43、数据标注的智能接口：优化标注效率与准确性

数据标注的智能接口：优化标注效率与准确性

1. 应对权力动态与个人偏见的策略

在数据标注过程中，权力动态和个人偏见可能会影响标注者的响应。当标注者因权力不平衡而不愿给出负面评价时，可采用询问其他标注者看法的策略。例如在情感分析任务中，标注者可能因担心自身利益而不愿对所在公司相关内容标注负面情感。此时，询问大多数人会如何解读情感，能让标注者与自身解读保持距离，从而给出更准确的判断。

若标注者存在权力不平衡的感知，有效标签的预测得分可能高于实际得分。因此，在这种情况下，所有预测得分高的标签都应被视为潜在有效标签。

2. 将连续问题转化为排序问题

人们在连续尺度上进行判断时往往不可靠，不同人对同一事物的评分可能差异很大，甚至同一个人在不同时间的判断也会有所不同。但在对两个项目进行排序时，人们通常能保持一致。

将连续任务转化为排序任务，可通过简单界面实现，且能获得更一致的标注结果。以下是使用排序而非绝对值的优缺点：

优点

• 结果更一致 ：结果会因数据和任务而异，但易于测试，可同时实施两种技术并进行比较。
• 单任务时间更快 ：勾选框比在连续尺度上打字、滑动或选择更快。
• 质量控制更简单 ：对于客观任务和带有BTS的主观任务，二进制分类任务的质量控制比连续任务更容易。

缺点

• 缺乏实际得分 ：只能得到排名，需要一些带有绝对得分的项目