Att arbeta med AI-träning i grupp kan vara utmanande, men det är också oerhört givande. Genom att vara medveten om de utmaningar som finns, använda Labelfs funktioner på ett smart sätt, och ha en öppen och kommunikativ atmosfär i teamet kan ni skapa träffsäkra och användbara AI-modeller som ger er värdefulla insikter om era kunder och er verksamhet. Kom ihåg att samarbete, kommunikation och kontinuerligt lärande är nyckeln till framgång!