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Esportare le annotazioni per il machine learning

Come esportare le annotazioni di Potato in formati pronti per il ML, da JSON/JSONL a CoNLL, Hugging Face Datasets, spaCy, COCO e YOLO, e a cosa serve ciascuno.

Di solito si annota per addestrare o valutare un modello, quindi il formato di export conta. Potato scrive JSON/JSONL/CSV semplici e anche formati nativi per il ML che le pipeline di addestramento leggono direttamente, senza codice di raccordo. Scegliere il formato di destinazione prima di etichettare ti dice come strutturare dati e ID.

Per il riferimento, vedi Formati di Esportazione.

Scegli il formato adatto al lavoro

FormatoQuando usarlo
JSON / JSONLUso generale, un record per elemento. Il default sicuro.
CSVFogli di calcolo e analisi rapide di etichette di classificazione.
CoNLLSequence labeling a livello di token (NER, chunking) con tag BIO.
Hugging Face DatasetsCaricamento diretto nell'addestramento con transformers.
spaCyAddestramento di modelli spaCy per NER e classificazione del testo.
COCO / YOLOObject detection e segmentazione a partire dall'annotazione di immagini.
ParquetArchiviazione colonnare su larga scala e analisi. Vedi Esportazione Parquet.

Impostare il formato di output

yaml
output_annotation_dir: "annotation_output/"
output_annotation_format: "jsonl"   # json, csv, conll, ...

Cosa finisce nell'export

Un record tipico porta con sé l'ID dell'elemento, il contenuto originale, le etichette di ogni annotatore e i metadati (chi, quando). Conservare le etichette di tutti gli annotatori invece del solo aggregato ti permette di calcolare l'accordo e di riaggregare in seguito con un metodo diverso.

Pianifica l'export prima di etichettare

Il formato di export vincola il modo in cui progetti l'input. Gli export per il sequence labeling richiedono una tokenizzazione coerente; COCO e YOLO richiedono le dimensioni delle immagini; Hugging Face richiede un insieme di etichette stabile. Decidi prima la destinazione, così non devi rifare lo studio. Vedi Progettare i formati dati per l'annotazione.

Approfondimenti