Quality and Efficiency of Manual Annotation: Pre-annotation Bias

作者
Marie Mikulová,Milan Straka,Jan Štěpánek,Barbora Štěpánková,Jan Hajič
标识
DOI:10.63317/5p9o4xvssfuh
摘要

This paper presents an analysis of annotation using an automatic pre-annotation for a mid-level annotation complexity taskdependency syntax annotation.It compares the annotation efforts made by annotators using a pre-annotated version (with a high-accuracy parser) and those made by fully manual annotation.The aim of the experiment is to judge the final annotation quality when pre-annotation is used.In addition, it evaluates the effect of automatic linguistically-based (rule-formulated) checks and another annotation on the same data available to the annotators, and their influence on annotation quality and efficiency.The experiment confirmed that the pre-annotation is an efficient tool for faster manual syntactic annotation which increases the consistency of the resulting annotation without reducing its quality.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
HE发布了新的文献求助10
刚刚
刚刚
1秒前
1秒前
1秒前
Peng完成签到,获得积分10
2秒前
lmnopqw完成签到,获得积分10
2秒前
传奇3的应助被皓彩采纳,获得10
3秒前
着急的鹤完成签到,获得积分10
3秒前
律化娜完成签到,获得积分10
4秒前
大型猫科动物完成签到,获得积分10
5秒前
研友_VZG7GZ的应助被宇琛采纳,获得10
5秒前
5秒前
Peng发布了新的文献求助10
5秒前
风中怜雪发布了新的文献求助10
6秒前
完美世界的应助被miles采纳,获得10
6秒前
wyt完成签到,获得积分20
6秒前
科目三的应助被R11111采纳,获得10
6秒前
忧心的冬天完成签到,获得积分10
6秒前
科研通AI6.2的应助被珊珊采纳,获得10
7秒前
jf完成签到 ,获得积分10
7秒前
7秒前
aa111完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
Dorren发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
8秒前
曾业辉发布了新的文献求助10
8秒前
molihuakai的应助被Prospect采纳,获得10
8秒前
9秒前
9秒前
9秒前
111完成签到,获得积分10
10秒前
mengjie发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
AX发布了新的文献求助20
11秒前
11秒前
11秒前
11秒前
展仕波发布了新的文献求助10
11秒前
高分求助中
(应助此贴封号)通过应助OA文献获取积分 10000
Rosenblum, Global Change Biology 800
A Silent Apostrophe:The Fayum Portraits 520
Organizational Behavior 510
Sing with Understanding: Introduction to Theology in Christian Congregational Song, 3rd ed 330
Auslegung und Untersuchung einer invers ausgelegten Beschaufelung eines einstufigen Axialverdichters mit Vorleitrad (German) 300
AI-Contracting 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 计算机科学 工程类 纳米技术 有机化学 化学工程 内科学 物理 生物化学 复合材料 催化作用 细胞生物学 人工智能 心理学 无机化学 基因 遗传学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7839031
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9361109
关于积分的说明 20619049
捐赠科研通 7433168
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3339261
关于科研通互助平台的介绍 2483584
邀请新用户注册赠送积分活动 2360578