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AI 数据

如何写注解准则,实际上由注解者遵循

September 2026 · 8 min read · Updated September 2026

简短回答: 将第一稿视为一种假设,而不是一种规则手册。被遵循的准则有四个特点:它们以工作实例和反例为首,而不是以传教规则为首,在专门附录中明确解决边缘案例,它们根据通知人之间的协议进行反复阐述,直到得分稳定, 协议通过这个循环可靠地上升了 — 一个临床基准达到了更明确的规则,第三轮则明显地提高了一致性。

核心要点

  • 低级的注释者协议几乎总是一个准则问题,而不是注释者问题——分歧定位文件未能解决的模糊性.
  • 将第一稿作为假设:在样本上进行斜拉,只有在第一次通过时通过新鲜样本达到门槛时才退出.
  • 例子和反例比传言规则更可靠地减少了解释错误.
  • 边缘案件需要专门、注明日期的附录加上域专家的路线——记录并随着时间的推移加以完善,而不是裁决一次。
  • 将准则、注释数据和裁决记录合并,从而任何标签都能够追溯到规范准则的规则。

说明者为何偏离准则?

因为文件没有说明他们实际遇到的情况。 低协议几乎总是一个指导问题,而不是一个注释问题。

公证员协议(IAA)是独立注释者为同一项目指定相同标签的程度。, 并且它是准则写得多么清楚的标准代词。 常见的情况是直觉正确处理的。 书面指导决定注释者是趋同还是漂移的边界情况—— 任何准则的第一个版本都是错误的, 只有在标签开始后才能被看到, 因为 说明人之间协议衡量标准 用来跟踪这个持续显示。

这不是起草失败;而是发现数据实际包含的内容而不是设计者预期的正常过程。 实际后果是分歧应理解为地图:它准确地定位了准则未能解决的模糊之处。

使这项工作得以完成的学科是在生产开始前的蓄意循环. MAMA(模型-安诺塔-模型-安诺塔特)环路是生产开始前进行样本注释和准则改进的迭代周期.正如Argilla描述的那样: 进行样本实验,反复地针对问题,反馈和团队表面的边缘案例进行精细的改进,并且不要担心注释的质量,现在——这个阶段的目标是共同的理解.

注意协议的衡量标准, 特定标签上的一致度很低, 具体写法需要使用。

退出条件与循环同样重要. 在SILICON流程流中,重复只在第一次通过时用新的样本达到协议门槛时才结束——证明规则是通用的而不是团队已经记住了一批. 同一份文件建议独立起草准则的注释员,然后合作合并,在它们硬化成生产错误之前,这些说明会浮现出隐藏的假设,这个学科接近于如何制定准则。 征聘、培训和认证了公证员 专业领域。

指导文件应具有什么结构?

七节,以固定顺序排列,因为注释者读上部,参考下部.

节次 里面写着的 为何它能赢得它的地位
1. 目的 标签数据会如何训练 下游的标签成本如何 了解这个构思的 注释家们会用新案件来做出更好的判断
2. 标签定义 每一句中标签, 与最近的邻居有明确的边界 多数分歧都存在于两个标签之间的边界,而不是一个标签之内
3. 已开展工作的例子 标签正确, 并显示理由, 每个标签 实例减少解释错误比仅凭传言规则更可靠
4. 反实例 近亲:这标签是什么样子,但并非如此,为什么? 显示标签不象显示标签那样有启发性
5. 决定规则 重现冲突时订购的断开绑定符, 加上默认 删除会悄悄破坏协议的硬币- 滑块
6. 边际个案附录 日期、裁决及其理由的已裁决案件 该文件的记忆——以及任何现场项目中增长最快的一节
7. 升级路径 如何标出无法解决的案件,谁裁决 注释者在无处可查时猜测; 旗下路径会转换为裁决

反例是类似标签边界的近似缺失物品,但必须排除于其中,与理由的配对。保留定义简短和示例繁多:显示正确的标签和不正确的标签比较长的书面描述更准确,而支持坚实性的原则也是相同的。 黄金套、审计抽样和共识 持续质量控制方案。

你怎么处理边际案子的?

明确地说,在不断增长的附录中,通过给注解者提供通往域专家的路径,而不是为一切规定一条规则.

边缘案件附录是一份日期日俱增、不断更新的关于模棱两可案件及其裁决的记录边缘情况很难,因为它们是罕见的、模棱两可的,而且往往是后果。 关于自主驾驶的注释要求的研究发现,从业人员在一种反复的、专家驱动的方法上趋同:注释员就不明确的案件咨询域专家,这些案件是经过一段时间记录和完善的,而不是一次解决和被遗忘的。 该文件还用干净的工具来说明——自动化应该帮助而不是取代人的注释员,特别是在复杂或安全关键的情况下。

两种机制使附录在实践上发挥作用,第一,一个平台上的方法是,在被打中时,由注释者标记混乱的例子,因此模糊性很早就浮出水面,讨论起来,而不是以十种不同的方式默不作声地解决.

第二,有记录的推理的判决,而不仅仅是判决——其原理是让一名注释员概括到下一个不熟悉的案件,这是背后的逻辑。 标签质量如何到达模型 初一总明.

预想着计划本身会移动。 在CRADLE 班座临床注释协议中,十轮迭代看到两个注释器独立贴标签,同时跟踪了完善准则的协议;在第一回合之后,标签集被扩充,第三回合引入了时间标记,并制定了更明确的规则,这时实现了更高的一致性。 准则迭代和计划演化是相同的活动.

如何编辑指导文件?

将澄清与规则修改区分开来,并作出与规则修改时生效的版本相关的每一注释。

更改类型 包括什么 对先前数据的影响
更新(v1.1, v1.2...) 互联网档案馆的存檔,存档日期2014-09-02. 澄清不与现有指南相矛盾;额外实例、措辞更清晰、新附录条目 不影响先前附加说明的数据的有效性
修改(v2.0) 与现行规则相矛盾或替换的更改; 新建、合并或删除的标签 先前的数据可能需要审查或重新说明

记录每次更改的生效日期和适用范围;任何注释必须可追溯到指导它的准则版本。如果可能,请原作者进行编辑——它保持文档的内部一致性。

这一点最强烈的表述来自已公布的法律论证结构注释准则,该准则将版本管理适用于准则、注释数据和冲突裁定记录, 以可追溯到相应的准则版本,而主要规则修改具有明确的生效日期和范围。这是值得采用的标准:三个手工业品是逐步版的,而不是一个在页脚上有日期的文件。

关于衡量标准的一个警告是:高度一致只确认注释者是一致的,而不是它们正在衡量预期的构象——它可能来自过于简化或有偏见的准则,而低程度的一致可能反映真正的解释性多样性而不是质量低下。 报告可靠性,同时报告有效性的证据,例如模棱两可的病例,并指出心理测量和医学研究通常将0.75以上的数值视为可靠性强。

最后,用一种语言编写的准则很少会不经审查而转移。 忽略、礼貌和平庸地转移边界案例,因此每种语言都需要自己的飞行员、自己的附录条目和自己的协议跟踪——在运行管理时,Lifewood在100+语言中适用。 注释和鉴定工作 企业伙伴,由 顶级注解和标签公司 范围更广,在规模和过程上相互竞争 AI 数据注释服务 将相同的版本控制方法应用于图像、文本、视频和语音工作流程。

常见问题

证据倾向于用实例和反例来代替长篇小说,边缘案例附录将大部分量作为项目成熟,这个准则从10页开始,一旦现场案例累积,就可能达到50页。

仅供修改:根据现有指南添加解释或实例的澄清不影响先前附加说明的数据的有效性;与某项规则相矛盾或取代某项规则的更改,任何受影响的批次在使用之前都应标出供审查的标记。

理想的做法是,编写原始文档的人。在文档上保持一只手,在更新累积时保持内部一致性,避免了不同编辑者在一段时间内对先前措辞作出不同解释时出现的偏差。

否. 高度一致可能来自过于简单或有偏见的准则,并且只能确认一致性,而不是所要衡量的构造。 将分数与模棱两可的案例对等,并抽查其背后的推理。

模型- 注释- 模型- 注释: 标注了少量样本, 审查了分歧, 完善了准则, 并且周期在开始生产前重复。 早期的目标就是注释者之间的共同理解, 而不是质量分数 。

编号:negation,礼貌标记和边界案件落地的平移,因此每种语言都需要自己的试音回合,自己的边缘案例附录条目和自己的协议跟踪,而不是一个单一的翻译文档.

资料来源与延伸阅读

  1. 数字分割数据,“如何写作有效的数据注释指南,注释者实际上遵循” 低级 IAA 作为一种准则问题,边缘案例需要明确涵盖,实例/实例优于表现良好的传言规则。
  2. Argilla,"变化指南:维持数据质量的最佳做法" - 上场 MAMA (模型-注释-模型-注释)周期和使用 IAA 找到准则空白。
  3. "致厄尔是人类;给注音,SILICON?",arXiv:2412.14461 ——六步迭代注解过程流,首发通过新鲜的样本退出条件,独立起草后进行协作合并.
  4. "数据注释项目管理最佳做法",arXiv:2009.11654 ——关于更新与修改的区别,前数据有效性,以及原作者包含修改内容.
  5. "中国司法裁判中法律论证结构的注释和可视化准则",arXiv:2603.05171 ——关于准则、数据和裁定记录的版本管理。
  6. "RE for AI in actual:管理AI自主驾驶系统的数据注释要求",arXiv:2511.15859 互联网档案馆的存檔,存档日期2013-09-02. ——迭代边际个案开发,并就不明个案咨询域专家.
  7. "CRADLE 法官席:临床医生-附加说明的基准”,arXiv:2510.23845 10个迭代注解回合, IAA-推动准则的完善,以及各轮的图谋演变。
  8. "共识的咨询:为NLP注释和评价选择正确的公证员协议计量",arXiv:2603.06865 高处 IAA 证实一致性但无效,以及 0.75 高度可靠性公约。
  9. Snockel AI,"数据注释指南和最佳做法" 互联网档案馆的存檔,存档日期2013-03-02. ——在平台IAA的计量和标记混淆的数据点上进行讨论.
  10. Maxim AI,"AI评价中人类注释管理指南" ——关于活的文件通过注释员反馈完善后的准则.

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