프리어노테이터 순서 구성

여러 프리어노테이터가 사용되면, 다른 프리어노테이터가 나중에 순서대로 동일한 범위의 텍스트에 어노테이션을 작성하려고 시도하는 경우에도 텍스트 범위에 대한 첫 번째 어노테이션이 결과에 대해 저장됩니다. 이는 어노테이션 미리 작성 순서에 관계없이 보존되는 사람 어노테이션에는 적용되지 않습니다.

예를 들어, 예제 텍스트 IBM Watson을 고려하십시오. 첫 번째 순서인 사전이 IBM의 레이블을 Organization 엔티티 유형으로 지정하면, 두 번째 순서인 기계 학습 모델은 IBM Watson에 작성된 이전 어노테이션을 겹쳐쓰게 되므로 Software Brand에 IBM 엔티티 유형으로 어노테이션을 작성할 수 없습니다.

기계 학습 모델 > 어노테이션 미리 작성 페이지의 순서 열에서 프리어노테이터의 현재 순서를 볼 수 있습니다. 순서를 변경하려면 다음 단계를 완료하십시오.

1. 순서 설정을 클릭하십시오.
2. 위로 이동 및 아래로 이동 화살표** 단추를 클릭하여 어노테이션 미리 작성 방법을 순서의 아래 위로 이동하십시오.
3. 저장 을 클릭하십시오.
4. 어노테이션 미리 작성 페이지의 순서 열을 다시 확인하여 원하는 순서와 일치하는지 확인하십시오.

프리어노테이터 실행

1. 어노테이션 미리 작성 방법이 준비되고 프리어노테이터의 순서를 구성한 후 프리어노테이터 실행을 클릭하십시오.
2. 사용할 프리어노테이터를 선택한 후 다음을 클릭하십시오.
3. 프리어노테이터를 실행하기 전에 프리어노테이터에서 작성된 기존 어노테이션을 지우려면 어노테이션 미리 작성의 이전 결과 지우기를 선택하십시오. 사람 어노테이션은 선택된 경우에도 보존됩니다.
4. 어노테이션을 미리 작성할 문서 세트를 선택하십시오.
5. 실행을 클릭하십시오.

시작하기 전에

Natural Language Understanding 프리어노테이터가 사용자의 유스 케이스에 대한 값을 추가할지 판별하십시오. 지원되는 Natural Language Understanding 서비스 엔티티 유형 및 하위 유형 목록을 검토하여 이러한 유형과 유형 시스템의 유형이 자연스럽게 겹치는지 판별하십시오. 겹치는 경우에는 이 프로시저를 계속하십시오. 그렇지 않은 경우에는 사용할 다른 프리어노테이터를 선택하십시오.

이 태스크에 대한 정보

Natural Language Understanding은 자연어 처리를 통한 텍스트 분석을 제공하는 서비스입니다. Natural Language Understanding 프리어노테이터를 사용하면 문서 내의 엔티티를 찾고 어노테이션을 작성하기 위해 Natural Language Understanding 서비스가 호출됩니다.

사용자는 Natural Language Understanding 엔티티 유형을 Knowledge Studio 유형 시스템에 추가한 해당 Knowledge Studio 엔티티 유형에 맵핑하여 서비스가 찾도록 할 엔티티 유형을 지정해야 합니다. 맵핑한 엔티티 유형의 멘션만 찾고 어노테이션을 작성할 수 있습니다.

프로시저

Natural Language Understanding 서비스를 사용하여 문서에 어노테이션 미리 작성을 수행하려면 다음 단계를 완료하십시오.

1. Knowledge Studio 관리자로 로그인하여 작업공간을 선택하십시오.

2. 기계 학습 모델 > 어노테이션 미리 작성 페이지로 이동하십시오.

3. Natural Language Understanding 행의 오버플로우 메뉴 단추를 클릭한 다음 엔티티 유형 맵핑을 클릭하십시오.

   • Natural Language Understanding 엔티티 유형의 드롭 다운 목록은 Natural Language Understanding 서비스가 인식한 엔티티 유형으로 미리 채워져 있습니다.
   • 하나 이상의 엔티티 유형을 맵핑해야 합니다.
   • Natural Language Understanding 엔티티 유형을 Knowledge Studio 엔티티 역할에 맵핑할 수는 없으며, Knowledge Studio 엔티티 유형에만 맵핑할 수 있습니다.
   • 하나의 Natural Language Understanding 엔티티 유형에 둘 이상의 Knowledge Studio 엔티티 유형을 맵핑할 수 있으며, 반대의 경우도 가능합니다. 예를 들면, 다음 맵핑은 허용됩니다.

   표 1. 엔티티 유형의 샘플 맵핑| Watson Knowledge Studio 엔티티 유형 | Natural Language Understanding 엔티티 유형 | | --- | --- | | ENGINEER
   
   SCIENTIST | 개인 | | 위치 | CityTown
   
   국가 |

4. 적용할 모든 엔티티 유형을 맵핑한 후 기계 학습 모델 > 어노테이션 미리 작성 페이지로 이동하십시오. 프리어노테이터 실행을 클릭하십시오.

5. Natural Language Understanding을 선택한 후 다음을 클릭하십시오.

   하나 이상의 엔티티 유형을 맵핑할 때까지 Natural Language Understanding 어노테이터를 사용할 수 없습니다.

6. 사전 어노테이터를 실행하는 경우 이전 사전 어노테이션 결과 삭제를 선택하십시오. 사람 어노테이션은 선택된 경우에도 보존됩니다.

7. 어노테이션 미리 작성을 수행할 각 문서 세트에 대한 선택란을 선택하십시오.

   이 프리어노테이터를 처음 실행하는 경우에는 먼저 프리어노테이터가 맵핑된 엔티티를 예상대로 찾을 수 있는지 유효성 검증하십시오. 각 개별 데이터 소스의 대표적인 문서를 포함하는 하나의 문서 세트를 작성하십시오.

8. 실행을 클릭하십시오.

   프리어노테이터의 유효성 검증을 수행하는 경우에는 어노테이션이 있는 문서를 열고 추가된 어노테이션을 검토하십시오. 충분한 수의 정확한 어노테이션이 작성되었는지 확인하십시오. 어노테이션이 정확한 경우에는 더 크고 많은 문서 세트에 대해 이 어노테이터를 다시 실행할 수 있습니다. 어노테이션이 정확하지 않은 경우에는 유형에 다른 Natural Language Understanding 엔티티 유형을 맵핑하는 것을 고려하십시오. 유형이 자연스럽게 겹치지 않는 경우에는 Natural Language Understanding 프리어노테이터가 아닌 다른 프리어노테이터를 사용하는 것이 좋습니다.

   어노테이션 미리 작성은 특정 문서가 속할 수 있는 다양한 문서 세트를 고려하지 않고 개별 문서에 적용됩니다. 선택한 문서 세트와 선택하지 않은 문서 세트 간에 겹치는 문서는 두 문서 세트 모두에서 어노테이션 미리 작성이 수행됩니다.

결과

Natural Language Understanding 서비스가 어노테이션 미리 작성을 수행한 문서에 의해 작성된 기준 실제값은 직접 Knowledge Studio 외부에서 사용할 수 없습니다. 사용자는 이 기준 실제값(읽을 수 없는 양식임)을 다운로드하여 한 Knowledge Studio 작업공간에서 다른 작업공간으로 이동해야 합니다. 그 후에는 기준 실제값 개발을 계속하며 이를 사용하여 Knowledge Studio 외부의 서비스에서 사용하기 위해 배치할 수 있는 기계 학습 모델 또는 규칙 기반 모델을 빌드할 수 있습니다.

Natural Language Understanding으로 어노테이션이 미리 작성된 문서는 다운로드 시 읽을 수 없는 형식으로 숨겨집니다. 그러나 이뿐만 아니라, 사람 어노테이터가 추가한 어노테이션을 비롯하여 이러한 문서의 모든 어노테이션은 숨겨집니다.

관련 정보:

Natural Language Understanding

이 태스크에 대한 정보

사람 어노테이터가 어노테이션 미리 작성이 수행된 문서에 대해 작업을 시작할 때는 사전 항목을 기반으로 여러 멘션이 이미 엔티티 유형으로 표시되어 있을 가능성이 높습니다. 사람 어노테이터는 어노테이션 미리 작성된 엔티티 유형을 변경하거나 제거하고 어노테이션이 작성되지 않은 멘션에 엔티티 유형을 지정할 수 있습니다. 사전에 의한 어노테이션 미리 작성은 관계, 상호 참조에 어노테이션을 작성하지 않습니다. 관계 및 상호 참조는 사람 어노테이터가 어노테이션을 작성해야 합니다.

이 태스크는 편집 가능한 사전을 작성하는 방법을 보여줍니다. 문서를 업로드하고 읽기 전용 사전으로 이 문서에 어노테이션을 미리 작성하려는 경우, 사전 작성 단추 옆에 있는 메뉴 아이콘을 클릭한 다음 사전 업로드를 선택하십시오.

프로시저

편집 가능한 사전을 작성하고 문서에 어노테이션을 미리 작성하려면 다음 단계를 수행하십시오.

1. Knowledge Studio 관리자로 로그인하여 작업공간을 선택하십시오.

2. 자산 > 사전 페이지를 선택하십시오.

3. 사전 작성을 클릭하고 이름을 입력한 후에 저장을 클릭하십시오.

4. 엔티티 유형 목록에서 사전과 연관시킬 엔티티 유형을 선택하십시오.

   또한 기계 학습 모델 > 어노테이션 미리 작성 페이지에서 사전과 엔티티 유형을 연관시킬 수 있습니다. 페이지에서 사전 행의 오버플로우 메뉴 단추를 클릭한 다음 엔티티 유형 맵핑을 클릭하십시오.

5. 사전의 항목을 추가하거나 사전 용어를 포함하는 파일을 업로드하십시오.

6. 기계 학습 모델 > 어노테이션 미리 작성 페이지로 이동하십시오.

7. 프리어노테이터 실행을 클릭하십시오.

8. 사전을 선택한 후 다음을 클릭하십시오.

9. 프리어노테이터를 실행하기 전에 프리어노테이터에서 작성된 기존 어노테이션을 지우려면 어노테이션 미리 작성의 이전 결과 지우기를 선택하십시오. 사람 어노테이션은 선택된 경우에도 보존됩니다.

10. 어노테이션 미리 작성을 수행할 각 문서 세트에 대한 선택란을 선택하고 실행을 클릭하십시오.

    어노테이션 미리 작성은 특정 문서가 속할 수 있는 다양한 문서 세트 또는 어노테이션 세트를 고려하지 않고 개별 문서에 적용됩니다. 선택한 문서 세트와 선택하지 않은 문서 세트 간에 겹치는 문서는 두 문서 세트 모두에서 어노테이션 미리 작성이 수행됩니다.

관련 정보:

• 사전 작성
• 시작하기 > 사전 추가

이 태스크에 대한 정보

10 - 30개의 문서에 어노테이션이 작성되고 나면 이러한 데이터를 사용하여 기계 학습 모델을 훈련시킬 수 있습니다. 프로덕션에서는 이러한 최소한으로 훈련된 모델은 사용하지 마십시오. 하지만 후속 문서의 사람 어노테이션을 빠르게 작성할 수 있도록 모델을 사용하여 문서에 어노테이션을 미리 작성할 수 있습니다. 예를 들어, 기계 학습 모델을 훈련시킨 후 말뭉치에 문서를 추가하는 경우에는 이 모델을 새 문서 세트에 어노테이션 미리 작성을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. 사람이 어노테이션을 작성한 문서에 대해 프리어노테이터를 실행하지 마십시오. 프리어노테이터는 사람이 작성한 어노테이션을 제거합니다.

프로시저

기존 기계 학습 모델을 사용하여 문서에 어노테이션 미리 작성을 수행하려면 다음 작업을 수행하십시오.

1. Knowledge Studio 관리자로 로그인하여 작업공간을 선택하십시오.

2. 기계 학습 모델 > 어노테이션 미리 작성 페이지로 이동하십시오.

3. 프리어노테이터 실행을 클릭하십시오.

4. 기계 학습 모델을 선택한 후 다음을 클릭하십시오.

5. 프리어노테이터를 실행하기 전에 프리어노테이터에서 작성된 기존 어노테이션을 지우려면 어노테이션 미리 작성의 이전 결과 지우기를 선택하십시오. 사람 어노테이션은 선택된 경우에도 보존됩니다.

6. 어노테이션 미리 작성을 수행할 각 문서 세트에 대한 선택란을 선택하고 실행을 클릭하십시오.

   어노테이션 미리 작성은 특정 문서가 속할 수 있는 다양한 문서 세트 또는 어노테이션 세트를 고려하지 않고 개별 문서에 적용됩니다. 선택한 문서 세트와 선택하지 않은 문서 세트 간에 겹치는 문서는 두 문서 세트 모두에서 어노테이션 미리 작성이 수행됩니다.

프로시저

규칙 기반 모델을 사용하여 문서에 어노테이션 미리 작성을 수행하려면 다음 단계를 완료하십시오.

1. Knowledge Studio 관리자로 로그인하여 작업공간을 선택하십시오.

2. 기계 학습 모델 > 어노테이션 미리 작성 페이지로 이동하십시오.

3. 페이지에 있는 규칙 기반 모델 행의 오버플로우 메뉴 단추를 클릭한 후 엔티티 유형 및 클래스 맵핑을 클릭하여 Knowledge Studio 유형 시스템에 정의한 엔티티 유형을 하나 이상의 규칙 기반 모델 클래스에 맵핑하십시오.

   규칙 기반 모델 > 버전 > 규칙 기반 모델 탭을 선택하여 맵핑 페이지를 열 수도 있습니다.

4. 맵핑할 각 엔티티 유형에 대해 편집을 클릭하십시오.

   • 클래스 이름 열의 드롭 다운 목록은 규칙 기반 모델과 연관된 클래스로 미리 채워져 있습니다.
   • 하나 이상의 엔티티 유형을 클래스에 맵핑해야 합니다.

5. 기계 학습 모델 > 어노테이션 미리 작성 페이지에서 프리어노테이터 실행을 클릭하십시오.

   하나 이상의 엔티티 유형을 클래스에 맵핑하기 전까지는 규칙 기반 모델 옵션을 사용할 수 없습니다.

6. 프리어노테이터를 실행하기 전에 프리어노테이터에서 작성된 기존 어노테이션을 지우려면 어노테이션 미리 작성의 이전 결과 지우기를 선택하십시오. 사람 어노테이션은 선택된 경우에도 보존됩니다.

7. 어노테이션 미리 작성을 수행할 문서 세트 또는 어노테이션 세트를 선택하십시오.

8. 실행을 클릭하십시오.

   어노테이션 미리 작성은 특정 문서가 속할 수 있는 다양한 문서 세트를 고려하지 않고 개별 문서에 적용됩니다. 선택한 문서 세트와 선택하지 않은 문서 세트 간에 겹치는 문서는 두 문서 세트 모두에서 어노테이션 미리 작성된 것으로 표시됩니다.

Watson Explorer Content Analytics에서 분석된 문서 내보내기

IBM Watson Explorer Content Analytics에서 크롤링되고 분석된 문서를 내보내고, 분석된 문서를 Knowledge Studio 작업공간에 XMI 파일로 업로드할 수 있습니다.

Content Analytics Studio에서 분석된 콜렉션 내보내기

Watson Explorer Content Analytics Studio에서 분석된 문서의 콜렉션을 내보내고, 분석된 문서를 Knowledge Studio 프로젝트에 XMI 파일로 업로드할 수 있습니다.

UIMA 유형을 엔티티 유형에 맵핑

XMI 파일을 Knowledge Studio 작업공간에 업로드하기 전에, UIMA 유형과 Knowledge Studio 엔티티 유형 간의 맵핑을 정의해야 합니다.

UIMA CAS XMI 파일을 작업공간에 업로드

어노테이션이 미리 작성된, 다운로드한 문서를 모델 훈련에 사용하려면 XMI 파일을 업로드하는 데 필요한 모든 파일을 포함하는 .zip 파일을 작성한 후 이 .zip 파일을 Knowledge Studio 작업공간에 업로드해야 합니다.