О проекте Potato
Лёгкая платформа разметки с конфигурацией во главе угла, разработанная в Мичиганском университете.
Наша миссия
Мы считаем, что инструменты разметки должны быть доступны всем, а не только командам с выделенными инженерными ресурсами. Potato создан для того, чтобы исследователь мог перейти от нуля к разметке за считаные минуты, используя простые файлы конфигурации в YAML.
Наша цель — сделать разметку данных доступной каждому: дать мощную, гибкую и простую в работе платформу, которая справляется и с простой классификацией, и со сложной мультимедийной разметкой с поддержкой ИИ.
Команда
История
Демо на EMNLP
Potato был представлен как демонстрация системы на EMNLP 2022.
Рост сообщества
Возможности расширились по отзывам сообщества. Добавлена поддержка активного обучения.
Интеграция с ИИ
Добавлена поддержка LLM с интеграцией OpenAI, Claude и Gemini.
Версия 2.0
Крупный релиз с мультимедийной разметкой, активным обучением и обновлённым интерфейсом.
Версия 2.8
Potato начал измерять, как получаются метки, а не только какими они получились: движок на теории ответов на задания (IRT) даёт каждой метке апостериорное распределение и доверительный интервал, появились живые сессии нормирования с индикатором согласованности, контрфактические проверки границ и оценивание по методу взаимного прогнозирования (peer prediction). Затем версия 2.8 вывела платформу за пределы текста и изображений — к гигапиксельным сканам, трёхмерным облакам точек, картам глубины, эпизодам роботов, развёрткам генеративного видео и соотнесению изображения и текста, и для каждого из них дала способ проверить согласие разметчиков с поправкой на случайные совпадения. Potato 2.0 был опубликован на ACL 2026 (демонстрации систем).
Демо на EMNLP
Potato был представлен как демонстрация системы на EMNLP 2022.
Рост сообщества
Возможности расширились по отзывам сообщества. Добавлена поддержка активного обучения.
Интеграция с ИИ
Добавлена поддержка LLM с интеграцией OpenAI, Claude и Gemini.
Версия 2.0
Крупный релиз с мультимедийной разметкой, активным обучением и обновлённым интерфейсом.
Версия 2.8
Potato начал измерять, как получаются метки, а не только какими они получились: движок на теории ответов на задания (IRT) даёт каждой метке апостериорное распределение и доверительный интервал, появились живые сессии нормирования с индикатором согласованности, контрфактические проверки границ и оценивание по методу взаимного прогнозирования (peer prediction). Затем версия 2.8 вывела платформу за пределы текста и изображений — к гигапиксельным сканам, трёхмерным облакам точек, картам глубины, эпизодам роботов, развёрткам генеративного видео и соотнесению изображения и текста, и для каждого из них дала способ проверить согласие разметчиков с поправкой на случайные совпадения. Potato 2.0 был опубликован на ACL 2026 (демонстрации систем).
Цитирование
Ссылка на Potato в вашем исследовании
Официальная ссылка
@inproceedings{jurgens-etal-2026-potato,
title = "Potato 2.0: A Comprehensive Annotation Platform with {AI}-in-the-Loop Support",
author = "Jurgens, David and Chen, Michael and Iyer, Lina",
booktitle = "Proceedings of the 64th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 3: System Demonstrations)",
month = jul,
year = "2026",
address = "San Diego, California, United States",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
pages = "374--386",
url = "https://aclanthology.org/2026.acl-demo.37/",
}Связанные публикации
Устройство и возможности Potato описаны в этих рецензируемых работах:
- Potato 2.0: A Comprehensive Annotation Platform with AI-in-the-Loop SupportACL 2026 (Volume 3: System Demonstrations)
- Potato: The Portable Text Annotation ToolEMNLP 2022 (System Demonstrations)
Награда: Best Demo Award, HCOMP 2024.
Лицензия
Potato — бесплатное программное обеспечение с открытым исходным кодом, выпущенное под Стандартной общественной лицензией GNU v3.0 (или новее). Вы можете использовать, изменять и распространять его, в том числе коммерчески, при условии что производные работы остаются под GPL.
Есть вопрос о развёртывании Potato или о том, как внести вклад? Напишите нам.
Связаться с командой