Etiqueta Suave

Name: Potato
Author: Potato

Configura la anotación con etiquetas suaves en Potato para repartir distribuciones de probabilidad entre categorías mediante deslizantes que deben sumar un total fijo.

El esquema de anotación con etiquetas suaves permite a los anotadores asignar distribuciones de probabilidad entre varias categorías en lugar de tomar una única decisión de clasificación rígida. Los anotadores usan deslizantes para repartir un total fijo (por ejemplo, 100 puntos) entre las etiquetas, lo que recoge el grado de incertidumbre o de solapamiento entre categorías.

Potato soft-label interface distributing 100 points across sentiment categories Etiquetas suaves en Potato

Visión General

El etiquetado suave resulta útil cuando los elementos pueden pertenecer en parte a varias categorías. En vez de obligar al anotador a elegir una sola etiqueta, este esquema le deja expresar su confianza relativa en todas las opciones. Los deslizantes están enlazados para que siempre sumen el total configurado, y un gráfico de distribución opcional ofrece realimentación visual.

Inicio Rápido

yaml

annotation_schemes:
  - annotation_type: soft_label
    name: sentiment_distribution
    description: Distribute 100 points across sentiment categories based on how much each applies.
    labels: ["Positive", "Neutral", "Negative"]
    total: 100

Opciones de Configuración

Campo	Tipo	Predeterminado	Descripción
`annotation_type`	string	Requerido	Debe ser `"soft_label"`
`name`	string	Requerido	Identificador único para este esquema
`description`	string	Requerido	Instrucciones mostradas a los anotadores
`labels`	array	Requerido	Lista de etiquetas de categoría (mínimo 2)
`total`	integer	`100`	La suma fija que deben alcanzar todos los deslizantes
`min_per_label`	integer	`0`	Valor mínimo que debe recibir cada etiqueta
`show_distribution_chart`	boolean	`true`	Muestra un gráfico circular o de barras con la distribución actual
`label_requirement.required`	boolean	`false`	Si la anotación debe completarse antes de continuar

Ejemplos

Distribución de Sentimiento

yaml

annotation_schemes:
  - annotation_type: soft_label
    name: sentiment_distribution
    description: How much does each sentiment apply to this text?
    labels: ["Positive", "Neutral", "Negative"]
    total: 100
    show_distribution_chart: true

Intensidad Emocional

yaml

annotation_schemes:
  - annotation_type: soft_label
    name: emotion_mix
    description: Distribute points to reflect the mix of emotions in this utterance.
    labels: ["Joy", "Sadness", "Anger", "Fear", "Surprise", "Disgust"]
    total: 100
    min_per_label: 0
    show_distribution_chart: true

Relevancia Temática

yaml

annotation_schemes:
  - annotation_type: soft_label
    name: topic_relevance
    description: How relevant is this document to each topic?
    labels: ["Politics", "Sports", "Technology", "Entertainment"]
    total: 100

Asignación Mínima Obligatoria

yaml

annotation_schemes:
  - annotation_type: soft_label
    name: genre_mix
    description: Allocate points across genres. Each genre must receive at least 5 points.
    labels: ["Rock", "Pop", "Jazz", "Classical", "Electronic"]
    total: 100
    min_per_label: 5

Formato de Salida

json

{
  "sentiment_distribution": {
    "labels": {
      "Positive": 45,
      "Neutral": 30,
      "Negative": 25
    }
  }
}

Los valores siempre suman el total configurado.

Buenas Prácticas

Úsalo cuando las categorías se solapen: las etiquetas suaves encajan cuando los elementos pertenecen de verdad a varias categorías en distinto grado
Mantén el número de etiquetas bajo control: más de 6 o 7 etiquetas vuelven incómoda la interfaz de deslizantes
Elige un total con sentido: 100 resulta intuitivo por su lectura en porcentajes, pero para tareas más simples valen totales menores
Usa min_per_label con moderación: forzar asignaciones mínimas puede sesgar los resultados cuando una etiqueta no aplica en absoluto
Activa el gráfico de distribución: la realimentación visual ayuda al anotador a ver su reparto de un vistazo

Lecturas Adicionales

Escalas Likert - Escalas de valoración ordinales
Deslizante - Anotación con un único valor continuo
Control de Calidad - Comprobaciones de atención y estándares de referencia

Para los detalles de implementación, consulta la documentación fuente.