AutoLabel：自助数据标注神器，标注质量可达到熟手的86%，可应用于市场情绪分析数据标注、情感分析标注等各种识别、分类等

AI课代表呀:
AI课代表的笔记：这个视频介绍了一个名为AutoLabel的自助数据标注工具，可以提高数据标注的工作效率，达到熟手的86%标注质量。它可应用于市场情绪分析、情感分析等各种识别、分类任务。通过该工具，可以自动进行数据标注，提供高质量的数据集。该工具还提供了多个示例，包括敏感信息识别、产品分类等。该工具的应用范围广泛，对于各种标注、分类、识别任务都非常有价值。 - 0:01 🏷️auto label介绍 - 3:14 📋项目功能简介 - 6:32 📝数据标注和转化的任务 - 9:50 🏦银行数据分类例子 - 13:08 📊模型准确率和自信值计算 - 16:23 🖌️标注和分类框架介绍 本内容由大模型自动生成，关注并 @AI课代表呀 总结其它视频吧~（本条由 @LLLLuke_ 召唤）

一拳Marx:
就是调用API做分类，每个分类的概率并不清楚，非说是标注[doge]

门的耳朵:
一天要看多少资料啊，保持这样持续的高质量输出

【回复】回复 @ghjv_hhhg :我们不自学知识，我们只是知识的搬运工?
【回复】每天刷刷trending就行了[doge]
水漫廷:
没听明白怎么数据标注？up意思是不是说分类任务就是标注任务？

阿迪有点笨:
很好奇那些不返回token概率的模型，这个库是如何计算出来的。看源码只是调用了一个API，具体原理文档里没有提到