1为情感分析模型构建标注数据集
- 1在Markup中创建新项目，导入待标注的文本数据（如社交媒体评论）。
- 2设置标注标签，例如‘正面’、‘负面’和‘中性’，并分配标注任务给团队成员。
- 3团队在网页界面中逐条阅读文本，选择相应标签完成标注，并利用内置质量控制功能检查一致性。
- 4导出标注结果（如CSV或JSON格式），用于训练或评估自然语言处理模型。
2标注文本中的实体以支持信息提取
- 1在Markup中新建标注项目，上传需要识别实体的文档或文本语料。
- 2定义实体类型标签，如‘人名’、‘组织’和‘地点’，并配置标注指南。
- 3标注员在文本中高亮选中实体，并为其分配正确的标签，完成逐条注释。
- 4导出带有实体标注的数据，用于训练命名实体识别（NER）模型或进行数据挖掘分析。
3协作标注用于意图识别任务
- 1在Markup中创建项目，导入用户查询或对话文本，并设定意图类别（如‘咨询’、‘投诉’、‘购买’）。
- 2邀请团队成员加入项目，分配标注任务，并设置审核流程以确保标注质量。
- 3标注员阅读每条文本，选择最匹配的意图标签，并利用Markup的实时协作功能同步进度。
- 4导出标注数据，用于训练对话系统或客服机器人的意图分类模型。