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本文件由助教自动生成
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课程: 人工智能数据服务 (090945)
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班级: AI_251
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学号: 2509165014
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仓库: homework-4-4
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原讲义文件: 4-4_标注质量控制与标注管理_学生讲义.md
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# 4-4 标注质量控制与标注管理（Label Studio）
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## 学习目标
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1. 理解标注质量对 AI 模型的决定性影响
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2. 掌握 Cohen's Kappa 等一致性指标的计算
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3. 学会在 Label Studio 中管理组织、成员、角色
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4. 掌握审核员工作流：抽检、Approve、Reject
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5. 学会用 Label Studio 解决标注冲突
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## 1. 为什么标注质量如此重要
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### 1.1 "垃圾进，垃圾出"原则
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AI 模型效果有个基本规律：
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高质量标注 + 普通模型 = 还不错的 AI
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低质量标注 + 顶级模型 = 垃圾 AI
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```
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**反例**：
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```
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文本: "苹果很好吃"
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错误标注: negative ❌
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正确标注: positive ✅
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结果: AI 学到 "苹果" → 负面
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但 "苹果" 也可能是公司/手机
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→ 模型产生错误关联
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### 1.2 质量问题的代价
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| 阶段 | 代价 | 后果 |
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|------|------|------|
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| **标注时** | 低 | 重新标一份数据 |
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| **训练时** | 中 | 模型效果差，调参浪费时间 |
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| **上线后** | 高 | 错误预测影响业务 |
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| **发现后** | 极高 | 返工、数据回炉、商业损失 |
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**越晚发现问题，代价越大**——质量控制必须贯穿全程。
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### 1.3 常见质量问题
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❌ 标注不一致 两人对同一数据标不同结果
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❌ 标注错误 把正面标成了负面
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❌ 标注遗漏 3个目标只标了2个
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❌ 标注模糊 边界不清，不知标不标
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❌ 格式错误 坐标超界、JSON 错
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## 2. 标注一致性指标
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### 2.1 什么是一致性
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**标注一致性** = 多人对同一份数据的标注结果一致的程度。
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一致性好:
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标注员A: "苹果" → 水果
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标注员B: "苹果" → 水果
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✅ 两人一致
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一致性差:
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标注员A: "苹果" → 水果
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标注员B: "苹果" → 公司
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❌ 两人不一致
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### 2.2 简单一致率
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最基础的指标：
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一致率 = 一致的数量 / 总数量
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例: 100 条数据, 70 条两人标的一致
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一致率 = 70/100 = 70%
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```
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**问题**：未排除随机一致。
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```
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两人都随机标，三类问题时:
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期望一致率 = 1/3 = 33%
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但实际可能是"看似 70% 一致",
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其中 33% 是随机碰巧一致
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→ 真实一致性被高估
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### 2.3 Cohen's Kappa 系数
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排除随机一致性的指标：
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P₀ - Pₑ
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κ = ─────────────
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1 - Pₑ
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P₀ = 实际观察一致率
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Pₑ = 期望一致率（随机情况下）
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**解读标准**：
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| Kappa 值 | 含义 |
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|----------|------|
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| κ > 0.9 | 几乎完美一致 |
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| 0.8 < κ ≤ 0.9 | 高度一致 |
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| 0.6 < κ ≤ 0.8 | 中等一致（可接受）|
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| 0.4 < κ ≤ 0.6 | 一致性一般 |
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| κ ≤ 0.4 | 一致性差，需改进 |
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### 2.4 Kappa 计算示例
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**场景**：两人都对 100 条评论做"正面/负面"二分类标注。
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```
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标注员B
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正面 负面 合计
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标 正面 50 10 60
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注 ─────────────────────
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员 负面 5 35 40
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A
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合计 55 45 100
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```
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**计算**：
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```
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P₀ = 实际一致率 = (50+35)/100 = 0.85
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Pₑ = 期望一致率（两人独立随机标）
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= (60/100)×(55/100) + (40/100)×(45/100)
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= 0.33 + 0.18
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= 0.51
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κ = (0.85 - 0.51) / (1 - 0.51)
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= 0.34 / 0.49
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≈ 0.69
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```
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**结论**：κ = 0.69，介于 0.6-0.8 之间，**中等一致**（可接受但有提升空间）。
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### 2.5 Python 代码实现
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```python
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from sklearn.metrics import cohen_kappa_score
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annotations_a = ['positive', 'negative', 'positive', 'positive',
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||
'negative'] * 20
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annotations_b = ['positive', 'negative', 'positive', 'positive',
|
||
'negative'] * 20
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||
kappa = cohen_kappa_score(annotations_a, annotations_b)
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||
print(f"Kappa = {kappa:.3f}")
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# 两人完全一致 → Kappa = 1.000
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```
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```python
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# 不同结果示例
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annotations_a = ['positive'] * 60 + ['negative'] * 40
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annotations_b = ['positive'] * 55 + ['negative'] * 45
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kappa = cohen_kappa_score(annotations_a, annotations_b)
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||
print(f"Kappa = {kappa:.3f}")
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# Kappa ≈ 0.69
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```
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### 2.6 F1 一致性（适合 NER）
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对于 NER 等"集合型"任务，用 F1 比较两次标注的实体集合：
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```python
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def ner_f1(entities_a, entities_b):
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"""entities 是 [(text, type, start, end), ...] 列表"""
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set_a = set(entities_a)
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set_b = set(entities_b)
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tp = len(set_a & set_b) # 都标了
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fp = len(set_a - set_b) # A 标了 B 没标
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fn = len(set_b - set_a) # B 标了 A 没标
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precision = tp / (tp + fp) if (tp + fp) > 0 else 0
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recall = tp / (tp + fn) if (tp + fn) > 0 else 0
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f1 = 2 * precision * recall / (precision + recall) \
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if (precision + recall) > 0 else 0
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return precision, recall, f1
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# 例
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a = [("张伟", "PER", 0, 2), ("清华", "ORG", 5, 7)]
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b = [("张伟", "PER", 0, 2), ("清华", "ORG", 5, 7), ("北京", "LOC", 10, 12)]
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p, r, f1 = ner_f1(a, b)
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print(f"P={p:.2f} R={r:.2f} F1={f1:.2f}")
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# P=1.00 R=0.67 F1=0.80
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```
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### 2.7 Fleiss Kappa（多人版）
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3 人及以上用 **Fleiss Kappa**：
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```python
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from statsmodels.stats.inter_rater import fleiss_kappa
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# 每个任务每个类别有多少人标
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# 例: 5个任务, 3个类别, 4人标注
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counts = [
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[4, 0, 0], # 任务1: 4人都标类别0
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[0, 4, 0], # 任务2: 4人都标类别1
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||
[2, 2, 0], # 任务3: 2人标0, 2人标1
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||
[1, 1, 2], # 任务4: 各有分歧
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||
[0, 0, 4], # 任务5: 4人都标类别2
|
||
]
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||
kappa = fleiss_kappa(counts)
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||
print(f"Fleiss Kappa = {kappa:.3f}")
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```
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## 3. 标注规范制定
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### 3.1 规范的重要性
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**标注规范 = 标注员的工作手册**。
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```
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没有规范 → 标注员理解不同 → 标注不一致 → 模型效果差
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↓
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一份好的规范能让 10 个标注员标得像 1 个人
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```
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### 3.2 规范的核心内容
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```
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1. 任务背景 项目目标、数据来源、用途
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2. 标签定义 每个标签的精确含义
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3. 标注示例 正例、反例、边界情况
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4. 标注流程 步骤、工具、快捷键
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5. 质量要求 准确率、一致性、格式
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6. 常见问题 FAQ
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```
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### 3.3 规范模板：情感分析
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```markdown
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# 情感分析标注规范 v1.0
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## 1. 任务定义
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对用户评论做情感分类，标签: positive / negative / neutral
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## 2. 标签定义
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| 标签 | 定义 | 关键词 |
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|------|------|--------|
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| positive | 满意、喜欢、赞美 | 好、棒、赞、超赞、完美 |
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| negative | 不满、失望、抱怨 | 差、烂、垃圾、失望、后悔 |
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| neutral | 客观陈述，无情感 | (无明显情感词) |
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## 3. 标注示例
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### ✅ positive
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- "这家餐厅的菜特别好吃，下次还来"
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- "服务态度很好，很满意"
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### ✅ negative
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- "等了两个小时还没上菜，差评"
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- "产品质量太差，用了几天就坏了"
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### ✅ neutral
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||
- "今天吃了火锅" (单纯陈述)
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||
- "这家店在市中心" (客观描述)
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## 4. 歧义处理
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| 情况 | 处理 |
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|------|------|
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| 反讽 | "真是太好了，等了2小时" → negative |
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| "还行" / "一般" | neutral |
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||
| 双重否定 | "不差" → positive |
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||
| 混合情感 | 选主要的，不明显时 neutral |
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```
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## 4. Label Studio 项目管理实战
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### 4.1 整体架构
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```
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Label Studio 组织架构:
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Organization 组织
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├── Administrator 管理员 (1人)
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│ ├── 项目设置
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│ ├── 成员管理
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│ └── 角色分配
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│
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├── Project A
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│ ├── Annotator 标注员1
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│ ├── Annotator 标注员2
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│ └── Reviewer 审核员1
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│
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└── Project B
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├── Annotator 标注员3
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||
└── Reviewer 审核员2
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```
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### 4.2 邀请成员
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**步骤**：
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1. 管理员登录 Label Studio
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2. 顶部菜单 → `Organization` → `Members`
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3. 看到成员列表
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4. 点 `Add Member`
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5. 输入新成员邮箱
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6. 选择角色（管理员默认是 Owner）
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7. 发送邀请
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```
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┌────────────────────────────────────────┐
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||
│ Organization Members │
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||
├────────────────────────────────────────┤
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│ user1@example.com [Owner] [...] │
|
||
│ user2@example.com [Admin] [...] │
|
||
│ user3@example.com [Annotator] │
|
||
│ user4@example.com [Reviewer] │
|
||
│ │
|
||
│ [ + Add Member ] │
|
||
└────────────────────────────────────────┘
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```
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> 注：Label Studio 在较新版本中区分 Owner / Admin / Annotator / Reviewer。**核心是 Admin / Annotator / Reviewer** 这三种角色。
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### 4.3 三种核心角色
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| 角色 | 权限 |
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|------|------|
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| **Admin 管理员** | 创建/删除项目、邀请成员、配置项目、查看所有数据、导出 |
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| **Annotator 标注员** | 进入被分配的项目、做标注、看到自己的进度 |
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||
| **Reviewer 审核员** | 进入被分配的项目、看到所有标注、做 Approve/Reject |
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||
```
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Admin 视角:
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┌─ 项目管理
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├─ 成员管理
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├─ 查看所有标注
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└─ 导出数据
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Annotator 视角:
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┌─ 我被分配的任务
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├─ 标注
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└─ 看自己的进度
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||
Reviewer 视角:
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||
┌─ 所有标注
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├─ 抽检
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||
└─ Approve / Reject
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```
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### 4.4 创建项目（管理员操作）
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1. `+ Create Project`
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2. 填写：
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- **Project Name**: `product_review_sentiment`
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- **Description**: 商品评论情感三分类
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3. 进入 `Settings` → `Labeling Interface`，粘贴 XML 配置
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4. 进入 `Settings` → `Instructions for annotators`，写标注指南
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5. 进入 `Settings` → `Data Import`，上传数据
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6. 进入 `Members`，把标注员、审核员加入项目
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### 4.5 任务分配模式
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在项目 `Settings` → `Task Distribution`：
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| 模式 | 说明 | 适用 |
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|------|------|------|
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||
| **Auto** | 自动分配给所有 Annotator | 公平负载 |
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||
| **Manual** | 手动分配给指定 Annotator | 精细控制 |
|
||
| **Round-robin** | 轮流分配 | 均衡工作量 |
|
||
|
||
**Overlap（重叠标注数）**：
|
||
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```
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Overlap = 2 表示:
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||
每条数据被 2 个标注员同时标
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||
→ 用来计算一致性
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||
→ 用来仲裁
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适合: 关键数据、希望提高质量
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||
不适合: 数据量太大、预算紧
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```
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### 4.6 任务锁定（Locking）
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||
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||
防止多人同时标注同一条：
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||
```
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||
场景: 两个标注员同时打开任务 #100，都画了框
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||
→ 后保存的覆盖先保存的 → 浪费工作
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||
解决: Label Studio 自动锁定
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||
- 任务被某人打开后,其他人在一段时间内(默认 5 分钟)看不到
|
||
- 那个人 Submit 后锁释放
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||
- 超时未 Submit 锁也会释放
|
||
```
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||
|
||
> 💡 这个 5 分钟是默认值，可在项目 `Settings` → `Task Distribution` → `Locking timeout` 中调整。任务紧急时设短一点（1-2 分钟）减少等待；任务复杂时可设长一点（10-15 分钟）避免频繁锁切换。
|
||
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||
---
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||
|
||
## 5. Label Studio 质检流程
|
||
|
||
### 5.1 质检三道关
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||
```
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||
第一关: 标注员自检
|
||
- 提交前自己检查
|
||
- 提交即认定"已自检"
|
||
|
||
第二关: 审核员抽检
|
||
- Reviewer 进入项目,看到所有标注
|
||
- 抽样检查
|
||
- 给出 Approve / Reject
|
||
|
||
第三关: 管理员/专家仲裁
|
||
- 处理标注员和审核员的分歧
|
||
- 重要案例定调
|
||
- 更新标注规范
|
||
```
|
||
|
||
### 5.2 审核员工作流（Reviewer）
|
||
|
||
进入项目 → 看到任务列表:
|
||
|
||
```
|
||
任务列表:
|
||
Task #1 [Completed by Alice] → [查看] [Approve] [Reject]
|
||
Task #2 [Completed by Bob] → [查看] [Approve] [Reject]
|
||
Task #3 [Pending] → (标注员还没标)
|
||
Task #4 [Completed by Alice] → [查看] [Approve] [Reject]
|
||
```
|
||
|
||
**操作流程**:
|
||
|
||
1. 点击 `查看` → 进入任务的标注结果
|
||
2. 复核标注是否正确
|
||
3. 选择:
|
||
- `Approve` → 通过
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||
- `Reject with feedback` → 驳回 + 写原因
|
||
|
||
```
|
||
Reject 示例:
|
||
|
||
驳回原因: 这个边界框太大了,应该紧贴目标
|
||
请重新标注后再提交。
|
||
|
||
[Confirm Reject] [Cancel]
|
||
```
|
||
|
||
### 5.3 标注员看到反馈
|
||
|
||
被驳回的标注员重新进入项目时,会看到:
|
||
|
||
```
|
||
任务列表:
|
||
Task #1 [Status: REJECTED]
|
||
原因: "边界框太大,应该紧贴目标"
|
||
→ [查看反馈] [重新标注]
|
||
```
|
||
|
||
标注员**可以修改**后重新提交。
|
||
|
||
### 5.4 冲突解决
|
||
|
||
设置 Overlap=2 时,可能出现两人标得不一样:
|
||
|
||
```
|
||
Task #100:
|
||
标注员A: 框在 (50, 80, 200, 250), 类别=cat
|
||
标注员B: 框在 (60, 90, 210, 260), 类别=cat
|
||
→ 两人标的位置略不同
|
||
→ 类别一致
|
||
```
|
||
|
||
**处理流程**:
|
||
|
||
1. Label Studio 显示所有标注
|
||
2. 管理员 / Reviewer 决定最终结果
|
||
3. 或让两位标注员讨论
|
||
4. 决定后,任务标记为 `Resolved`
|
||
|
||
### 5.5 导出审核信息
|
||
|
||
项目 `Export` → 选 `JSON`：
|
||
|
||
```json
|
||
{
|
||
"id": 1,
|
||
"data": {"image": "cat_001.jpg"},
|
||
"annotations": [
|
||
{
|
||
"created_by": {"username": "alice"},
|
||
"result": [{"value": {"rectanglelabels": ["cat"]}}]
|
||
},
|
||
{
|
||
"created_by": {"username": "bob"},
|
||
"result": [{"value": {"rectanglelabels": ["cat"]}}]
|
||
}
|
||
],
|
||
"reviews": [
|
||
{
|
||
"created_by": {"username": "reviewer1"},
|
||
"accepted": true,
|
||
"comment": "OK"
|
||
}
|
||
]
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
> 多个 `annotations` 是因为 Overlap>1,`reviews` 数组里是审核结果。
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 6. 验收标准
|
||
|
||
### 6.1 三道指标
|
||
|
||
| 指标 | 合格线 | 含义 |
|
||
|------|--------|------|
|
||
| 准确率 | ≥ 95% | 抽查中,正确标注的比例 |
|
||
| 一致性 | Kappa ≥ 0.8 | 多人标注的一致程度 |
|
||
| 完整性 | 100% | 是否有遗漏任务 |
|
||
|
||
### 6.2 抽检 SOP
|
||
|
||
```
|
||
每周抽检流程:
|
||
1. 管理员随机抽 10-20% 任务
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2. 由 Reviewer 复核
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3. 统计:
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- 准确率
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- 一致性
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- 每个标注员的通过率
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4. 不达标:
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||
- < 95%: 该批次整体打回重标
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- 某标注员 < 90%: 该标注员暂停任务, 培训
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||
5. 达标:
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- 归档,进入训练集
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```
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### 6.3 自动化验收脚本
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```python
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# 验收脚本示例
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||
from sklearn.metrics import cohen_kappa_score, accuracy_score
|
||
import json
|
||
|
||
def accept_check(json_path, gold_path, threshold=0.95):
|
||
"""
|
||
:param json_path: 标注员导出的文件
|
||
:param gold_path: 标准答案
|
||
:param threshold: 通过线
|
||
"""
|
||
with open(json_path) as f:
|
||
annot = json.load(f)
|
||
with open(gold_path) as f:
|
||
gold = json.load(f)
|
||
|
||
# 提取标注
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||
y_pred = [a['label'] for a in annot]
|
||
y_true = [g['label'] for g in gold]
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||
|
||
acc = accuracy_score(y_true, y_pred)
|
||
kappa = cohen_kappa_score(y_true, y_pred)
|
||
|
||
print(f"准确率: {acc:.2%}")
|
||
print(f"Kappa: {kappa:.3f}")
|
||
|
||
passed = acc >= threshold and kappa >= 0.8
|
||
print(f"验收: {'通过 ✅' if passed else '不通过 ❌'}")
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||
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||
return passed
|
||
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||
# 用法
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||
accept_check('annotator_alice.json', 'gold.json')
|
||
```
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## 7. 标注员培训与管理
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### 7.1 培训流程
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阶段 1: 理论学习 (2h)
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├── 项目背景介绍
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├── 标签定义
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└── 标注规范
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阶段 2: 案例学习 (1h)
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├── 正面案例
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├── 反面案例
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└── 疑难案例
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阶段 3: 实操练习 (3h)
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├── 在 Label Studio 试标
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└── 培训员答疑
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阶段 4: 考核 (1h)
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├── 准确率 ≥ 95% 才能上岗
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└── 不通过: 重新培训
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阶段 5: 正式上岗
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└── 接入正式任务
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```
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### 7.2 优秀标注员的能力模型
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```
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📚 专业知识
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- 理解项目背景
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- 熟悉标注规范
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🔍 细致认真
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- 不漏标、不错标
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- 严格按规范
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❓ 勤于提问
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- 不确定时主动问
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- 不瞎猜
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📈 持续改进
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- 从错误中学习
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- 主动提高质量
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```
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### 7.3 绩效管理
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**指标 + 权重**：
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| 指标 | 权重 | 来源 |
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|------|------|------|
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| 产量 | 20% | Label Studio 统计 |
|
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| 准确率 | 50% | Reviewer 抽检 |
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||
| 一致性 | 20% | 与他人对比 |
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||
| 规范遵守 | 10% | 违规次数 |
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||
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||
**周报示例**：
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```
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标注员: 张三
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周期: 2024-05-13 ~ 05-19
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┌──────────────────────────────────────┐
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||
│ 指标 结果 目标 评价 │
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||
├──────────────────────────────────────┤
|
||
│ 标注数量 450 400 ✅ 超出│
|
||
│ 准确率 96.2% 95% ✅ 达标│
|
||
│ Kappa 0.85 0.80 ✅ 达标│
|
||
│ 违规次数 1 0 ⚠️ │
|
||
└──────────────────────────────────────┘
|
||
|
||
整体评价: 良好
|
||
建议: 违规次数需注意,标注前再仔细读规范
|
||
```
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### 7.4 常见问题处理
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||
| 问题 | 原因 | 解决 |
|
||
|------|------|------|
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||
| 准确率下降 | 疲劳/松懈 | 抽检频率↑, 提醒 |
|
||
| 一致性差 | 规范不清 | 培训+更新规范 |
|
||
| 产量低 | 不熟工具 | 培训指导 |
|
||
| 流失 | 工作枯燥 | 任务轮换 |
|
||
|
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## 8. 综合标注项目管理
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### 8.1 完整流程（用 Label Studio 串起来）
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```
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[1] 项目启动 (Admin)
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- 明确标注任务
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- 估算数据量 / 人力 / 时间
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[2] 规范制定 (Admin)
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- 编写标注规范
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- 准备示例
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- 找 2-3 人试标验证
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[3] 配置项目 (Admin)
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- 创建 Label Studio 项目
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- 配置 XML 标注界面
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||
- 写 Instructions
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- 设置 Overlap、分配模式
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[4] 团队培训 (Admin)
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- 培训标注员
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- 考核上岗
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- 培训 Reviewer
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[5] 数据导入 (Admin)
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||
- 上传数据
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- 分配任务
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||
[6] 标注执行 (Annotator)
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||
- 按规范标注
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- 提交
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||
[7] 抽检审核 (Reviewer)
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||
- Approve / Reject
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||
- 反馈给标注员
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||
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||
[8] 修正重标 (Annotator)
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||
- 处理 Reject 的任务
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||
[9] 验收 (Admin)
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||
- 准确率 / Kappa 检查
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- 通过 → 归档
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||
- 不通过 → 整体打回
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||
[10] 导出 (Admin)
|
||
- 导出最终数据
|
||
- 准备给训练用
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||
```
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||
### 8.2 项目进度看板
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||
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```
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||
项目: 商品评论情感分类
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数据: 1000 条
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||
进度: 750 / 1000 (75%)
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||
|
||
标注员 已完成 目标 状态
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─────────────────────────────
|
||
张三 300 400 ✅
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||
李四 250 300 ⚠️ 落后
|
||
王五 200 300 ✅
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||
|
||
质量统计:
|
||
已审核: 500
|
||
通过率: 96.5%
|
||
打回重标: 17
|
||
```
|
||
|
||
### 8.3 交付检查清单
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||
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||
```
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||
□ 数据格式正确 (JSON / CoNLL / YOLO)
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||
□ 全部任务已标注
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||
□ 准确率 ≥ 95%
|
||
□ Kappa ≥ 0.8
|
||
□ 质检记录完整
|
||
□ 标注规范文档齐全
|
||
□ 数据量与需求一致
|
||
□ 已通过验收确认
|
||
```
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||
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## 9. 实际生产中的经验
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||
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||
### 9.1 数据分层策略
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||
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||
```
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||
高质量层(人工精标, 5%): 训练集核心
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||
- 100% 抽检
|
||
- 多人交叉标
|
||
|
||
中质量层(AI预标+人工校正, 80%): 主训练集
|
||
- 抽检 20%
|
||
- 校正后即用
|
||
|
||
低质量层(仅AI标, 15%): 增广数据
|
||
- 弱监督学习
|
||
- 抽检 1%
|
||
```
|
||
|
||
### 9.2 AI 辅助标注（Label Studio ML Backend）
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||
|
||
Label Studio 支持接入 ML 模型做预标注:
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||
```
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||
流程:
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||
1. 用现有模型对新数据预测
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||
2. 预标注结果导入 Label Studio
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||
3. 标注员只需**校正**(而不是从零标)
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||
4. 效率提升 3-5 倍
|
||
```
|
||
|
||
安装 ML 后端（以 YOLO 为例）:
|
||
|
||
```bash
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||
pip install label-studio-ml
|
||
label-studio-ml start ./my_model --port 9090
|
||
```
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||
|
||
在 Label Studio 项目 `Settings` → `Model` → 添加 ML 后端 URL。
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||
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||
### 9.3 主动学习（Active Learning）
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||
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||
```
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||
模型对数据预测:
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||
100 条很确定 (置信度 > 0.95)
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||
50 条不太确定 (置信度 0.5-0.95) ← 这些让人标
|
||
10 条完全不确定 (置信度 < 0.5) ← 这些让人标
|
||
|
||
只让人标"模型不确定"的,效率最高
|
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```
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## 10. 本节知识小结
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```
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┌────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 4-4 标注质量控制与标注管理（Label Studio） │
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├────────────────────────────────────────────────────────┤
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│ │
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||
│ 📌 一致性指标: │
|
||
│ 简单一致率 (基础) │
|
||
│ Cohen Kappa (两人, 排除随机) │
|
||
│ Fleiss Kappa (多人) │
|
||
│ F1 (NER 等集合型) │
|
||
│ κ > 0.8 为高度一致 │
|
||
│ │
|
||
│ 📌 Label Studio 角色: │
|
||
│ Admin 创建项目、管理成员 │
|
||
│ Annotator 完成标注 │
|
||
│ Reviewer 审核、Approve/Reject │
|
||
│ │
|
||
│ 📌 质检流程: │
|
||
│ 自检 → 抽检 → 仲裁 │
|
||
│ 抽检比例: 10-50% │
|
||
│ │
|
||
│ 📌 验收标准: │
|
||
│ 准确率 ≥ 95% │
|
||
│ Kappa ≥ 0.8 │
|
||
│ 完整性 100% │
|
||
│ │
|
||
│ 📌 高级技巧: │
|
||
│ Overlap > 1: 多人交叉标 │
|
||
│ ML Backend: AI 预标 │
|
||
│ Active Learning: 只标难样本 │
|
||
│ │
|
||
└────────────────────────────────────────────────────────┘
|
||
```
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## 思考题
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||
1. 标注规范里有模糊地带,两人标出不同结果,如何处理?
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2. Kappa 系数为什么排除随机一致? 简单一致率有何问题?
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3. 如果让你管理一个 10 人标注团队,如何设计绩效考核?
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## 课后任务
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||
1. 设计一个情感分类标注规范,含 10 正/10 负/10 中示例
|
||
2. 用 Python 计算给定两标注员数据的 Kappa 系数
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||
3. 在 Label Studio 创建项目,邀请一个同学(可以是组员)做 Reviewer,体验 Approve/Reject 流程
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## 下节预告
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下一节我们将进行 **4-5 综合标注实战与总结（Label Studio 一站式）**:
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||
- 电商评论多模态标注实战
|
||
- 完整流程演练
|
||
- 第四章知识地图与速查 |