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人工智能知识图谱之信息抽取:基于Labelstudio的UIE半监督深度学习的智能标注方案(云端版),提效。
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人工智能知识图谱之信息抽取:基于Labelstudio的UIE半监督深度学习的智能标注方案(云端版),提效。
人工智能知识图谱之信息抽取:基于Labelstudio的UIE半监督深度学习的智能标注方案(云端版),提效。
汀丶人工智能
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发布于 2023-03-30 12:37:48
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基于Labelstudio的UIE半监督深度学习智能标注方案在人工智能知识图谱中如何应用?
Labelstudio的UIE半监督深度学习智能标注方案有哪些优势?
这个智能标注方案在信息抽取方面效果如何?
基于Label studio实现UIE信息抽取智能标注方案,提升标注效率!
人工标注的缺点主要有以下几点:
产能低
:人工标注需要大量的人力物力投入,且标注速度慢,产能低,无法满足大规模标注的需求。
受限条件多
:人工标注受到人力、物力、时间等条件的限制,无法适应所有的标注场景,尤其是一些复杂的标注任务。
易受主观因素影响
:人工标注受到人为因素的影响,如标注人员的专业素养、标注态度、主观判断等,易受到人为误差的干扰,导致标注结果不准确。
难以满足个性化需求
:人工标注无法满足所有标注场景和个性化需求,无法精确地标注出所有的关键信息,需要使用者自行选择和判断。
相比之下,智能标注的优势主要包括:
效率更高:智能标注可以自动化地进行标注,能够快速地生成标注结果,减少了人工标注所需的时间和精力,提高了标注效率。
精度更高:智能标注采用了先进的
人工智能
技术,能够对图像进行
深度学习
和处理,能够生成更加准确和精细的标注结果,特别是对于一些细节和特征的标注,手动标注往往存在误差较大的问题。
自动纠错:智能标注可以自动检测标注结果中的错误,并进行自动修正,能够有效地避免标注错误带来的影响,提高了标注
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原始发表:2023-03-29,如有侵权请联系
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