Prodigy：一款AI、机器学习和NLP的标注工具

什么是Prodigy

Prodigy是一款脚本化的标注工具，结合了现代机器学习和用户体验的前沿技术。其主动学习系统仅要求用户标注模型未能识别的示例，从而实现快速迭代。Prodigy的设计旨在帮助用户专注于单一决策，提升标注效率。

特性

命名实体识别

Prodigy支持识别名称、概念和短语，帮助快速标注实体。

范围分类

支持重叠和嵌套的范围标注，满足复杂标注需求。

文本分类

能够对短文本和长文本进行分类标注。

依赖关系与关系

连接词语和短语，进行依赖关系标注。

计算机视觉

支持图像分类和分割。

音视频

可以对音频和视频文件进行标注。

模型训练

快速训练新模型，提升标注效率。

A/B测试

快速进行严格的实验，验证模型效果。

任务分配

分配标注任务，提高团队协作效率。

提示工程

通过测试和比赛优化提示。

大语言模型

与spaCy和spacy-llm结合使用大语言模型。

使用场景

Prodigy适用于需要快速、高效标注数据的各种场景，特别是AI、机器学习和NLP项目。通过Prodigy，用户可以快速验证新想法，从原型到生产环境无缝过渡。

常见问题

Prodigy如何集成到现有工作流中？

Prodigy提供丰富的Python API、命令行集成和Jupyter扩展，用户可以根据需求定制标注流程。

是否支持自定义标注脚本？

支持，用户可以编写自定义脚本，实现个性化标注需求。

Prodigy的主动学习系统如何工作？

系统会优先展示模型不确定的示例，减少冗余标注工作。

Prodigy适合哪些用户？

适合需要高效数据标注的研究人员、数据科学家和开发者。

如何使用

用户可以通过以下步骤快速开始使用Prodigy：

1. 下载并安装Prodigy。
2. 编写或选择适合的标注脚本。
3. 导入数据并开始标注。
4. 导出标注结果用于模型训练。

Prodigy提供详细的文档和在线演示，用户可以根据需要进行学习和试用。

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