Un guide complet pour créer des étiquettes efficaces pour l'annotation de texte

Présentation

L'annotation de texte est le processus qui consiste à ajouter des métadonnées, des étiquettes ou des notes à des données textuelles non structurées, afin de fournir un contexte et un sens aux données. Ces informations supplémentaires sur le texte sont utiles dans diverses tâches de PNL et de ML, telles que analyse des sentiments et classification des textes.

Les données annotées peuvent être utilisées pour diverses tâches, telles que la formation, les tests et les améliorations de modèles, ainsi que pour affiner différents algorithmes de PNL afin de les rendre meilleurs et plus efficaces.

Par exemple, si vous devez analysez les commentaires de vos clients, vous devrez annoter un ensemble de données d'avis clients avec les étiquettes que vous souhaitez analyser, afin de développer une solution sur ces données. La solution entraînée sera alors en mesure d'analyser de nouvelles données invisibles.

Pour annoter du texte, vous devez utiliser des libellés d'annotation. Les étiquettes sont utilisées pour identifier le type d'informations contenues dans un texte.

De plus, la qualité et le résultat final de votre annotation dépendront largement des libellés que vous définissez pour votre annotation. En l'absence d'étiquettes de bonne qualité, un certain nombre de problèmes peuvent survenir dans votre annotation :

• Des données mal étiquetées peuvent entraîner des prévisions incorrectes ou des performances incohérentes de votre solution NLP.
• De bonnes étiquettes permettent à vos annotateurs d'être plus clairs et cohérents dans leur travail, ce qui garantit que les données sont étiquetées de manière cohérente dans l'ensemble de données. La cohérence aide les modèles de machine learning à apprendre des modèles de manière efficace.
• Les étiquettes efficaces sont claires et précises, ce qui permet aux annotateurs de comprendre plus facilement la signification et la portée exactes de chaque étiquette, ce qui contribue à réduire les erreurs et les incohérences.
• De bonnes étiquettes contribuent à rendre les prévisions et les résultats du modèle plus interprétables et compréhensibles. Certains modèles, par exemple les modèles de classification zéro, sont très sensibles aux noms des étiquettes car ils s'appuient en grande partie sur ce qu'ils ont appris pendant la formation préalable.
• De bonnes étiquettes d'annotation rendent le processus d'annotation plus rapide et plus efficace car elles réduisent les efforts consacrés à la compréhension des critères d'étiquetage.
• Des étiquettes efficaces permettent d'obtenir une évaluation plus précise des performances de différents modèles sur la même tâche. Cela signifie qu'il est plus facile de comparer et de comparer différents modèles, ce qui est nécessaire pour obtenir le modèle le plus performant et améliorer vos solutions.

Il est clair que la création d'étiquettes de bonne qualité pour l'annotation est tout à fait nécessaire pour pouvoir disposer d'une solution NLP de haute qualité.

Mais comment définir des labels de haute qualité, efficaces et clairs ? C'est ce que nous allons découvrir dans cet article.

1. Définissez votre objectif d'annotation de texte

Il est très important d'avoir un objectif clair pour votre projet d'annotation de texte, car cela affecte directement les étiquettes spécifiques utilisées dans le processus d'annotation. En effet, avec un objectif clair, les étiquettes seront ensuite conçues pour mieux saisir les informations pertinentes aux objectifs du projet.

Lorsque vous avez un objectif clair pour votre projet, il devient plus facile de savoir quel type d'informations doit être extrait du texte, ce qui guidera alors beaucoup mieux le choix des étiquettes.

Voici quelques raisons pour lesquelles :

Pertinence

Lorsque l'objectif est clair, il devient facile de savoir quelles étiquettes sont pertinentes pour les objectifs du projet et lesquelles ne le sont pas. Vous pouvez ainsi exclure les étiquettes non pertinentes et rendre le processus d'annotation plus ciblé et plus efficace, économisant ainsi du temps et des ressources.

Granularité

Lorsque vous connaîtrez l'objectif du projet, vous saurez mieux quel est le niveau de détail requis pour le projet. Cela fait une différence pour les étiquettes d'annotation, car vous pouvez ensuite créer des étiquettes très spécifiques ou générales.

Personnalisation

Les différents objectifs du projet peuvent nécessiter des étiquettes différentes, adaptées au problème que le projet tente de résoudre.

Exemples

Classification des tickets de support client : l'objectif ici est de classer les tickets de support client en fonction des problèmes qu'ils décrivent. Par conséquent, les libellés peuvent être : « problème de facturation », « problème technique », « gestion du compte », etc. Si vous souhaitez en savoir plus sur l'analyse des commentaires des clients vous pouvez lire notre article ici.

Modération des réseaux sociaux : ici, l'objectif est d'identifier et de classer les contenus susceptibles de violer les règles de la communauté. Les étiquettes peuvent être : « discours de haine », « violence graphique », « spam », etc.

Annotation des tests médicaux : l'objectif est ici d'extraire des informations pertinentes des textes médicaux. Par conséquent, les étiquettes peuvent être : « problème de santé » (« diabète », « hypertension », « asthme »), « traitements » (« médicaments », « chirurgie », « thérapie »), etc.

2. Identifier les étiquettes et les groupes d'étiquettes pertinents pour l'annotation

Une fois que vous avez décidé et accepté l'objectif du projet d'annotation de texte, la prochaine étape importante consiste à identifier les étiquettes et les groupes d'étiquettes pertinents pour l'annotation. Il s'agit d'une étape cruciale car le choix de vos étiquettes a un impact direct sur la qualité ainsi que sur l'utilité des données annotées. Voici comment sélectionner les étiquettes appropriées en fonction de votre objectif :

Définissez l'objectif

Cela ne devrait pas être trop difficile puisque vous l'avez déjà fait à l'étape précédente. Vous souhaitez définir l'objectif de votre projet, quels sont les résultats escomptés et quel est votre public cible.

Identifier les concepts clés

Maintenant que l'objectif est clairement défini, il est nécessaire d'identifier les libellés clés et les groupes d'étiquettes que vous souhaitez capturer dans l'annotation. Ils devraient constituer des aspects essentiels du domaine du problème.

Création d'un ensemble d'étiquettes initial

Créez un ensemble d'étiquettes pouvant représenter les concepts clés que vous avez identifiés ci-dessus. Vous souhaitez créer des étiquettes spécifiques, sans ambiguïté et s'excluant mutuellement, afin de réduire les risques de confusion.

3. Assurez-vous que les étiquettes sont spécifiques, pertinentes et complètes

Lorsque vous définissez vos étiquettes, vous devez vous assurer qu'elles sont spécifiques, pertinentes et complètes.

Étiquettes spécifiques

Ils sont importants car ils minimisent les confusions qui pourraient survenir pendant le processus d'annotation. Lorsque vos étiquettes sont spécifiques, les annotateurs peuvent avoir confiance dans leur travail et obtenir un ensemble de données de haute qualité.

Exemple :

1. Dans Classification des tickets d'assistance à la clientèle, une étiquette non spécifique peut être un « problème ». Cela ne fournit pas suffisamment d'informations sur la nature du problème. Les libellés « Problème de facturation », « Problème technique » ou « Gestion du compte » sont peut-être meilleurs et plus spécifiques.
2. Dans Modération du contenu des réseaux sociaux, une étiquette non spécifique peut être « Contenu inapproprié ». Un ensemble d'étiquettes plus spécifique est « Discours de haine », « Violence graphique » ou « Spam ».

Étiquettes pertinentes

Les étiquettes pertinentes capturent des informations directement liées à l'objectif de votre projet. Lorsque vous vous concentrez sur les étiquettes et les groupes d'étiquettes pertinents, votre processus d'annotation devient plus efficace.

Exemple :

1. Dans Classification des tickets d'assistance à la clientèle, des étiquettes telles que « positif », « négatif », « neutre » ne sont pas pertinentes, car elles n'ont rien à voir avec le support client et la résolution du problème en question.
2. Dans Modération du contenu des réseaux sociaux, des libellés tels que « Fiction », « Non-fiction », « Article de presse » ne sont pas pertinents car ils ne permettent pas de modérer le contenu.

Étiquettes complètes

Des ensembles d'étiquettes complets garantissent que tous les concepts, étiquettes et groupes d'étiquettes concernés par un projet sont couverts par vos étiquettes. De cette façon, vous pouvez être sûr que votre ensemble de données est complet et équilibré, et qu'il représente avec précision le domaine problématique.

4. Assurez-vous que les étiquettes s'excluent mutuellement

Il est très important que les étiquettes que vous créez ne se chevauchent pas. Cela signifie que chaque segment de texte doit pouvoir être affecté à une seule catégorie, afin d'éviter toute ambiguïté et incohérence lors du processus d'annotation.

Clarté : lorsque les étiquettes ne se chevauchent pas, elles fournissent un cadre clair et sans ambiguïté aux annotateurs, et cela leur permet de comprendre plus facilement les distinctions entre les étiquettes et les groupes d'étiquettes, et donc d'appliquer les étiquettes avec précision.

Cohérence : lorsque vous vous assurez que chaque segment de texte ne peut être affecté qu'à une seule catégorie, cela favorise la cohérence du processus d'annotation de texte. Comme nous l'avons lu précédemment, un étiquetage cohérent est essentiel pour créer un ensemble de données annoté de haute qualité.

Performances du modèle améliorées : lorsqu'un ensemble de données est annoté avec des étiquettes qui s'excluent mutuellement, ne se chevauchent pas et sont collectivement exhaustives, cela a plus de chances de conduire à un modèle d'apprentissage automatique plus performant.

Comment créer des labels qui s'excluent mutuellement

1. Définissez des limites claires : il est nécessaire de définir des limites claires et distinctes entre les étiquettes et les groupes d'étiquettes. Vous devez vous assurer que chaque étiquette représente un concept unique. Cela permet d'éviter les chevauchements entre les étiquettes et les groupes d'étiquettes et permet aux annotateurs d'appliquer plus facilement les étiquettes avec précision.
2. Utilisez des termes spécifiques et sans ambiguïté : vous devez choisir des noms d'étiquette spécifiques et sans ambiguïté, car cela minimise le risque de confusion entre des concepts similaires ou connexes.

Exemples

1. Dans Classification des tickets d'assistance à la clientèle, les libellés suivants ne s'excluent pas mutuellement : « Problème », « Demande », « Plainte ». En effet, ils peuvent tous représenter le même texte. Ces libellés s'excluent mutuellement : « Problème de facturation », « Problème technique », « Demande de fonctionnalité », car ils représentent des problèmes et des types de texte différents.
2. Dans Modération du contenu des réseaux sociaux, les termes suivants ne s'excluent pas mutuellement : « Contenu inapproprié », « Violence », « Discours de haine ». En effet, ils peuvent se chevaucher dans ce qu'ils représentent. Elles s'excluent mutuellement : « Discours de haine », « Violence graphique », « Spam », « Désinformation ».
3. Dans Annotation de textes médicaux, les termes suivants ne s'excluent pas mutuellement : « Trouble médical », « Symptôme », « Traitement ». Elles s'excluent toutefois mutuellement : « Diagnostic », « Description des symptômes », « Nom du médicament ».

5. Organiser les étiquettes de manière hiérarchique

Lorsqu'il y a un grand nombre d'étiquettes à gérer, le processus d'annotation peut être beaucoup plus complexe et difficile.

C'est là qu'il devient important d'organiser vos étiquettes de manière hiérarchique. Cela permet de rationaliser ce processus et de permettre aux annotateurs de trouver plus facilement les étiquettes pertinentes pour le texte qu'ils étiquettent.

L'organisation hiérarchique des étiquettes implique le regroupement des étiquettes associées dans des groupes d'étiquettes et la création d'une structure à plusieurs niveaux qui montre les relations entre les différentes étiquettes de l'ensemble.

Ainsi, lorsque quelqu'un annote un morceau de texte, il peut d'abord sélectionner la catégorie de premier niveau, puis la réduire de plus en plus jusqu'à trouver la bonne étiquette.

Cela réduit la charge cognitive des annotateurs, leur permet de trouver et d'appliquer plus facilement les étiquettes correctes et, par conséquent, d'améliorer la qualité des annotations.

En organisant les étiquettes selon une structure hiérarchique, il est également plus facile pour les chefs de projet de gérer le jeu d'étiquettes, car il devient alors facile d'ajouter, de modifier ou de supprimer des étiquettes sans perturber la structure globale du jeu d'étiquettes.

Exemple

Pour Classification des tickets de support client, voici une structure hiérarchique suggérée pour les étiquettes :

De cette façon, les 20 étiquettes différentes sont désormais organisées en 4 groupes d'étiquettes de niveau supérieur différents. Il est désormais beaucoup plus facile d'annoter : les annotateurs peuvent d'abord choisir la catégorie de premier niveau, puis choisir une sous-catégorie plus spécifique.

6. Créez des définitions et des directives claires

Lorsque vous créez des étiquettes pour les annotations, il est très important de fournir des définitions claires et concises pour chaque classe, pour les groupes d'étiquettes de niveau supérieur comme pour les groupes d'étiquettes de niveau inférieur. Cela permettra aux annotateurs de comprendre les différences entre les étiquettes, ce qui améliorera la précision et la cohérence des annotations.

Vous devriez également idéalement fournir des exemples, afin de différencier les étiquettes d'apparence similaire, en particulier lorsque les définitions à elles seules peuvent ne pas suffire à montrer les différences. Ils peuvent aider les annotateurs à mieux comprendre le contexte dans lequel chaque étiquette doit être appliquée.

Ils peuvent aider à clarifier les nuances de chaque étiquette et les contextes dans lesquels elle doit être utilisée. Ils peuvent également renforcer les définitions et les directives, et garantir que les annotateurs comprennent bien les distinctions entre des étiquettes similaires.

7. Gardez le nombre d'étiquettes gérable

Bien qu'il puisse être tentant de définir autant d'étiquettes que possible dans un souci d'exhaustivité, le fait d'en avoir trop comporte certains risques :

1. Complexité accrue : un plus grand nombre d'étiquettes rend le processus d'annotation plus complexe, ce qui peut entraîner de la confusion et une augmentation de la charge cognitive des annotateurs.
2. Précision réduite : plus d'étiquettes, il est plus difficile pour les annotateurs de choisir la bonne étiquette, ce qui réduit la précision.
3. Temps d'annotation plus long : lorsqu'il y a plus d'étiquettes, les annotateurs mettront naturellement plus de temps à trouver la bonne étiquette.
4. Surajustement : lorsque vous avez trop d'étiquettes dans un jeu de données, vous risquez de surajuster les modèles d'apprentissage automatique, où le modèle devient hautement spécialisé dans les données d'entraînement mais peut ne pas fonctionner correctement sur des données réelles, nouvelles et invisibles. Pas bien.

Comment maintenir le nombre d'étiquettes à un niveau raisonnable

1. Concentrez-vous sur l'objectif : assurez-vous que chaque étiquette est correctement alignée avec l'objectif du projet. C'est une raison de plus pour avoir un objectif bien défini.
2. Fusionnez des étiquettes similaires : si deux étiquettes ou plus contiennent des informations similaires, envisagez de les fusionner.
3. Hiérarchie des utilisateurs : comme indiqué précédemment, une organisation hiérarchique peut rendre les choses beaucoup plus simples. Lorsque vous voyez une hiérarchie, vous pouvez en apprendre davantage sur les étiquettes redondantes.
4. Granularité limite : essayez de maintenir un équilibre entre granularité et généralisation, afin de capturer des informations pertinentes sans surcharger les annotateurs. Fais preuve de jugement.
5. Testez et affinez : comme nous le mentionnerons dans la section suivante, il est important de continuer à tester et à affiner, car vous n'arriverez probablement à un ensemble final d'étiquettes solide qu'après l'itération.

8. Testez, affinez et itérez

Une fois que vous avez créé votre ensemble initial d'étiquettes, la prochaine étape importante consiste à tester et à affiner cet ensemble initial d'étiquettes. Cela permettra de s'assurer que l'ensemble d'étiquettes est bien défini, utile et adapté aux objectifs du projet. Cette phase de test peut également aider à identifier les problèmes ou les problèmes liés au jeu d'étiquettes, afin que vous puissiez les résoudre avant de passer à l'annotation à grande échelle, alors qu'il peut être beaucoup plus difficile et coûteux de corriger les erreurs.

1. Détection précoce des erreurs : Lorsque vous testez les étiquettes sur un petit échantillon, vous pouvez détecter des problèmes potentiels tels que des définitions ambiguës ou des étiquettes et des groupes d'étiquettes qui se chevauchent.
2. Feedback de l'annotateur : Les annotateurs peuvent fournir de précieux commentaires concernant la clarté et l'utilité des étiquettes, ainsi que les difficultés qu'ils ont pu rencontrer lors de l'annotation.
3. Validation de la pertinence de l'étiquette : Lorsque vous effectuez un test sur un petit échantillon, vous pouvez vous assurer que les étiquettes sont pertinentes et adaptées à vos données et à vos objectifs.

Comment itérer en fonction des commentaires et des résultats

1. Clarifier les définitions ambiguës
2. Fusionner ou séparer des étiquettes similaires ou superposées
3. Ajoutez de nouvelles étiquettes pour corriger les informations manquantes, les étiquettes et les groupes d'étiquettes
4. Supprimez les étiquettes inutiles ou redondantes
5. Ajuster l'organisation hiérarchique des étiquettes

9. Former et soutenir les annotateurs

Si vos annotateurs sont correctement formés, votre projet d'annotation a plus de chances de réussir. En effet, leur capacité à comprendre et à appliquer correctement les étiquettes aura un impact direct sur la qualité de l'ensemble de données annoté, qui à son tour influencera les performances du modèle qui est entraîné sur cet ensemble de données.

Comment former les annotateurs

1. Directives complètes : Élaborez des directives claires et détaillées qui couvrent les objectifs du projet, les définitions des étiquettes, le processus d'annotation et toute autre règle ou exigence spécifique. Assurez-vous que ces directives sont facilement accessibles.
2. Supports de formation : Proposez des supports tels que des diapositives, des vidéos ou des documents qui expliquent le processus d'annotation et fournissez des exemples complets de la manière d'appliquer correctement les étiquettes.
3. Pratique pratique : Fournissez aux annotateurs des exercices pratiques ou des exemples de données à annoter. Cela les aide à acquérir de l'expérience et à appliquer leur compréhension des étiquettes dans un contexte pratique.
4. Feedback et itération : Passez régulièrement en revue le travail des annotateurs et donnez-leur des commentaires sur leurs performances, en répondant à tout problème ou préoccupation et en proposant des conseils pour les améliorer.
5. Assistance continue : Maintenez des lignes de communication ouvertes avec les annotateurs tout au long du projet, en offrant assistance et conseils si nécessaire. Communiquez tout changement ou toute mise à jour concernant la portée, les objectifs ou les exigences du projet.

10. Surveiller et évaluer la qualité des annotations

Enfin, le suivi et l'évaluation continus des annotations et des étiquettes sont importants pour la réussite d'un projet d'annotation de texte. En évaluant régulièrement vos annotations, vous pouvez identifier les incohérences, les inexactitudes ou les problèmes qui pourraient survenir, et ainsi les corriger rapidement.

1. Assurance qualité : En analysant régulièrement vos annotations et en les évaluant, vous pouvez vous assurer que la qualité du jeu de données reste élevée et répond aux exigences du projet.
2. Performances de l'annotateur : Le suivi des performances des annotateurs vous permet de fournir des commentaires et une assistance ciblés, afin d'aider les annotateurs à améliorer leurs compétences et à maintenir la cohérence de leur travail.
3. Adaptabilité : Une évaluation régulière vous permet d'identifier et de prendre en compte tout changement dans les exigences du projet, les définitions des étiquettes ou les directives, en veillant à ce que le processus d'annotation reste aligné sur les objectifs du projet.

Conseils pour transmettre des commentaires aux annotateurs

Pour faire part de vos commentaires aux annotateurs et mettre à jour les définitions et les directives relatives aux étiquettes si nécessaire, tenez compte des conseils suivants :

1. Feedback constructif : Lorsque vous fournissez des commentaires aux annotateurs, efforcez-vous de proposer des suggestions d'amélioration constructives et réalisables. Précisez les problèmes que vous avez identifiés et donnez des conseils clairs sur la manière de les résoudre.
2. Renforcement positif : Reconnaissez et reconnaissez le bon travail et les progrès réalisés par les annotateurs. Le renforcement positif aide à améliorer le moral, la motivation et la confiance en leurs capacités.
3. Enregistrements réguliers : Planifiez des entretiens réguliers avec les annotateurs pour discuter de leurs performances, répondre à toute préoccupation ou question et fournir des commentaires. Cette communication continue permet de s'assurer que tous les problèmes sont résolus rapidement et que les annotateurs se sentent soutenus tout au long du projet.
4. Environnement collaboratif : Encouragez un environnement ouvert et collaboratif dans lequel les annotateurs peuvent poser des questions, demander des éclaircissements et partager leurs expériences les uns avec les autres. Cette approche favorise l'apprentissage par les pairs et favorise le sens du travail d'équipe et le partage des responsabilités pour la réussite du projet.
5. Mise à jour des définitions et des directives relatives aux étiquettes : Sur la base des commentaires et des résultats de l'évaluation, mettez à jour les définitions et les directives des étiquettes si nécessaire pour corriger les ambiguïtés, les incohérences ou les lacunes. Assurez-vous que ces documents mis à jour sont rapidement partagés avec les annotateurs et qu'ils ont accès aux informations les plus récentes.
6. Surveillez les progrès : Suivez l'avancement du projet d'annotation et apportez les ajustements nécessaires, par exemple en réaffectant des ressources, en proposant une formation supplémentaire ou en mettant à jour les directives pour mieux les aligner sur les objectifs du projet.

11. Annoter en lettria

Commencez à annoter vos données en Lettria

L'un des moyens les plus simples de créer un ensemble d'étiquettes et d'annoter vos données est d'utiliser Lettria. Notre plateforme sans code vous permet non seulement de définir et de gérer des étiquettes et d'annoter vos données, mais également d'entraîner votre solution en fonction des données et de commencer à les utiliser pour vos projets de classification, le tout en un seul endroit.

C'est vraiment le moyen le plus simple de commencer à mettre en œuvre la PNL dans votre organisation.

Conclusion

En conclusion, la création d'étiquettes d'annotation de texte efficaces est cruciale pour garantir le succès de tout projet de traitement du langage naturel ou d'apprentissage automatique. En adhérant aux meilleures pratiques et en examinant attentivement chaque étape du processus, vous pouvez obtenir des résultats cohérents et de haute qualité dans vos propres projets.

Les étapes clés et les meilleures pratiques pour créer des étiquettes d'annotation de texte efficaces sont les suivantes :

1. Fixer un objectif clair pour votre projet afin de guider la sélection des étiquettes appropriées.
2. Choisissez des étiquettes spécifiques, pertinentes et complètes qui correspondent directement aux objectifs de votre projet.
3. S'assurer que les étiquettes s'excluent mutuellement et ne se chevauchent pas afin de réduire la confusion entre les annotateurs et de maintenir la cohérence.
4. Organiser les étiquettes de manière hiérarchique, si nécessaire, pour permettre aux annotateurs de les parcourir et de les appliquer plus facilement.
5. Fournir des définitions claires et concises pour chaque étiquette, ainsi que des exemples permettant de faire la distinction entre des étiquettes similaires et des groupes d'étiquettes.
6. Limiter le nombre d'étiquettes pour saisir les informations nécessaires sans surcharger les annotateurs ni compliquer la tâche.
7. Tester les étiquettes sur un petit échantillon de données textuelles pour garantir leur efficacité et les affiner en fonction des commentaires et des résultats.
8. Former correctement les annotateurs et leur fournir des directives complètes, du matériel de formation et un soutien continu.
9. Surveiller et évaluer régulièrement le processus d'annotation afin de maintenir l'assurance qualité et de fournir des commentaires aux annotateurs.

En suivant ces directives, vous pouvez créer une base solide pour votre projet d'annotation de texte et vous assurer que votre jeu de données est précis, cohérent et utile pour l'application que vous souhaitez utiliser. N'oubliez pas de garder les voies de communication ouvertes avec vos annotateurs et d'affiner et d'ajuster continuellement votre jeu d'étiquettes selon les besoins. En investissant dans la qualité de vos étiquettes d'annotation de texte et dans la formation de vos annotateurs, vous pouvez obtenir les résultats de haute qualité nécessaires au succès de vos projets de traitement du langage naturel ou d'apprentissage automatique.