Essa documentação destina-se ao IBM Watson® Knowledge Studio no IBM Cloud®. Para ver a documentação para a versão anterior do Knowledge Studio no IBM Marketplace, clique neste link.

Configuração de anotação

Os usuários que possuem conhecimento da indústria e sua linguagem devem anotar os documentos.

Execute as tarefas a seguir para permitir que os anotadores humanos acessem a área de trabalho:

Convide especialistas no assunto para a instância do Knowledge Studio que você está usando.
Associe anotadores humanos a um ou mais conjuntos de anotações que você deseja que eles anotem.
Crie uma tarefa que designe o anotador humano para anotar os documentos no conjunto.

Somente após você atribuir tarefas explicitamente a anotadores humanos eles poderão ver a sua área de trabalho quando efetuarem login no Knowledge Studio.

Seus usuários (os anotadores humanos) precisarão se familiarizar com o Anotando documentos, que contém informações detalhadas sobre como anotar documentos.

Ciclo de vida do modelo

O modelo que você cria com o Knowledge Studio é um componente de software que pode ser conectado a um pipeline de processamento de linguagem natural (NLP).

Com o Knowledge Studio, é possível criar, avaliar e melhorar modelos para novos domínios. Um modelo inclui anotações (metadados) para o texto que aparece no conteúdo de língua natural. As anotações, que identificam menções de entidades de interesse em seu conteúdo de domínio, os relacionamentos entre elas e como as menções correferenciam a mesma entidade, podem ser usados por aplicativos para analisar e processar texto automaticamente. Os usuários do aplicativo se beneficiam desse nível de análise por estarem aptos a extrair significados, descobrir insights e obter respostas em um contexto de língua natural.

A criação de um modelo é um processo iterativo com várias etapas que envolve vários estágios: curadoria de conhecimento, geração de verdade absoluta, desenvolvimento de modelo, avaliação de modelo e implementação de tempo de execução.

Adaptação de domínio de ponta a ponta

O diagrama a seguir resume as interações entre essas cinco etapas de desenvolvimento de modelo e as atividades típicas que ocorrem em cada uma.

Figura 2. Um resumo das cinco etapas de desenvolvimento do modelo e das atividades que ocorrem em cada etapa.

Curadoria de conhecimento

Esta etapa, externa ao Knowledge Studio, refere-se ao processo de seleção, coleta, preservação e manutenção do conteúdo relevante para um domínio específico. A curadoria inclui valor para dados; ela transforma dados em informações confiáveis e conhecimento.

Geração de verdade absoluta

Esta etapa refere-se ao uso de ferramentas do Knowledge Studio e melhores práticas para produzir uma coleção de dados examinados que podem ser usados para adaptar uma solução Watson para um domínio específico. A precisão desses dados examinados, chamados de verdade absoluta ou documentos de padrão ouro, é crítica porque imprecisões na verdade absoluta se correlacionarão a imprecisões nos aplicativos que dependem disso.

Uma parte essencial do ensino do Watson sobre um novo domínio envolve fornecer a ele conhecimento sobre entidades de interesse em seu conteúdo de domínio, os relacionamentos entre elas e como as entidades são correferenciadas entre si. Coletar esse conhecimento inclui as atividades a seguir:

Envolver especialistas no assunto de domínio para criar os recursos a seguir ou para identificar recursos existentes que podem ser reutilizados ou modificados para seu domínio:
- Diretrizes e exemplos de anotação para ajudar os anotadores humanos a aprenderem como as palavras e passagens em seu conteúdo de domínio devem ser anotadas.
- Sistemas de tipos que definem os tipos (objetos) e recursos (classificações de dados) específicos do domínio que podem ser descobertos no conteúdo de domínio por meio de análise de texto. O sistema de tipos controla os tipos de anotações que um anotador humano pode incluir em documentos.
- Dicionários de termos que devem ser tratados como termos equivalentes em seu conteúdo de domínio.
Criando um corpus de documentos que são representantes de seu conteúdo de domínio.
Pré-anotando documentos com base nos dicionários que você inclui em uma área de trabalho do Knowledge Studio. Depois de criar um modelo de aprendizado de máquina, é possível usar o modelo para pré-anotar novos documentos que você inclui no corpus. A pré-anotação é um processo de anotação por máquina de um documento na medida do possível antes que um modelo de aprendizado de máquina esteja disponível para fazer isso. A pré-anotação pode reduzir a mão de obra de anotação humana, substituindo uma criação de anotação humana por mera verificação da exatidão da anotação por máquina.
Dividindo os documentos entre anotadores humanos, que então usam a ferramenta de editor de verdade absoluta do IBM Watson® Knowledge Studio para incluir manualmente anotações em pequenos conjuntos de documentos.
Comparando os resultados de anotação humana e resolvendo conflitos. A adjudicação nesta fase é necessária para assegurar que documentos anotados de forma precisa e consistente sejam promovidos para verdade absoluta, na qual eles podem ser usados para treinar e testar um modelo de aprendizado de máquina.

Desenvolvimento de modelo

Esta etapa se refere ao uso de ferramentas do Knowledge Studio para criar um modelo. Depois de estabelecer a verdade absoluta, os resultados de anotação humana podem ser usados para treinar um algoritmo para incluir automaticamente anotações em grandes coleções de documentos, como coleções que incluem milhões de documentos.

Avaliação de modelo

Esta etapa refere-se ao uso de ferramentas do Knowledge Studio para refinar o modelo e melhorar o desempenho. Os resultados gerados pelo modelo são avaliados com relação a um conjunto de testes de documentos de verdade absoluta. A análise de precisão identifica as causas de erros de anotação. A análise de altura livre ajuda a avaliar quais erros requerem foco e onde os refinamentos do modelo podem causar maior impacto. Os ajustes podem ser feitos repetidamente para melhorar o desempenho até que um nível satisfatório de precisão seja alcançado.

Implementação do modelo

Esse estágio se refere à exportação de componentes que permitem que o modelo seja executado em ambientes de tempo de execução de aprendizado de máquina e a tornar o modelo acessível para outros aplicativos cognitivos do Watson. Por exemplo, é possível implementar o modelo de aprendizado de máquina para uso pelos serviços IBM Watson® Natural Language Understanding ou IBM Watson® Discovery ou exportar o modelo para uso no IBM Watson Explorer.

Criando uma tarefa de anotação

Antes que os anotadores humanos possam começar a incluir anotações em documentos, o gerenciador de processos de anotação deve criar uma tarefa de anotação.

Os administradores e gerentes de projeto podem anotar os conjuntos de documentos de verdade absoluta diretamente. Veja Anotando conjuntos de documentos diretamente.

Sobre essa tarefa

A tarefa de anotação especifica quais documentos devem ser anotados. Para comparar a qualidade da execução dos anotadores humanos e verificar a consistência das diretrizes de anotação aplicadas por eles, deve-se incluir pelo menos dois anotadores humanos na tarefa. Além disso, alguma porcentagem de documentos deve ocorrer em todos os conjuntos de anotações que são incluídos na tarefa (você especifica a porcentagem de sobreposição ao criar os conjuntos de anotações).

Importante

Uma tarefa de anotação é um conceito temporal que existe para permitir que os anotadores humanos anotem texto em espaços isolados. Também assegura que somente as anotações aprovadas sejam promovidas para verdade absoluta.
Um conjunto de anotações pode ser incluído em uma tarefa ativa por vez. Para incluir um conjunto de anotações de uma tarefa para uma tarefa diferente, deve-se primeiro excluir a tarefa na qual o conjunto de anotações está ativo.
Se você exclui a conta do usuário de um anotador humano, isso afeta suas anotações também. Quaisquer anotações em documentos que foram designadas a esse usuário, mas não foram promovidas a verdade absoluta, são excluídas.
Se as configurações do editor de sistema de tipos ou verdade absoluta mudam após a criação de uma tarefa de anotação humana, deve-se decidir se propaga ou não as mudanças para a tarefa. As mudanças de sistema de tipos podem afetar as anotações; os anotadores humanos podem precisar revisar e atualizar seus documentos.
Se há mudanças nos dicionários, elas não são refletidas na tarefa de anotação atual. Para aplicar mudanças de recursos à verdade absoluta, deve-se criar uma nova tarefa de anotação.
É possível ter até 256 tarefas de anotação por área de trabalho.

Procedimento

Para criar uma tarefa de anotação:

Efetue login como um administrador do Knowledge Studio e selecione a sua área de trabalho.
Selecione a página Modelo de aprendizado de máquina > Anotações e, em seguida, clique na guia Tarefas de anotação.
Clique em Incluir tarefa.
Especifique um nome de tarefa descritivo e selecione a data em que a tarefa deve ser concluída.
Se nenhum conjunto de anotações estiver disponível, clique em Criar conjuntos de anotações.
1. Para o conjunto de base, selecione o conjunto de documentos ou o conjunto de anotações que você deseja dividir em conjuntos de anotações.
2. Para o valor de sobreposição, especifique a porcentagem de documentos que você deseja incluir em cada conjunto de anotações. As pontuações de concordância entre anotadores não podem ser calculadas a menos que dois ou mais anotadores humanos anotem os mesmos documentos. Por exemplo, se você especificar um valor de sobreposição de 20% para um corpus que contém 30 documentos e dividir o corpus em 3 conjuntos de documentos, 6 documentos (20%) serão anotados por todos os anotadores humanos. Os 24 documentos restantes serão divididos entre os 3 anotadores humanos (8 cada). Assim, cada anotador recebe 14 documentos para anotar (6+8).
Um conjunto de anotações que você planeja usar para treinar um modelo de aprendizado de máquina deve conter pelo menos 10 documentos anotados.
1. Selecione um nome de usuário na lista de anotadores humanos.
2. Nomeie o conjunto de anotações.
  
  Como uma boa prática para avaliar o trabalho de um anotador humano conforme o trabalho progride, você pode desejar criar nomes de conjuntos de anotações que identificam o anotador humano designado ao conjunto. Não é possível mudar o nome do conjunto de anotações depois que o conjunto é criado.
  
  O tamanho máximo do nome do conjunto de anotações é de 256 caracteres.
3. Clique em Gerar.
Uma lista de conjuntos de anotações disponíveis é exibida em Conjuntos disponíveis, juntamente com os nomes dos anotadores humanos designados a eles. Para incluir conjuntos disponíveis em sua tarefa de anotação, clique em Incluir na tarefa.
Certifique-se de que todos os conjuntos de anotações que você deseja incluir na tarefa apareçam em Conjuntos selecionados e, em seguida, clique em Salvar para criar a tarefa.

O quê fazer em seguida

Após a tarefa ser criada, será possível retornar para a guia Tarefas de anotação na página Modelo de aprendizado de máquina > Anotações para visualizar o progresso de cada anotador humano. Além disso, é possível concluir as tarefas a seguir:

Verificar os documentos aprovados que se sobrepõem entre conjuntos de anotações para resolver conflitos de anotação.
Abrir uma tarefa para incluir conjuntos de anotações nela. Assegure-se de que os conjuntos de anotações incluídos incluam documentos que se sobrepõem com documentos nos conjuntos de anotações originais.

Na guia Configurações da navegação principal, é possível especificar as informações a seguir:

Especificar as preferências para usar cores e atalhos de teclado no editor de verdade absoluta.
Especificar um limite de concordância entre anotadores e, então, abrir uma tarefa para ver a consistência de documentos iguais anotados por múltiplos anotadores humanos.
Especificar uma URL para conectar suas diretrizes de anotação ao editor de verdade absoluta.

Configurando preferências do editor de verdade absoluta

Um gerente de projeto pode especificar preferências para usar cores e atalhos de teclado no editor de verdade absoluta.

Procedimento

Para especificar preferências visuais para trabalhar com o editor de verdade absoluta:

Efetue login como um administrador do Knowledge Studio e selecione a sua área de trabalho.
Na navegação à esquerda, selecione as Configurações > Configurações de anotação de documento.
Selecione a guia Tipos de entidade ou Tipos de relação.
Selecione o tipo de entidade ou o tipo de relação que você deseja mudar e, em seguida, clique em Editar atalhos de teclado e cores. Para cada tipo, é possível definir um:
- Atalho de teclado, o que significa que um usuário pode inserir <key> para aplicar o rótulo do tipo em texto destacado. Por exemplo, se você definir o como o atalho de teclado para ORGANIZATION, um usuário poderá selecionar texto e, em seguida, pressionar a tecla o para aplicar o tipo de entidade ORGANIZATION ao texto destacado. Se você atribuir uma letra maiúscula superior, então o usuário deve pressionar Shift+<key>.
- Cor do texto. Assegure-se de que a cor do texto contraste com a cor do plano de fundo para que o texto fique visível após ser rotulado.
- Cor do plano de fundo. Esta é a cor do rótulo que é aplicado à entidade após você anotá-lo.
Ao anotar documentos, os anotadores humanos podem usar os atalhos de teclado para incluir anotações rapidamente. E o rótulo de anotação e as cores do texto ajudam os anotadores humanos a reconhecerem instantaneamente os tipos depois que eles incluem anotações em um documento.
- Se houver tipos de entidade ou relação que você não deseja que os anotadores humanos designem a menções, será possível ocultá-los no editor de verdade absoluta, que reduz e simplifica a lista de opções de tipo que os usuários veem. Para fazer isso, desmarque a caixa de seleção Ativo para o tipo.
Conforme você designa novos atalhos e cores, é possível visualizar as mudanças.
Também é possível mudar a cor de destaque da seleção padrão. A cor de destaque é a cor da borda que é exibida em torno do texto após ser selecionada pelos anotadores humanos. A cor padrão é um azul claro, mas é possível mudar a cor na guia Destaque de seleção para facilitar a identificação dos limites do texto que é selecionado.

Tarefas Relacionadas

Modificando um sistema de tipos sem perder anotações humanas

Configurando o limite de IAA

Para ajudá-lo a decidir se aceita ou rejeita um conjunto de documentos anotados, é possível especificar um limite de concordância entre anotadores. O limite ajuda você a comparar como bem ou mal a concordância entre anotadores compara a pontuação de IAA calculada pelo sistema.

Sobre essa tarefa

Para comparar como os diferentes anotadores humanos anotaram os mesmos documentos, especifique um limite de avaliação. Se as anotações feitas por um anotador humano diferem das que foram feitas por outro anotador humano ao ponto em que a diferença resulta em uma pontuação baixa, isso significa que os anotadores não concordam. O desacordo precisa ser investigado e resolvido.

Procedimento

Para configurar o limite de concordância entre anotadores:

Efetue login como um administrador do Knowledge Studio e selecione a sua área de trabalho.
Selecione a guia Configurações > Configurações de IAA.
Especifique um valor entre 0 e 1, como .5 ou .8 e, em seguida, clique em Salvar.

Conectando-se a diretrizes de anotação

Depois de criar as diretrizes de anotação para seu projeto, é possível configurar o Knowledge Studio para se conectar a elas. Para obter ajuda com a escolha da anotação correta a ser aplicada, os anotadores humanos podem revisar as diretrizes enquanto anotam os documentos. Os administradores também podem revisar as diretrizes se eles precisam de ajuda ao resolver conflitos anotação em documentos de sobreposição.

Procedimento

Para conectar o editor de verdade absoluta e a ferramenta de adjudicação às suas diretrizes de anotação:

Efetue login como um administrador do Knowledge Studio e selecione a sua área de trabalho.
selecione a guia Configurações > Diretrizes de Anotação.
Especifique a URL na qual suas diretrizes estão hospedadas.
Clique em Salvar. O sistema conecta o editor de verdade absoluta e a ferramenta de adjudicação às suas diretrizes de anotação. Dependendo das permissões de acesso concedidas aos usuários quando você criou as diretrizes, os anotadores humanos e os administradores da área de trabalho podem ser capazes de atualizar as diretrizes depois de abri-las, por exemplo, para incluir esclarecimentos e exemplos.

Diretrizes de anotação

Não há um formato prescrito de como documentar as diretrizes, mas é importante que as diretrizes incluam exemplos detalhados. Os anotadores humanos precisam entender qual tipo de entidade aplicar a uma menção dado o contexto e saber quais tipos de relação são válidos para um determinado par de menções. Os exemplos retirados de seu conteúdo de domínio são frequentemente a melhor maneira de transmitir as opções de anotação correta a serem feitas.

As diretrizes de anotação não são estáticas. À medida que seu projeto se desenvolver, você provavelmente descobrirá instâncias de menções e relacionamentos não são capturadas com precisão nas diretrizes. E você provavelmente descobrirá inconsistências entre múltiplos anotadores humanos que interpretam as diretrizes de diferentes maneiras. Atualizando as diretrizes conforme as situações surgem, é possível ajudar a melhorar a precisão e a consistência de anotações ao longo do tempo.

Antes que os documentos possam ser considerados de verdade absoluta, qualquer conflito entre como os diferentes anotadores humanos anotaram os mesmos documentos deve ser resolvido. Uma maneira chave de resolver os conflitos é discutir o que causou a confusão, ajudando assim os anotadores humanos a aprenderem com seus erros. Melhorar e esclarecer as diretrizes pode ajudar a reduzir o número de conflitos e ajudar a assegurar que documentos anotados com precisão e consistência sejam promovidos à verdade absoluta.

Para ajudar a gerenciar as diretrizes, você pode desejar dividir o que pode se tornar um documento longo em múltiplas partes, como diretrizes para anotar entidades, diretrizes para anotar relações e diretrizes para anotar as maneiras como as menções podem ser correferenciadas. As mudanças feitas em uma área devem ser avaliadas e coordenadas com as mudanças feitas em outra. Por exemplo, se você incluir um tipo de entidade, revise as diretrizes para anotar os tipos de relação e especifique como o novo tipo de entidade pode se relacionar com outros tipos de entidade.

Exemplo de diretrizes de anotação

A maioria das diretrizes de anotação precisará de muito detalhes e exemplos para assegurar que os anotadores humanos anotem consistentemente o texto.

O exemplo apresentado aqui é uma diretriz simples que foi criada para um domínio pequeno que contém relatórios de incidentes de tráfego.

Objetivos da tarefa

Como membros do projeto, familiarize-se com o processo iterativo de anotação manual e refinamento do modelo de aprendizado de máquina.
Anote os documentos no domínio automotivo com o editor de verdade absoluta e use as anotações para treinar um modelo de aprendizado de máquina. Anote os tipos de entidade e de relação e correferencie as entidades, conforme necessário.

Notações de diretriz

Colchetes[ O ] indica que a extensão deve ser anotada quando menos do que todo o texto citado é anotado.

Inclua negações, conforme apropriado, por exemplo [no injuries]ACCIDENT_OUTCOME. O sistema de tipos não está usando a classe de entidade para representar a negação.

Tipos de entidade

O sistema de tipos não usa subtipos ou funções de entidade, nem tipos ou classes de menção.

Tipos de entidade	Diretrizes	Exemplos
ACCIDENT_OUTCOME	Uma consequência de um acidente. Aplica-se a humanos (por exemplo, falecimento) e carros (por exemplo, amassado). Pode incluir "rebocado" e "implementação de airbag" como indicadores de gravidade de danos e "levado
para o hospital" (mas não funerária) como indicadores de gravidade de ferimento. Pode incluir
negação.	"[casualidade]", "[lesão]", "[perda total] sustentada", "[sem lesões]", "[rebocado] devido a [dano irreparável]", [não rebocado], "o air bag não foi [ativado]" (o air bag em si tem de ser PART_OF_CAR, relacionado por sufferedFrom a este ACCIDENT_OUTCOME), e indicações de gravidade.
CONDIÇÃO	As condições meteorológicas ou de estrada; um aspecto do cenário que pode afetar a probabilidade de acidente
e pode mudar de dia para dia, mas não é sobre o carro ou motorista. Pode ser um erro do motorista ou
falha mecânica e deve parecer ser problemático. Deve excluir STRUCTURE.	"seco", "chuvoso", "construção", "tráfego pesado", "dia", mas não "gramado" ou "embriagado". "pneu furado", "exceção de correção" (como em direção), "dormiu", "embriagado", "[falha ao negociar]CONDIÇÃO uma ESTRUTURA de [curva]", "[saiu] da pista" ou acostamento, mas não "tentando ultrapassar", a menos que esta frase seja acompanhada de "sem espaço suficiente" ou algo do tipo, não "saindo da pista",que é um INCIDENTE.
INCIDENT	Uma menção real de uma colisão, ou um movimento do carro que é claramente inadequado e
provavelmente destrutivo, como sair da estrada, ou algum outro incidente prejudicial, como um incêndio de carro. Não
correferencie movimentos idênticos entre si, como "atingido", "empurrado para trás" e
"parou", mesmo se eles estão intimamente associados. Exclua STRUCTURE da extensão; por exemplo, "[came to restINCIDENT] in a [ditchSTRUCTURE] " ou "[remaining in contactINCIDENT] with the [guardrailSTRUCTURE] ".
FABRICANTE	A empresa que faz o veículo	Toyota, Mazda, General Motors
MODELO	O tipo específico de carro, feito por um fabricante específico. Exclua quaisquer termos adicionais/apare
indicadores de linha como "LX" ou "SE" (por exemplo, anotar somente "Xterra" para a frase "Xterra
SE").	Camry
MODEL_YEAR	O ano do modelo que faz parte do nome do carro.	'99, 2001
PART_OF_CAR	Uma peça de um veículo, dentro ou fora dele, independentemente se especificamente
envolvido no incidente. Exclua listas de recursos de tais peças. Inclua as indicações de
onde a peça está no carro ou algo que só se refira a uma parte de um carro sem ser uma
peça específica. Pode ser plural. Pode incluir especificações de posição no veículo, como " [airbag do motorista] ", " [porta RF] " (que significa dianteira direita), "passageiro [RR] ", " [airbags LF e RF] ", " [sistemas de retenção passivos/automáticos da primeira fileira] ", " [sistema de segurança] com recursos EDR". Inclua
barcos rebocados, tanques, etc., exceto semi-trailers, os quais têm
um ano/modelo/fabricante distinto.	Seção cruzada, plano frontal, pneu, volante, airbag, etc.
PESSOA	Qualquer pessoa descrita em um cenário de acidente em um relatório (pode ser um motorista ou um
passageiro/ocupante de um veículo, pedestre ou testemunha). Não anote adjetivos, portanto, não anote "a [69-year-old] drove", mas anote "a 69-year-old [male] drove". Pode ser plural, por exemplo, "[ocupantes] LR e RF". Exclui pessoas que chegam após o incidente. >Na ausência de um tipo de entidade "animal", use PERSON para marcar animais selvagens envolvidos em/causando colisões, pois sua capacidade de se mover os torna mais parecidos com uma PESSOA do que com uma ESTRUTURA. Observação: "airbag do passageiro" é uma PART_OF_CAR; não implica que uma pessoa esteja presente.
STRUCTURE	Uma estrutura que está em uma estrada, está próxima ou faz parte dela. Inclua adjetivos de estrada específicos provavelmente
para serem relevantes à configuração de um acidente; omita outros adjetivos.	[duas pistas, estrada de mão dupla], [faixa da esquerda], [faixa] sentido leste, [vala] de dois pés, [linha de pista direita], [rampa de saída], [poste], [árvore], direção decrescente[aterro]
VEÍCULO	Qualquer referência ao veículo diferente de MODEL, MANUFACTURER e MODEL_YEAR. Pode ser plural, em
cujo caso a correferência é muito improvável e sem relação de parte do grupo.	"o [caminhão]", "o [carro]", "[V1]' s"

Tipos de relação

O sistema de tipos usa tipos de relação, mas não classes relação ou outros atributos de relações. A negação não é codificada por uma classe de relação, mas sim pelas extensões das menções, por exemplo, [sem ocupantes]PESSOA were foi [hospitalizada]ACCIDENT_OUTCOME com as duas menções vinculadas pelo tipo de relação sufferedFrom.

Tipos de entidade possíveis para a primeira menção	Tipo de relação	Tipos de entidade possíveis para a segunda menção
VEÍCULO, MODELO, FABRICANTE ²	hasProperty	MANUFACTURER, MODEL, MODEL_YEAR
PESSOA	occupantOf	VEÍCULO, MODELO, FABRICANTE, MODEL_YEAR ¹, PART_OF_CAR, ESTRUTURA
PESSOA, PART_OF_CAR, ESTRUTURA, VEÍCULO, MODELO, FABRICANTE, MODEL_YEAR ¹	sufferedFrom	ACCIDENT_OUTCOME
VEÍCULO	driveUnder	CONDITION, ACCIDENT_CAUSE
PART_OF_CAR	locatedOn	VEÍCULO, MODELO, FABRICANTE, MODEL_YEAR ¹
ACCIDENT_OUTCOME	outcomeOf	INCIDENT
INCIDENT	causedBy	CONDIÇÃO, ACCIDENT_CAUSE (lembrete: requer evidência textual da ocorrência)
INCIDENT	impactPoint	A PESSOA, PART_OF_CAR, ESTRUTURA, VEÍCULO, FABRICANTE, MODELO ou MODEL_YEAR ¹ atingida ou envolvida no acidente. impactPoint para ESTRUTURA não inclui a simples especificação da localização de um impacto que não envolve aquela ESTRUTURA, portanto, não se aplica a dois veículos colidindo em um ESTRUTURA de [intersecção], mas aplica-se a um veículo que atinge uma ESTRUTURA de [aterro].

Notas da tabela

A notação VEHICLE/MODEL/MANUFACTURER/MODEL_YEAR refere-se a uma menção de um veículo. As últimas três são respectivamente para casos em que o texto diz algo como "o Accord", "o Honda" ou, provavelmente raramente, "o ano 99". Os quatro tipos de entidade estão em ordem de prioridade, então em "o motorista do Honda Accord 99", a relação seria o motorista (como PERSON) occupantOf Accord (como MODEL), em cujo caso Acordo teria a relação hasProperty com Honda e 99.
MODEL e MANUFACTURER só podem ser o primeiro argumento de hasProperty, somente quando aparecem como substantivos (referências a um veículo). MODEL pode ter a relação hasProperty com MANUFACTURER e MODEL_YEAR, como em "Honda Accord 99 dirigido". MANUFACTURER pode somente ter a relação hasProperty com MODEL_YEAR, como em "Honda 99 dirigido".