Projects 项目
Settings 设置
Labeling Interface 标注界面
1、Computer Vision 计算机视觉
Semantic Segmentation with Polygons 多边形语义分割
Semantic Segmentation with Masks 掩码语义分割
Object Detection with Bounding Boxes 边界框目标检测
Keypoint Labeling 关键点标注
Image Captioning 图像描述
Image Classification 图像分类
Inventory Tracking 库存跟踪
Multi - page document annotation 多页文档标注
Optical Character Recognition 光学字符识别
Visual Genome 视觉基因组
Visual Question Answering 视觉问答
2、Natural Language Processing 自然语言处理
Question Answering 问答
Select a text span answering the following question: 选择一段文本回答以下问题：
Text Classification 文本分类
Choose text sentiment 选择文本情感
Positive 积极的
Negative 消极的
Neutral 中性的
Named Entity Recognition 命名实体识别
Taxonomy 分类法
Relation Extraction 关系抽取
Machine Translation 机器翻译
Provide translation in Spanish: 提供西班牙语翻译：
Text Summarization 文本摘要
3、Audio/Speech Processing 音频 / 语音处理
Provide transcription: 提供转录内容：
Automatic Speech Recognition 自动语音识别
Automatic Speech Recognition using Segments 基于片段的自动语音识别
Conversational Analysis 对话分析
Intent Classification 意图分类
Signal Quality Detection 信号质量检测
Sound Event Detection 声音事件检测
Speaker Segmentation 说话人分割
Speech Transcription 语音转录
Label Studio is awesome! Label Studio 太棒了！
Play 播放
Question 问题
Request 请求
Satisfied 满意
Interested 感兴趣
Event A 事件 A
Event B 事件 B
Speaker one 说话人一
Speaker two 说话人二
Speech 语音
Noise 噪音
4、Conversational AI 对话式人工智能
英文 中文翻译
Noun 名词
Pronoun 代词
I voted for Obama because he was... 我投票给奥巴马，因为他……
Coreference Resolution & Entity Linking 共指消解与实体链接
Person 人物
Organization 组织
Location 地点
DateTime 日期时间
Quantity 数量
Human 人类（对话角色 ）
Robot 机器人（对话角色 ）
Hi, Robot! 嗨，机器人！
Nice to meet you man! Tell me what you want. 很高兴见到你！告诉我你想要什么。
Order me a pizza from Golden Boy at Green St. 给我从格林街的金童餐厅订一份披萨。
Greeting 问候
Customer request 客户请求
Small talk 闲聊
Intent Classification and Slot Filling 意图分类与槽位填充
Mia 米娅（人名 ）
Don't you hate that? 你难道不讨厌那样吗？
Vincent 文森特（人名 ）
Hate what? 讨厌什么？
Uncomfortable silences. Why are they necessary? 令人不安的沉默。为什么会有这种情况？
I don't know. That's a good question. 我不知道。这是个好问题。
Provide response: 提供回复：
Let me know when you find the answer. 等你找到答案时告诉我。
Response Generation 回复生成
Choose response: 选择回复：
Sure, no problem! 当然，没问题！
One 选项一
Sorry it's too early, can we change the time? 抱歉，时间太早了，我们能换个时间吗？
Two 选项二
Response Selection 回复选择
5、Ranking & Scoring 排名与评分
ASR Hypotheses Selection 自动语音识别假设选择
Content - based Image Retrieval 基于内容的图像检索
Document Retrieval 文档检索
Pairwise classification 成对分类
Pairwise regression 成对回归
Search Page Ranking 搜索页面排名
Text - to - Image Generation 文本到图像生成
What is the best data labeling tool in the world? 世界上最好的数据标注工具是什么？
Select document related to the query: 选择与查询相关的文档：
Discover the best data labeling software in less than 3 minutes 在 3 分钟内发现最佳数据标注软件
Label Studio is one of the best solutions Label Studio 是最佳解决方案之一
Nobody can live without using Label Studio 没有人能离开 Label Studio 而使用（数据标注工具 ）
Select one of two items 从两项中选择一项
Look at this! It's a brand new product. 看看这个！这是一个全新的产品。
Look at this! It's awesome! 看看这个！太棒了！
Set how likely these images represent the same: 设定这些图像表示相同内容的可能性：
Which is the biggest black hole in the universe? 宇宙中最大的黑洞是哪个？
List of most massive black holes - Wikipedia 最大质量黑洞列表 - 维基百科
Supermassive black hole - Wikipedia 超大质量黑洞 - 维基百科
Black hole size comparison chart gives new view of Univ... 黑洞大小对比图表为宇宙带来新视角……
An astronaut riding a horse in a photorealistic style 一个宇航员以逼真风格骑马
Choose similar images: 选择相似图像：
6、Structured Data Parsing 结构化数据解析
Settings 设置
Labeling Interface 标注界面
This is a movie that delivers everything almost right in your face. 这是一部将所有精彩元素直接呈现在你眼前的电影。
Freeform Metadata 自由格式元数据
Preannotated data for templates 模板的预标注数据
HTML Entity Recognition HTML 实体识别
Title 标题
Author 作者
Body 正文
Draft 草稿
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Important Article 重要文章
Yellow press 黄色新闻（不实、夸张报道 ）
PDF Classification PDF 分类
Tabular Data 表格数据
Table with (key - value) pairs 键值对表格
Name 姓名
Card number 卡号
First name 名字
Last name 姓氏
7、Time Series Analysis 时间序列分析
ettings 设置
Labeling Interface 标注界面
Row 行
Weak 弱
Right 右
Strong 强
Left 左
Activity Recognition 活动识别
Change 变化
Change Point Detection 变点检测
Region 区域
Outlier 异常值
Anomaly 异常
Outliers & Anomaly Detection 异常值与异常检测
Signal Quality 信号质量
Select predictable region spans in time series 在时间序列中选择可预测的区域跨度
Forecast next trend 预测下一个趋势
Up 上升
Down 下降
Steady 平稳
Time Series Forecasting 时间序列预测
8、Videos 视频
Settings 设置
Labeling Interface 标注界面
Blurry 模糊的
Normal 正常的
Video Classification 视频分类
Slow Motion 慢动作
Movement 运动
Still 静止
Video Frame Classification 视频帧分类
Car 汽车
House 房屋
Video Object Tracking 视频目标跟踪
Kickflip 踢翻（滑板动作 ）
360 Flip 360 度翻转（滑板动作 ）
Trick 特技（滑板动作 ）
Video Timeline Segmentation 视频时间线分割
9、Generative AI 生成式人工智能
Settings 设置
Labeling Interface 标注界面
Generate a Python function that takes a list of integers as input and returns the sum of all even numbers in that list 生成一个 Python 函数，该函数以整数列表作为输入，并返回该列表中所有偶数的和
def sum_even_numbers(number_list): 定义函数 sum_even_numbers，参数为 number_list
Add 添加
Supervised Language Model Fine-tuning 监督语言模型微调
What are the key benefits of using Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) for dataset collection in the context of Large Language Model (LLM) generation? 在大语言模型（LLM）生成的背景下，使用基于人类反馈的强化学习（RLHF）进行数据集收集的主要好处是什么？
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) for dataset collection in the context of Large Language Model (LLM) generation 在大语言模型（LLM）生成背景下基于人类反馈的强化学习（RLHF）用于数据集收集
Using reinforcement learning from Human feedback (RLHF) for dataset collection in the context of Large Language Model (LLM) generation offers numerous advantages. RLHF allows models to be fine-tuned to better align with human preferences, resulting in more coherent, relevant, and contextually appropriate responses. This helps in reducing issues like hallucination and ensures that the language model's outputs are more in line with what users expect and find useful. 在大语言模型（LLM）生成背景下，使用基于人类反馈的强化学习（RLHF）进行数据集收集具有诸多优势。RLHF 可使模型微调后更符合人类偏好，从而产生更连贯、相关且符合上下文的回复。这有助于减少幻觉等问题，并确保语言模型的输出更符合用户预期和需求。
Human Preference collection for RLHF RLHF 的人类偏好收集
What's your opinion on pine? 你对松树有什么看法？
As an AI, I don't have personal opinions. 作为一个人工智能，我没有个人观点。
But do people generally like pine? 但人们普遍喜欢松树吗？
Some people enjoy it, while others may not. 有些人喜欢它，而有些人可能不喜欢。
Overall quality Likert scale: 1-7 总体质量李克特量表：1 - 7 分
Follows the correct instructions/task 遵循正确的指令 / 任务
Helpfulness 有用性
Chatbot Model Assessment 聊天机器人模型评估
Task: Drag and rank the given AI model responses based on their relevance to the prompt and the extent of provided details. 任务：根据给定的人工智能模型回复与提示的相关性以及提供细节的程度，进行拖动排序。
Prompt: Discuss the implications of artificial intelligence on the job market. 提示：讨论人工智能对就业市场的影响。
Search Results 搜索结果
Relevant Results 相关结果
Brand Results 品牌结果
Parametricformer 参数变形器（模型名 ）
Unvariated 无变化（模型名 ）
CosmicJuggler 宇宙杂耍者（模型名 ）
Outputful 高产（模型名 ）
ElementLang 元素语言（模型名 ）
LLM Ranker 大语言模型排序器
Generate an ergonomic chair for a home office. The chair should have a modern design and be a dark color while being budget - friendly to make the product more accessible. The chair should also have all the basic ergonomic features. 生成一款适合家庭办公室的人体工学椅。这款椅子应具有现代设计，颜色较深，且价格亲民，以提高产品的可及性。椅子还应具备所有基本的人体工学特征。
Generated Images 生成图像
