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ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">在机器学习领域,数据标注(Data Labeling)是至关重要的一步,尤其在自然语言处理(NLP)任务中,人工标注的数据直接决定了模型的训练效果。然而,传统的人工标注方式不仅效率低下,还存在高成本、主观性强等问题。ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">那么,有没有一种方法可以让ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(51, 51, 51);">Excel这样的常见工具变成ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(51, 51, 51);">AI 数据标注助手,提高标注效率?ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;display: table;padding: 0.3em 1em;color: rgb(255, 255, 255);background: rgb(51, 51, 51);border-radius: 8px;box-shadow: rgba(0, 0, 0, 0.1) 0px 4px 6px;">传统数据标注的挑战ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;letter-spacing: 0.1em;color: rgb(63, 63, 63);">传统的数据标注流程通常依赖人工逐条处理数据,尤其在处理大量文本时,显得繁琐且低效。以下是常见的人工标注任务及其挑战:ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;color: rgb(63, 63, 63);" class="list-paddingleft-1">ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;text-indent: -1em;display: block;margin: 0.5em 8px;color: rgb(63, 63, 63);">•ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: inherit;color: rgb(51, 51, 51);">情感分类:需要人工阅读大量用户反馈,并进行情感分类,如正面、负面或中性。ingFang SC", "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei UI", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;font-size: 16px;text-indent: -1em;display: block;margin: 0.5em 8px;color: rgb(63, 63, 63);">•命名实体识别(NER):提取文本中的人名、公司名、地点等信息。 这些任务的共同问题是: - •主观性强:不同人标注的结果可能存在差异,难以保证一致性。
让 Excel 参与 AI 数据标注近年来,随着大语言模型(LLM)技术的发展,一些插件或扩展功能使 Excel 具备了 AI 数据标注的能力。例如,利用 AI 插件,用户可以直接在 Excel 中输入公式,自动完成文本分类、实体识别等任务。 案例 1:情感分类自动标注场景:分析用户反馈,并根据情感倾向(正面、负面、中性)进行分类。 原始数据(Excel 表格): Excel AI 公式示例(C2 单元格): =PROMPT(B2,"请判断这条用户反馈的情感倾向,并用‘正面’、‘负面’或‘中性’回答。") 自动生成的标注结果:  ✨一键完成批量标注,显著提升效率! 案例 2:命名实体识别(NER)场景:提取文本中的公司名称、人名、地点等关键信息。 原始数据: | | | | | OpenAI 是全球领先的 AI 研究机构,总部位于旧金山。 | | |
Excel AI 公式示例(B2 单元格): =PROMPT(B2,"请提取文本中的公司名称,并用逗号分隔列出。") 自动生成的标注结果: | | | | | | | OpenAI 是全球领先的 AI 研究机构,总部位于旧金山。 | | | | |
案例 3:邮件分类问题:需要分析客户邮件并提取关键主题。 原始数据: | | | | | 这个产品的性能很好,但有时候运行会有点慢,请问如何优化? | | |
Excel AI 公式示例(B2 单元格): =PROMPT(A2,"请总结这封邮件的主题,并用‘价格咨询’、‘性能问题’或‘售后服务’归类。") 自动生成的分类结果: | | | | | | | 这个产品的性能很好,但有时候运行会有点慢,请问如何优化? | | | | |
自动归类邮件,大幅提高客户支持效率! AI 数据标注的优势- •批量自动化:快速标注数千条数据,显著提升工作效率。
- •易于使用:无需编写代码,仅用 Excel 公式即可完成复杂任务。
- •数据安全:本地运行 AI 模型,保障敏感数据不外泄。
结论Excel 结合 AI,使数据标注变得更加高效、精准,极大地降低了人工标注的成本和时间成本。无论是情感分析、命名实体识别,还是邮件分类等任务,都可以借助 AI 自动完成。
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