
Appenのデータアノテーション・プラットフォーム
プラットフォーム機能
データソーシング
データ収集
データアノテーション
モデル評価
知識グラフとオントロジー

クラウドソーシング
ラベリング済データセット
高品質な教師データでAI開発を迅速に
アッペンが提供するもの
24時間365日対応のオンデマンド・コントリビューターやマネージド・クラウド・オプションを利用して、お客様の用途に応じたデータ収集を行い、独自のデータセットを作成します。
アッペンが提供するもの
250以上のラベル付けされたデータセットにアクセスすることで、AIプロジェクトを加速させます。
アッペンが提供するもの

機械学習、パターン認識、コンピュータビジョンの強化
アッペンが提供するもの
お客様のご要望に応じた高品質なデータを提供します。
- iOS/AndroidアプリやWebなどマルチプラットフォーム上でのデータ収集
- 100万人を超えるグローバルなネットワークにより、大量のデータにも迅速に対応
- 規制に準拠し、倫理的規則に則った形でのデータ収集
アッペンが提供するもの
- 235以上の言語と方言の音声データに人間が注釈を加えた最高の自然言語処理、理解、自動音声認識ソリューション
- 詳細な言語・文化調査
- ネイティブスピーカーのクラウドソーシングによるモデレートまたは教師なしレコーディング
- iOS/Androidアプリでスケーラブルに発話を収集できます。
- さまざまな音響環境下でのオンサイトレコーディングを一元化
- 電話、組み込み機器、単一/複数話者、プロンプトバリエーションなど、さまざまな種類の音声収集が可能です。
- 品質保証・プロジェクトマネジメント
アッペンが提供するもの
- 数百万件の高品質なテキストデータサンプルにより、アッペンのソリューションをグローバルにスケールアップできます。
- チャットボット、センチメント分析など
- 当社のエキスパートとのパートナーシップにより、ドメイン、言語、ロケールに特化したテキストデータを収集し、堅牢なNLPシステムの構築と新しい地理的市場への拡大を実現します。
- 言語、重複、一貫性をチェックするスマートなバリデーターを備えたテキスト発話収集ツールにより、高品質の発話のみが収集されます。
- 収集のスピードと質を向上させる品質管理を内蔵した機械学習支援技術の利用

機械学習によるアノテーションツール
包括的なデータラベリングソリューションを提供する機械学習支援型アノテーションツールにより、データアノテーションをより速く、より大規模に行うことができます。機械学習支援は、業界をリードするアノテーションツールに組み込まれており、お客様の時間、労力、コストを削減し、高品質のトレーニングデータを提供し、AIイニシアティブのROIを加速させます。
アッペンが提供するもの
- 物体の位置を予測して自動追尾し、投稿者の疲労を軽減する線形補間・映像物体追尾モデル
- スピードラベリングによるビデオオブジェクトのトラッキングにより、1フレームごとのアノテーションが不要になり、アノテーションプロセスが迅速に行えます。
アッペンが提供するもの
- 事前に学習・訓練された画像分類モデルにより、データのラベル付けを自動化し、信頼性の低い行のみを人間のラベル付けに回すことで、時間とコストの節約に貢献します
- 投稿者検証のためのピクセルマスクを自動生成して画像に適用することで、時間と手間を省くことができます。
アッペンが提供するもの
- モデルの予測値をデータとともに簡単にプラットフォームに取り込むことができ、より速く、より質の高いアノテーションと、再トレーニングのためのモデルのパフォーマンスに関するより正確なメトリックスを得ることができます。
- 目的に合わせて作られたテキストアノテーションツールにより、テキストの詳細なアノテーションを簡単に行うことができ、モデルがテキストを理解するためのトレーニングを行い、価値あるインサイトを得ることができます。
アッペンが提供するもの
- 機械学習により、潜在的なテキストの発話が検証され、高品質であることが確認されるため、使用できない発話の収集を35%削減でき、チャットボットのテストとデプロイメントをスピードアップできます。
- 言語、重複、一貫性をチェックし、高品質の発話のみをキャプチャするスマートバリデータ
アッペンが提供するもの
- 音声を話者別、音声断片別に自動分割し、音声のアノテーションを高速化
- NLPを活用して転写の品質と効率を向上させる、さまざまな言語の音響タグを用いた迅速で高品質な音声転写
- モデルを学習させるための明確で鮮明なオーディオアノテーションとトランスクリプションを提供するオールインワンオーディオツーリング
- 音声ファイルを自動的に分割し、簡単にアノテーションを行うことができる音声アノテーションツール
- タイムスタンプとトランスクライブを迅速かつ容易に行うことができ、正確なアノテーションを大規模に行うことができます。
アッペンが提供するもの
- 点群フレーム(3D点群およびRGB画像)に点群キャリブレーション、キューボイドアノテーション、自動調整、ピクセルレベルアノテーションを行う人間および機械インテリジェンス
- 堅牢な機能一式と機械学習支援を備えた3Dセンサーツールにより、特定のデータに迅速かつ正確にアノテーションを行い、独自のユースケース用に学習データを構築することができます。

オーバービュー
グローバルとローカル
現実世界でのシミュレーション
エッジケーステスト
ベンチマーク
強力なテストと最適化
ダイナミックな要素を導入し、より実環境に近いパフォーマンスを実現。
アッペンが提供するもの
- 1M以上のクラウドワーカーによるグローバルカバレッジ
- 数百の地域をカバーし、質の高い評価者を迅速に集めたチームが、貴社のAI製品がターゲット市場で機能することを確認します。
- 製品チームと技術チームのためのヒューマンインザループサービスを提供します。
アッペンが提供するもの
- 非常にユニークなユースケースとニッチな条件に基づく実環境シミュレーションにより、AIシステムの適切なテストを実現します。
- グローバルセットアップの長年の経験と専門知識
- 迅速かつ効率的な結果
アッペンが提供するもの
- 適用前に潜在的なバイアスの問題を特定するテスト
- グローバル市場へのサービス提供に伴う、異なる言語、文化的なニュアンス、多様性を考慮したモデルの保証
アッペンが提供するもの
これは、アドホックTTS音声ベンチマーク、平均評価尺度(MOS)、およびMUSHRA評価のための、世界のトップテクノロジー企業とのパートナーシップです。これは、音声評価プロセスを合理化、標準化、反復し、真のベンチマークを作成し、デバイスやブランド間で最適な音声アシスタント標準を強調する機会です。

アッペンの製品とエキスパートが、お客様のデータをインテリジェンスに変えるお手伝いをします。
タクソノミとオントロジーの設計を当社の専門家と一緒に行うことで、最適な結果を得ることができます。ナレッジグラフは、従来のものより柔軟で複雑なストレージを提供し、エンドユーザーは、各質問に対する標準的な1:1のコード化された回答に比べて、より広がりのある回答を得ることができます。
アッペンが提供するもの
- 特定のレコメンデーションに最適化された、将来を見据えたグラフ
- 製品を分類し、コネクションを作るアッペンクラウドワーカー
- 全く新しいリンクデータの世界へのアクセスを提供するフェデレートされたオントロジー
- スマートレコメンデーションなど、ビジネスプロセスを強化するインサイト
アッペンが提供するもの
- クリック&ドロップでオントロジーを直感的に作成
- 広く普及しているグラフデータベースへの接続を内蔵
- オントロジー構造を簡単にマップ化するビジュアルUI
- 非構造化データをナレッジグラフ形式(RDF、SPARQLなど)に変換する強力なアノテーションツールが内蔵されています。
- オントロジーの作成は、専門的な知識を持つ人であれば、第三者の技術リソースに頼ることなく行える画期的なツール。
アッペンが提供するもの
- ナレッジグラフの基礎となるオントロジーを作成するためのコンサルテーションノウハウ
- アッペンオントロジースタジオは、独自のオントロジー構造を簡単に作成できる最高クラスのオントロジーオーサリングツールです。
- オントロジー作成に最適なルートを確保するための初期データ分析
アッペンが提供するもの
- 生データから有用な情報を抽出し、ナレッジグラフを作成し、情報抽出モデルを学習させるための専門家。
- 非構造化データをナレッジグラフ形式(RDF、SPARQLなど)に変換し、クラウドワーカーがアノテーションプロジェクトの規模を拡大し、利用可能な情報を提供します。
- 構造化されていない生のデータを、シンプルなGUIを使用して1ステップで利用可能なナレッジグラフ形式に変換することが可能です。
対応データ
画像
動画
音声
テキスト
センサ
マルチモーダル
ハードウェアとデバイステスト

画像

動画

音声

テキスト

センサ
直感的なアノテーションインターフェースを使用して、LiDAR、レーダー、その他のスキャナー/センサーを含む複数のタイプの点群データにアノテーションを付けることができます。点群フレーム(3D点群およびRGB画像)にキューボイドで簡単にアノテーションでき、自律走行車のような複雑なユースケースをサポートします。内蔵された機械学習機能により、アノテーションのスピードと品質を向上させることができます。当社の専用3Dセンサーツールは、技術分野のリーダーが複雑なデータタイプに正確かつ迅速にアノテーションを行うことを可能にします。

マルチモーダル
ベンダーが提供する複数のデータセットやアノテーションジョブを組み合わせることは、適切なツールなしでは困難な場合があります。当社のデータアノテーションプラットフォームは、複数の種類のデータを一箇所で簡単にアノテーションすることができ、エンタープライズレベルのワークフローツールにより、複数ステップのアノテーションジョブの結合と自動化を簡単に行うことができます。機械学習を活用した最先端のデータアノテーションプラットフォームにより、非常に複雑なマルチモーダルAIプロジェクトに高い精度を提供することができます。

ハードウェアとデバイステスト

位置情報
AIデータ活用事例
自然言語処理とスピーチ
データ収集
検索関連性
翻訳とローカリゼーション
チャットボット
コンピュータビジョン

クラウドソーシング
グローバルテック企業
自動車トップOEM
ウェリオ
ギルドリンク
ララキア
大手ソーシャルメディアプラットフォームを改善するデータ収集
このプロジェクトの結果、お客様はユーザーのニーズを満たすために必要なデータを備えた製品を予定通りにリリースすることができました。また、大量の高品質なデータにアクセスすることで、機械学習モデルを迅速かつ効率的に改善することができました。また、地理的・人口的な多様性を持つ評価者プールが、このプロジェクトにとって非常に重要であることが証明されました。
世界的なハイテク企業、強化された音声システムで新市場へ進出
当社は、105時間に及ぶ音声の収集とトランスクリプション(合計60,000発話)を成功させ、お客様が市場投入に必要なASRを設計、構築、提供するのを支援しました。同社はその後、新しいASRに組み込まれた音響モデルを、北米のさまざまな英語教育プラットフォームや子供向けのアプリに適用することができました。このプロジェクトにおける私たちの重要な提案の1つは...
大手自動車メーカーが音声トレーニングデータをコネクテッドカーに活用
自動車業界向けの経験豊富なソリューションプロバイダーとして、ローカライゼーション、データ収集、車載テストと検証、言語コンサルティングのフルサービスを提供しています。自動車業界での長年の経験を持つ当社の経験豊富なプロジェクト・マネージャーが、OEMのエンジニアリング・チームと直接連携して、ローカライゼーションを実施します。
ウェリオ、生のデータセットを栄養や料理のAI学習データに変換
家庭での料理を支援するという目標を達成するために、WellioのCTOであるErik Andrejkoは、同社が "料理と健康の専門知識の交差点を体現するプラットフォームを構築している "と述べています。そのためには、専門家が行うのと同じ能力を持ち、推論や提案を行う機械学習アルゴリズムを構築する必要があった ...
ギルドリンクは、消費者の医薬品情報へのアクセスを容易にします。
音声 CMI を作成するために、GuildLink は、テキストをすばやく正確に音声に変換するパートナーを探す必要がありました。GuildLinkは、言語および技術的な専門知識、特に高品質の音声および言語処理サービスの提供で高い評価を得ている当社と仕事をすることを選択しました。テキストから音声への変換は、...
使用可能なデータと音声アノテーションによる言語の保存
ララキア語を保存するため、言語学者のマーク・ハービー博士は、ララキア・ネーション・アボリジニ・コーポレーション・オブ・ピープル・アンド・アッペンと協力し、ララキア語をサンプルとした使えるテキストとオーディオデータの言語データベースを改善することを目標としています。このデータベースは、最後の流暢な話し手が20年以上前に亡くなっているララキア語を保存し、復活させるための大きな一歩となります...

大手ソフトウェアメーカーがグローバルなeコマース取引ファネルを最適化
アッペンのプラットフォームを操作と参加者のフィードバックの中心点として使用することで、プロバイダーは定量的・定性的分析のためのクリーンで正確なデータを迅速に収集することができました。消費者向けSaaS製品の初期市場調査が成功した後、このソフトウェア・プロバイダーは、商業顧客向けのeコマース・ファネルを最適化するための追加調査のために戻ってきました。100万人以上の熟練した請負業者とグローバルにビジネスを展開する...
大手ソーシャルメディアプラットフォーム、パーソナライゼーションでコンテンツの関連性を向上
クライアントは、このプロジェクトを通じて実施・維持する必要のある厳しい品質基準を持っていました。また、このプロジェクトには主観的で複雑なタスクが含まれており、人間のQAを最小限にする必要がありました。そのため、プロジェクトの成功には、密接な連携が不可欠でした。私たちのチームは、お客様と協力してタスクのガイドラインと品質管理計画を作成し、迅速に...
マイクロソフトのBingが複数の市場で検索品質を改善
最初のトライアルプロジェクトでは、米国市場におけるマイクロソフト社のパートナーとして、積極的かつ機敏に対応しました。このプロジェクトでは、数週間以内に言語資源チームを編成してトレーニングを行い、設定された品質基準を素早くクリアしただけでなく、評価プロセスの改善に関する提案も行いました。この最初のプロジェクトが成功した結果、マイクロソフトは当社の関与を拡大しました。それ以来、数百万件におよぶ...
CallMinerは、大規模なアノテーション・ソリューションにより、迅速かつ正確な顧客インサイトを提供します。
CallMinerは、アノテーションの取り組みを拡張できるパートナーを探していました。アッペンのアノテーションプラットフォームは、CallMinerのニーズに合致するだけでなく、責任あるAI実践へのコミットメントがCallMinerの価値観と一致したのです。パートナーシップの開始以来、CallMinerは当社のプラットフォームを使用して、コールセンターデータのセンチメントと感情にアノテーションを付けています。注目すべきは...
Dialpadは、大規模な人間の会話のための機械学習モデルを提供するデータを作成します。
この変更はダイアパッドにとって実を結び、モデルを成功させるために必要なトランスクリプションとNLPのトレーニングデータを作成するのに、わずか2週間しかかかりませんでした。「アッペンに変更すると、数週間のうちにラベラーの精度が88%に上がり、それ以降も80%台後半から90%台の精度を維持しています。
ロンドン・スクール・オブ・エコノミクス、アッペンを用いてデータラベリングにアジャイルアプローチを採用
方法論のケネス・ブノワを中心とする研究者たちは、政治的な文章の内容とその洗練度の両方について、政治学を研究することを目的とした。最初のプロジェクトでは、政治家が他者に送るメッセージの内容を把握し、さらにその発見をもとに政党のポジションを計算することに興味を持った。しかし、このようなメッセージの分析に専門研究者の手を借りると、時間とコストがかかる上、規模を拡大することはほぼ不可能であることがわかった。チームは、現在のアプローチに代わる、より俊敏で再現性のあるデータラベリングのプロセスを必要としていたのです。
Zefrでデータインサイトの品質向上と出力増加を実現
過剰なエンジニアリングではなく、費用対効果が高く、進化するニーズに柔軟に対応できるソリューションを探していたZefrは、2018年にアッペンに目をつけました。アッペンのクラウドソーシングソリューションにより、Zefrは突然、多くの人材にアクセスできるようになり、...

ソーシャルメディアプラットフォームのリーダ
アドビ
サーチエンジンリーダ
eコマース企業
ソーシャルネットワークからの検索評価で検索機能を強化
ウェブ検索評価における我々の長年の経験は、ソーシャルネットワーク検索を含む他のドメインにも十分に通用する。このプロジェクトで示された専門知識には、タスクガイドラインの継続的な改善や、検索エンジンの識別と...
Adobe Stock: 膨大なアセットプロファイルの検索関連性を向上
アドビは、1億枚を超える画像ライブラリと、毎日アップロードされる数十万枚の新規画像から、これらの微妙な属性を抽出するモデルを作成するために、高精度のトレーニングデータを必要としていました。アドビは、コピーブロックに最適な領域(大きな余白やテーブルトップなど)にポリゴンを描画するために、当社のプラットフォームを使用しました。例えば...
大手検索エンジン、ベンダーニュートラルな品質アナリストを国際的に展開...
経験豊富な審査員と監査役で構成されるチームが、このプログラムの基盤を提供し、継続的な成功の理由となっています。このチームは、複数のベンダーにまたがる客観的なフィードバックを提供し、複数のコミュニケーションの流れを管理して、クライアントに単一の声を返します。また、ガイドラインは...
マイクロソフトのBingが複数の市場で検索品質を改善
マイクロソフトの検索エンジン「Bing」は、世界中のあらゆる市場で適切な検索結果を継続的に提供するために、大規模なデータセットを必要としています。アッペンは、最初のトライアルを経て、複数の市場においてマイクロソフトのアジャイルパートナーとなりました。アッペンは、Bingチームに対して以下のようなサービスを提供することができます。
eコマース企業、アドホック評価への対応により機能テストを高速化
アッペンとのパートナーシップにより、お客様は品質基準を維持しながら、社内のリソースで行うよりもはるかに迅速に評価機能を拡張することができました。お客様は、Webサイトの機能を変更した場合の結果をテストし、その評価結果に基づいてわずか数秒以内に行動することができます ...
Shotzrで位置情報メタデータが必要な画像の特定をスピードアップ
アッペン・プラットフォームでの最初の作業後、Shotzrは追加ラベリングを必要としない17,000枚以上の画像を特定しました。また、6100万以上のアセットが位置情報の対象から外れることが予想されるため、その分時間を割くことができ、より効率的な業務に集中できるようになりました。

ティア1自動車向けソフトウェア企業
メディアインターフェース
トップサーチエンジン
トップのソフトウェア企業
メディアデバイスの製造会社
サーチエンジンのリーダ
フラミンゴAI
よりスマートな車載インフォテインメント・システムを構築するティア1自動車用ソフトウェア・プロバイダ
自然言語データとテキストデータを収集するサービスを提供し、システムが実世界で遭遇する可能性のあるすべてのシナリオとバリエーションをカバーしました。市場内で、オンデマンドでネイティブスピーカーのクラウドと連携することで、新しい場所や言語で、あらゆるシナリオに対応したASR機能を迅速に拡張することができます。また、同社では厳格な...
MediaInterface、既成のデータセットでフランスに進出
アッペンのラベル付け済みデータセットでフランス語の語彙をサポートする能力は、MediaInterfaceが同社の製品の言語固有の部分を開発するのに役立ち、したがって、まったく新しい市場に拡大し、将来の市場の可能性を強調しました。現在...
ローカルコンテンツ評価で検索エンジンのリスティングを向上させる
グローバルな市場内クラウドを利用することで、時差、言語の壁、文化的・地理的な配慮から発生する潜在的なデータノイズを大幅に削減することができました。当社独自の品質およびパフォーマンス測定システムにより、最高品質のデータを迅速かつ明確にクライアントに提供することができました。私たちは一貫して...
トップソフトウェアプロバイダーが信頼できるパートナーシップでグローバルCLDRを開発
このプロジェクトを成功させるための重要な要素として、数ヶ月に及ぶプロジェクトをリードする強力で経験豊富なプロジェクトマネジメントが必要であった。プロジェクトの複雑さと関係者の多さから、強力なプロジェクトプランと思慮深いリーダーシップが必要とされ、...
携帯機器メーカー、地図ソフトの精度を市場内レーターで向上させることに成功
このプロジェクトの成功は、クライアントのニーズに合わせてカスタマイズしたテストプランの作成に大きく依存していました。スケジュールは厳しく、また、クライアントの担当者がテスターと会うために各地を移動するため、スケジュール管理も必要でした ...
大手検索エンジンプロバイダー、広告の関連性を強化
このプロジェクトが世界的に拡大するにつれ、検索エンジンプロバイダーは、広告が市場の専門家によって適切に評価、分類、ランク付けされているという確信を持って、検索広告をいくつかの新しい市場に広げ、収益の機会を増やすことができました。このような信頼感を得ることができたのは、検索エンジンが提供する高品質なデータによるものです。
完全に自動化されたバーチャルアシスタントを導入
FlamingoAIは、私たちと仕事をすることの利点は、単純なお金や時間の節約にとどまらないことを発見しました。「とエリオットは言います。「それは全面的な能力です。「アッペンのように、コアIPを開発し、主要なデータを調達する機械学習企業にはなれません。最終的に、あなたは、特化する必要があります...に。

トップのゲーム企業
インフォビップ
トップゲーミングカンパニーがAIでカスタマーサポート機能を強化
米国に本拠を置く大手ゲーム会社で、世界中の数億人のユーザーにゲームやオンラインコンテンツを配信しています。ゲームの顧客は、ゲームのプレイで技術的な問題などに直面した際に、カスタマーサポートに相談することが多い。迅速なトリアージとサポート能力の向上のため、同社は人工知能(AI)を搭載したチャットボットを使用してサポートリクエストを管理しています。言語にはよくあることですが、プレイヤーのリクエストは分かりにくかったり曖昧だったりするため、AIモデルには解釈の難しさが生じます。2019年、あるパートナーからアッペンとの接続を勧められ、...
インフォビップ、高品質なデータセットを用いて会話型AIチャットボットを作成
インフォビップのクライアントの中には、可能な限りベストバージョンのチャットボットを構築するために彼らの力を借りているところもあり、顧客の要求に応えるために、インフォビップは大量のデータを必要としています。この種の機械学習モデルの学習に最適なデータは、全世界をカバーし、多種多様なインテントを持つクラウドソーシングデータです...

マップをより速く:HERE Technologies、ファインチューンマップを作成
HERE Technologiesが目指す精度の高い地図作成には、複数の異なるアプローチと機械学習モデルが必要です。そのひとつが道路標識を活用する方法です。HEREの目標の1つは、地球上のすべての道路標識を理解することです。これには、その標識の内容も含まれます...
GumGum、テキストや画像に注釈を付け、分類する優れた方法を発見
また、アッペン・プラットフォームにより、コーディング経験やエンジニアリングのバックグラウンドがなくても、GumGumのチームメンバーは、特にアノテーション作業が複雑になった場合に、新しいアノテーション作業をセットアップすることができます。さらに、NLP関連のプロジェクトでは、外国語のデータアノテーションタスクを作成することができるようになりました。外国語を母国語とするアノテーターや、外国語に堪能なアノテーターが在籍しており、外国語のアノテーションを行うことが可能です。
ワークフロー

アノテーターは、タスク管理ページで、割り当てられたすべてのタスクのリスト、作業中のタスク、それぞれの期限など、タスクの状況を確認することができます。
メリット: アノテーターは、すべてのタスクのステータスを確認し、それに応じて時間を管理するのに役立ちます。
アノテーションを品質チェックに出した後、エラーがあるデータをアノテーターに送り返し、アノテーターはハイライトされたエラーやQAからの指摘を確認することができます。
メリット: リアルタイムでの品質フィードバックにより、アノテーションの精度向上や、アノテーションルールの理解を助けるトレーニング教材として活用できます。
ワークロードでは、アノテーションタスクとアノテーション要素の総量、および作業時間の合計を確認することができます。
メリット: ワークロードは、アノテーターが自分の作業履歴をより詳しく知るために役立ちます。

カスタムアノテーションテンプレート
データセンターは、プロジェクトマネージャーがデータ、アノテーションタスク、アノテーター、およびデータリリース、データロック、品質チェック管理などのアノテーションプロセス全体のワークフローを管理するためのダッシュボードです。
メリット: データセンターは、プロジェクトマネージャーがデータとプロジェクトを効果的に管理し、迅速に成果を上げることを可能にします。また、異常データの特定や解決、データステータスの追跡が容易になります。
プロジェクトマネージャーは、ワークフローポータルで、データの割り当て、データフロー経路、品質チェックルール作成、担当者管理などのタスクフローを定義することができます。また、データの進捗状況を表示し、データの流れを可視化することができます。
メリット: ワークフロー機能により、プロジェクトマネージャーはプロジェクトのワークフローをカスタマイズし、リアルタイムでプロジェクトの進捗を監視することができます。
プロジェクトマネージャーは、アノテーションの対象や形式、プレラベリング、AIによるスピードラベリング、スマートバリデーションなどを含むアノテーションテンプレートを作成することができます。
メリット: プロジェクト用のカスタムテンプレートは、アノテーションと検証の効果を向上させます。

要素レベルの品質チェック
品質チェックのサンプリング比率をアノテーターごとに設定可能
品質チェックの際に、タスク管理ページで、割り当てられたすべてのタスクのリスト、作業中のタスク、それぞれの期限など、タスクの状況を確認することができます。
メリット: 品質検査員がすべてのタスクの状況を確認し、それに応じて時間を管理するのに役立ちます。
品質チェックのタスクにおいて、各アノテーション要素にラベルやコメントを付けることができます。
メリット: 具体的なフィードバックが可能になると同時に、より正確なデータ精度(%)を算出するための基盤が構築されます。
プロジェクトマネージャーは、全体のサンプリング比率を設定したり、各アノテーターの経験値に応じて異なる比率を設定することができます。
メリット: 新しいアノテーターの結果品質を検査し、品質チェックの作業を削減します。