Productivity Features

Potato में annotators को तेज़ और अधिक सटीकता से काम करने में मदद करने के लिए कई features शामिल हैं, जिनमें keyboard shortcuts, tooltips, keyword highlights, और label suggestions शामिल हैं।

Keyboard Shortcuts

Sequential Keybindings

अधिकतम 10 options वाले annotation schemes के लिए, keybindings default रूप से sequentially assign किए जा सकते हैं:

annotation_schemes:
  - annotation_type: radio
    name: sentiment
    labels: [positive, neutral, negative]
    sequential_key_binding: true

पहला option "1" key से, दूसरा "2" से, और इसी प्रकार आगे correspond करेगा।

Custom Keybindings

अधिक नियंत्रण के लिए, प्रत्येक label पर custom keybindings configure करें:

annotation_schemes:
  - annotation_type: multiselect
    labels:
      - name: "Option 1"
        key_value: "1"
      - name: "Option 2"
        key_value: "2"
      - name: "Skip"
        key_value: "s"

Admin Keyword Highlights

Matching text के चारों ओर colored highlights के साथ annotators को relevant words और phrases की पहचान करने में मदद करें।

कॉन्फ़िगरेशन

keyword_highlights_file: data/keywords.tsv

TSV File Format

Keywords file tab-separated होनी चाहिए जिसमें तीन columns हों:

Word	Label	Schema
love	positive	sentiment
hate	negative	sentiment
excel*	positive	sentiment
disappoint*	negative	sentiment

Matching व्यवहार

• Case-insensitive: "Love" "love", "LOVE", "Love" से match करता है
• Word boundaries: "love" "love" से match करता है लेकिन "lovely" से नहीं (wildcards का उपयोग किए बिना)
• Wildcards: Prefix/suffix matching के लिए * का उपयोग करें:
  • excel* "excellent", "excels", "excel" से match करता है
  • *happy "unhappy", "happy" से match करता है

Colors Configure करना

Colors ui.spans.span_colors section में configure किए जाते हैं:

ui:
  spans:
    span_colors:
      sentiment:
        positive: "(34, 197, 94)"    # Green
        negative: "(239, 68, 68)"    # Red
        neutral: "(156, 163, 175)"   # Gray

Randomization Settings

शोध उद्देश्यों के लिए, annotators को केवल highlights पर निर्भर होने से रोकने के लिए keyword highlight randomization configure करें:

keyword_highlights_file: data/keywords.tsv
 
keyword_highlight_settings:
  keyword_probability: 1.0       # Show 100% of keywords (0.0-1.0)
  random_word_probability: 0.05  # Highlight 5% random words as distractors
  random_word_label: "distractor"
  random_word_schema: "keyword"

प्रमुख विशेषताएँ:

• Persistence: Highlighted words प्रति user+instance cache किए जाते हैं
• Deterministic randomization: Seed के रूप में username + instance_id का hash उपयोग करता है
• Behavioral tracking: कौन से words highlight किए गए, यह record करता है

Tooltips

प्रत्येक response option के लिए विस्तृत स्पष्टीकरण जोड़ें:

Plaintext Tooltips

annotation_schemes:
  - annotation_type: multiselect
    name: "Question"
    labels:
      - name: "Label 1"
        tooltip: "This option means..."

HTML Tooltips

Formatted tooltips के लिए, एक HTML file की ओर point करें:

annotation_schemes:
  - annotation_type: multiselect
    name: "Question"
    labels:
      - name: "Label 1"
        tooltip_file: "config/tooltips/label1_tooltip.html"

Label Suggestions

दो modes के साथ annotators की मदद के लिए suggestions प्रदर्शित करें:

• highlight: Suggested labels को color से highlight करें
• prefill: Suggested labels को स्वचालित रूप से pre-select करें

कॉन्फ़िगरेशन

annotation_schemes:
  - annotation_type: multiselect
    name: "sentiment"
    description: "What sentiment does the text express?"
    labels: [positive, neutral, negative]
    label_suggestions: "highlight"  # or "prefill"
 
  - annotation_type: text
    name: "explanation"
    description: "Why do you think so?"
    multiline: true
    rows: 2
    label_suggestions: "prefill"

Data Format

अपने data items में suggestions शामिल करें:

{
  "id": "1",
  "text": "Good Job!",
  "label_suggestions": {
    "sentiment": "positive",
    "explanation": "Because I think "
  }
}

Automatic Task Assignment

विभिन्न annotators को annotation tasks आसानी से assign करें:

automatic_assignment:
  on: true
  output_filename: "task_assignment.json"
  sampling_strategy: "random"
  labels_per_instance: 10
  instance_per_annotator: 50
  test_question_per_annotator: 2

Active Learning एकीकरण

Productivity features सबसे अधिक informative instances को प्राथमिकता देने के लिए Active Learning के साथ integrate होते हैं:

active_learning:
  enabled: true
  schema_names: ["sentiment"]
  min_annotations_per_instance: 2
  min_instances_for_training: 20
  update_frequency: 10

सर्वोत्तम प्रथाएँ

1. High-volume tasks के लिए keyboard shortcuts का उपयोग करें - वे annotation को significantly तेज़ करते हैं
2. जटिल या ambiguous labels के लिए tooltips जोड़ें - inconsistency कम करने के लिए
3. Relevant text पर ध्यान आकर्षित करने के लिए keyword highlights का उपयोग करें, लेकिन research validity के लिए randomization पर विचार करें
4. Suggestions को सावधानी से pre-fill करें - अत्यधिक उपयोग से annotators biased हो सकते हैं

आगे पढ़ें

• UI Configuration - Interface customize करें
• Active Learning - ML-based prioritization
• Task Assignment - Assignment strategies configure करें

कार्यान्वयन विवरण के लिए, source documentation देखें।