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利用Excel实现AI数据标注,提升NLP任务效率。 核心内容: 1. 人工数据标注的效率与成本挑战 2. 轻量级AI插件在Excel中的应用案例 3. 通过Excel AI公式自动标注情感分类和NER示例
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。
那么,有没有一种方法可以让 Excel 这样的常见工具变成 AI 数据标注助手,提高标注效率?
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:
这些任务的共同问题是:
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。
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!
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:
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:
问题:需要分析客户邮件并提取关键主题。
原始数据:
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:
自动归类邮件,大幅提高客户支持效率!
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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