Prodigy

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Prodigy是一款高效的注释工具，可以帮助数据科学家快速进行数据标注和模型训练，提高项目的迭代速度和成功率。

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Prodigy简介

A downloadable annotation tool for NLP and computer vision tasks such as named entity recognition， text classification， object detection， image segmentation， A/B evaluation and more。已开启gzip压缩。

什么是”Prodigy”？

igy是一款强大的注释工具，专为AI、机器学习和自然语言处理任务而设计。它可以用于命名实体识别、文本分类、对象检测、图像分割、A/B评估等NLP和计算机视觉任务。Prodigy是一个可下载的应用程序，支持JavaScript，提供了一种高效的方式来进行数据标注和模型训练。

“Prodigy”有哪些功能？

1. 命名实体识别：可以识别文本中的名称、概念和短语。
2. 文本分类：可以对短文本和长文本进行分类。
3. 依赖关系和关系：可以连接词语和短语，建立它们之间的依赖关系。
4. 计算机视觉：可以对图像进行分类和分割。
5. 音频和视频：可以对音频和视频文件进行标注。
6. 模型训练：可以快速训练新的AI模型。
7. A/B评估：可以进行快速而严格的实验。
8. 任务路由：可以分配标注任务。
9. 提示工程：可以通过测试和比赛来改进模型。
10. 大型语言模型：可以与Prodigy和spacy-llm一起使用。

产品特点：

1. 高效：Prodigy是一个脚本化的注释工具，数据科学家可以自己进行注释，加快迭代速度。
2. 持续主动学习：Prodigy采用持续主动学习系统，只会要求您注释模型尚未知道答案的示例。
3. 强大的Web应用程序：Prodigy的Web应用程序功能强大、可扩展，并遵循现代用户体验原则。
4. 适应现代机器学习：Prodigy帮助您更快地理解问题和解释结果，让您更多地关注数据。

应用场景：

1. 媒体应用：Prodigy的人机协作工作流程在媒体应用中非常常见，可以通过人工智能界面进行模型的教学和评估。
2. 数据科学项目：Prodigy可以帮助数据科学家快速尝试新的想法，并在短时间内获得结果。
3. 原型到生产：Prodigy可以将训练好的模型导出为Python包，方便从原型到生产的平滑过渡。

“Prodigy”如何使用？

使用Prodigy，您可以通过以下步骤快速开始：
1. 下载并安装Prodigy应用程序。
2. 根据您的任务选择适当的注释类型，如命名实体识别、文本分类、计算机视觉等。
3. 使用Prodigy的Web应用程序进行数据标注，只需点击即可完成注释。
4. 根据需要训练新的AI模型，并将其导出为Python包。
5. 将训练好的模型部署到生产环境中，实现自动化的数据处理和分析。

常见问题：

1. Prodigy是否支持中文标注？是的，Prodigy支持中文标注和处理。
2. Prodigy是否适用于小规模数据集？是的，Prodigy可以在很少的示例数据集上训练出高质量的模型。
3. Prodigy是否支持自定义注释类型？是的，Prodigy提供了灵活的注释类型和标签定义功能。
4. Prodigy是否支持团队协作？是的，Prodigy Teams版提供了团队协作和任务分配功能。
5. Prodigy是否支持导出训练好的模型？是的，Prodigy可以将训练好的模型导出为Python包，方便部署到生产环境中。

Prodigy官网入口网址

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