Cara menggunakan pelabelan otomatis untuk Pengenal Entitas Karakter Kustom

Proses pelabelan adalah bagian penting untuk menyiapkan himpunan data Anda. Karena proses ini membutuhkan waktu dan upaya, Anda dapat menggunakan fitur pelabelan otomatis untuk memberi label entitas Anda secara otomatis. Anda dapat memulai pekerjaan pelabelan otomatis berdasarkan model yang sebelumnya telah Anda latih atau menggunakan model GPT. Dengan pelabelan otomatis berdasarkan model yang telah Anda latih sebelumnya, Anda dapat mulai melabeli beberapa dokumen Anda, melatih model, lalu membuat pekerjaan pelabelan otomatis untuk menghasilkan label entitas untuk dokumen lain berdasarkan model tersebut. Dengan pelabelan otomatis dengan GPT, Anda dapat segera memicu pekerjaan pelabelan otomatis tanpa pelatihan model sebelumnya. Fitur ini dapat menghemat waktu dan tenaga untuk melabeli entitas Anda secara manual.

Prasyarat

Autolabel berdasarkan model yang telah Anda latih

Sebelum Anda dapat menggunakan pelabelan otomatis berdasarkan model yang telah Anda latih, Anda memerlukan:

• Proyek yang berhasil dibuat dengan akun penyimpanan blob Azure yang dikonfigurasi.
• Data teks yang telah diunggah ke akun penyimpanan Anda.
• Data berlabel
• Model yang berhasil dilatih

Autolabel dengan GPT

Sebelum Anda dapat menggunakan pelabelan otomatis dengan GPT, Anda memerlukan:

• Proyek yang berhasil dibuat dengan akun penyimpanan blob Azure yang dikonfigurasi.
• Data teks yang telah diunggah ke akun penyimpanan Anda.
• Nama entitas yang bermakna. Entitas label model GPT di dokumen Anda berdasarkan nama entitas yang telah Anda berikan.
• Data berlabel tidak diperlukan.
• Sumber daya dan penyebaran Azure OpenAI.

Memicu pekerjaan pelabelan otomatis

Autolabel berdasarkan model yang telah Anda latih

Saat Anda memicu pekerjaan pelabelan otomatis berdasarkan model yang telah Anda latih, ada batas bulanan 5.000 rekaman teks per bulan, per sumber daya. Ini berarti batas yang sama berlaku pada semua proyek dalam sumber daya yang sama.

Tip

Rekaman teks dihitung sebagai batas maksimum (Jumlah karakter dalam file / 1.000). Misalnya, jika file memiliki 8921 karakter, jumlah rekaman teks adalah:

ceil(8921/1000) = ceil(8.921), yaitu 9 rekaman teks.

1. Dari menu navigasi kiri, pilih Pelabelan data.

2. Pilih tombol Autolabel di bawah panel Aktivitas di sebelah kanan halaman.

   

3. Pilih Autolabel berdasarkan model yang telah Anda latih dan pilih Berikutnya.

   

4. Pilih model yang terlatih. Disarankan untuk memeriksa performa model sebelum menggunakannya untuk pelabelan otomatis.

   

5. Pilih entitas yang ingin Anda sertakan dalam pekerjaan pelabelan otomatis. Secara default, semua entitas dipilih. Anda dapat melihat total label, presisi, dan pengenalan dari setiap entitas. Sebaiknya sertakan entitas yang berperforma baik untuk memastikan kualitas entitas yang dilabeli secara otomatis.

   

6. Pilih dokumen yang ingin Anda sertakan dalam pelabelan otomatis. Jumlah rekaman teks dari setiap dokumen ditampilkan. Saat memilih satu atau beberapa dokumen, Anda akan melihat jumlah rekaman teks yang dipilih. Sebaiknya pilih dokumen yang tidak berlabel dari filter.

   Catatan

   • Jika entitas diberi label secara otomatis, tetapi memiliki label yang ditentukan pengguna, hanya label yang ditentukan pengguna yang digunakan dan terlihat.
   • Anda bisa menampilkan dokumen dengan mengklik nama dokumen.

   

7. Pilih Autolabel untuk memicu pekerjaan pelabelan otomatis. Anda akan melihat model yang digunakan, jumlah dokumen yang disertakan dalam pekerjaan pelabelan otomatis, jumlah rekaman teks, dan entitas yang akan diberi label secara otomatis. Pekerjaan pelabelan otomatis dapat berlangsung dari beberapa detik hingga beberapa menit, tergantung pada jumlah dokumen yang Anda sertakan.

   

Autolabel dengan GPT

Saat Anda memicu pekerjaan pelabelan otomatis dengan GPT, Anda dikenakan biaya ke sumber daya Azure OpenAI sesuai konsumsi Anda. Anda dikenakan perkiraan jumlah token di setiap dokumen yang diberi label otomatis. Lihat halaman harga Azure OpenAI untuk perincian detail harga per token model yang berbeda.

1. Dari menu navigasi kiri, pilih Pelabelan data.

2. Pilih tombol Autolabel di bawah panel Aktivitas di sebelah kanan halaman.

   

3. Pilih Autolabel dengan GPT dan pilih Berikutnya.

   

4. Pilih sumber daya dan penyebaran Azure OpenAI Anda. Anda harus membuat sumber daya Azure OpenAI dan menyebarkan model untuk melanjutkan.

   

5. Pilih entitas yang ingin Anda sertakan dalam pekerjaan pelabelan otomatis. Secara default, semua entitas dipilih. Memiliki nama deskriptif untuk label, dan termasuk contoh untuk setiap label disarankan untuk mencapai pelabelan berkualitas baik dengan GPT.

   

6. Pilih dokumen yang ingin Anda sertakan dalam pelabelan otomatis. Sebaiknya pilih dokumen yang tidak berlabel dari filter.

   Catatan

   • Jika entitas diberi label secara otomatis, tetapi memiliki label yang ditentukan pengguna, hanya label yang ditentukan pengguna yang digunakan dan terlihat.
   • Anda bisa menampilkan dokumen dengan mengklik nama dokumen.

   

7. Pilih Mulai pekerjaan untuk memicu pekerjaan pelabelan otomatis. Anda harus diarahkan ke halaman pelabelan otomatis yang menampilkan pekerjaan pelabelan otomatis yang dimulai. Pekerjaan pelabelan otomatis dapat berlangsung dari beberapa detik hingga beberapa menit, tergantung pada jumlah dokumen yang Anda sertakan.

   

Meninjau dokumen berlabel otomatis

Saat pekerjaan pelabelan otomatis selesai, Anda dapat melihat dokumen output di halaman Pelabelan data Language Studio. Pilih Tinjau dokumen dengan label otomatis untuk menampilkan dokumen dengan filter Dilabeli otomatis.

Entitas yang telah diberi label secara otomatis muncul dengan garis putus-putus. Entitas ini memiliki dua pemilih (tanda centang dan "X") yang memungkinkan Anda menerima atau menolak label otomatis.

Setelah entitas diterima, garis putus-putus berubah menjadi yang solid, dan label disertakan dalam pelatihan model lebih lanjut menjadi label yang ditentukan pengguna.

Atau, Anda dapat menerima atau menolak semua entitas yang dilabeli secara otomatis dalam dokumen, menggunakan Terima semua atau Tolak semua di sudut kanan atas layar.

Setelah Anda menerima atau menolak entitas berlabel, pilih Simpan label untuk menerapkan perubahan.

Catatan

• Sebaiknya validasi entitas yang dilabeli secara otomatis sebelum menerimanya.
• Semua label yang tidak diterima akan dihapus saat Anda melatih model Anda.

Langkah berikutnya

• Pelajari lebih lanjut pelabelan data Anda.