ガイド
タガーでデータにラベルを付ける
手動、コパイロット、オートパイロットによるラベル付け、レビューラウンド、エクスポート。
タガーは、データセットの行にラベルを付けます。すべての行に自分でラベルを付けることも、AI モデルに行のラベル付けを任せてその作業をレビューすることもできます。結果として、実行で使えるラベル付きのデータセットが得られます。
セッションを開始する
次のいずれかの方法でタガーを開きます。
- ダッシュボードからタガーを開く。
- データセット でデータセットを 1 つ選択し、このデータセットをタグ付け をクリックする。
- データセットエディターで AIでタグ付け をクリックする。
データを選ぶ
セットアップでは、ラベルを付けるデータを尋ねられます。
- ライブラリから選択 は、アップロード済みのデータセットを使います。新しいファイルをアップロードするには、先に データセット を使ってください。
- 合成データセットを生成 は、行を作成します。このオプションにはアシスタントが必要です。
タスクの種類を選ぶ
| タスクの種類 | 各行に付けるもの |
|---|---|
| はい／いいえの質問 | はい、またはいいえの回答。 |
| カテゴリから選択 | 自分で定義したリストから 1 つ以上のカテゴリ。少なくとも 2 つのカテゴリを追加します。 |
| 記述式の回答 | 自由記述の回答。 |
モードを選ぶ
セットアップでは「どのようにタグ付けしますか？」と尋ねられます。モードは 3 つあります。
| モード | 動作 |
|---|---|
| 手動 | すべての行に自分でラベルを付けます。AI は関与しません。 |
| コパイロット (Co-pilot) | 短いインタビューの後、AI が最初のバッチにタグを付けます。レビューラウンドで、各ラベルを残すか修正します。 |
| オートパイロット (Autopilot) | 短いインタビューの後、AI がすべての行にタグを付け、確信が持てない行にフラグを立てます。 |
セットアップでは、1 つのモードに 推奨 の印が付きます。
セットアップには タグ付けモデル の選択もあります。既定値はほとんどのデータセットに適しています。
データセットインタビュー
コパイロットとオートパイロットは、データセットインタビュー から始まります。AI がデータとラベルについて質問します。インタビューをスキップ をクリックすることもできます。
インタビューによって ラベル付けガイド が作られます。ガイドには、AI が従うルールが含まれます。独自のルールを追加するには、ルールを追加 を使います。
最後に、AI が これがプランです を表示します。その後、作業を開始します。
- コパイロットでは、確認用に最初の {rows} 行をタグ付け をクリックします。
- オートパイロットでは、{rows} 行すべてをタグ付け をクリックします。
コパイロットのレビューラウンド
コパイロットでは、AI がまずキャリブレーション用のバッチにタグを付けます。バッチのサイズはタスクの種類によって異なります。
| タスクの種類 | 最初のバッチ |
|---|---|
| はい／いいえの質問 | 24 行 |
| カテゴリから選択 | カテゴリごとに 6 行（最小 30 行、最大 60 行） |
| 記述式の回答 | 30 行 |
データセットの行がそれより少ない場合、AI はすべての行にタグを付けます。
各ラベルをレビューする
各行について、サイドレールに AI のラベルが表示されます。
- 行とラベルを読みます。
- ラベルを残すには、確定（Enter） をクリックするか、Enter キーを押します。
- ラベルを変更するには、修正します。レールに「修正しました。AIはこれから学習します」と表示されます。
- 終わったら、このラウンドを終了 をクリックします。
レールには目標が表示されます: 「意見が {gate}% 一致するようになったら、残りは私がタグ付けします。」
一致率のゲート
各ラウンドの後、Skynet はあなたが AI とどのくらいの頻度で一致したかを測定します。ゲートは、はい／いいえとカテゴリのタスクでは 92%、記述式の回答では 85% です。
ラウンドのサマリーには「このバッチでAIと {agreement}% 一致しました」と表示されます。その後、次のいずれかを選びます。
- もう1回レビューラウンド は、レビューする別のバッチを表示します。
- 残りの {rows} 行をタグ付け は、残りを AI にタグ付けさせます。
オートパイロットと自動タグ付け
AI が残りの行にタグを付けるとき、作業はサーバー上で実行されます。ページを離れて、後で戻ってきても問題ありません。
- タグ付けを再開 は、停止したジョブを続行します。
- キャンセル — タグ済みは保持 は、ジョブを停止し、既存のラベルを保持します。
確信の低い行をレビューする
AI は、自動で付けた各ラベルに信頼度を付けます。信頼度が 0.75 未満の場合、Skynet はその行にフラグを立てます。ジョブの完了後、AIが確信を持てなかった {count} 行を確認 をクリックして、それらを確認します。
手動モード
手動モードでは、すべての行に自分でラベルを付けます。以下のキーボードショートカットを使うと、素早く作業できます。
キーボードショートカット
| キー | 操作 |
|---|---|
| Ctrl+H または Cmd+H | ショートカットを表示します。 |
| Y / N | はい／いいえの行で、はい、またはいいえと回答します。 |
| 1〜9 | カテゴリの行で、そのカテゴリを選択または解除します。 |
| U | 次の未タグ付けの行に移動します。 |
| Home | 最初の行に移動します。 |
| E | CSV としてエクスポートします。 |
結果
結果には、各ラベルの出どころが表示されます。
| 件数 | 意味 |
|---|---|
| 手動でラベル付け | あなたが書いたラベル。 |
| 確認済みのAIラベル | レビューで残した AI のラベル。 |
| 自動でラベル付け | レビューされていない AI のラベル。 |
| コスト | このセッションでの AI の作業のコスト。 |
ソース 列には、各行について同じ値（あなた、AI 確認済み、AI）が表示されます。
保存とエクスポート
ライブラリに保存する
ラベル付きのデータをデータセットとして残すには、ライブラリに保存 または データセットに移動 をクリックします。その後、実行 で使えます。
ファイルをエクスポートする
タグをエクスポート をクリックし、形式を選びます。
- CSV
- JSON
- Excel (
.xlsx) - Parquet
- Feather
ラベルのない行がある場合、Skynet はエクスポートの確認を求めます。
エクスポートではラベル列が追加されます。列の名前はタスクの種類によって異なります。
| タスクの種類 | 列 |
|---|---|
| はい／いいえの質問 | binary_label |
| カテゴリから選択 | selected_categories |
| 記述式の回答 | extracted_text |
label_source 列には、各ラベルの出どころが記録されます。
セッション
各タグ付けジョブはセッションです。セッションは、進行中、レビュー中、自動ラベル付け、完了 のいずれかのステータスを持ちます。新しい設定でやり直すには、新しいセッションを開始 をクリックします。
セッションは、共有ダイアログから他の人と共有できます。共有のルールについては、共有と公開 をご覧ください。
次のステップ
- タグ付けの前に データセットを準備する。
- ラベル付きのデータで 実行を開始する。
- タグ付けセッションについて エージェントパネル に質問する。