如何在投入实际预算前运行数据试点

试点的实际目的是什么？

找出您的规范未说明的内容。每个标准都有空白，而试点是发现这些空白的最经济的地方。最有价值的交付物是注释员无法根据您的指示解决的案例列表。

以吞吐量评估试点是本末倒置。一个优化干净试点的供应商会默默解决模糊问题，这正是您最不希望看到的行为，直到生产阶段才会显现。

为什么无摩擦的试点是个坏信号？

因为您的规范没有那么好。没有人的第一个标准是完美的。如果试点返回高一致性且没有标记模糊点，最可能的解释是注释员一致地猜测，而不是您的指示是完整的。

要求查看标记。一个无法提供标记的供应商要么没有收集它们，要么是阻止了它们。

您应该如何抽样试点数据？

通过切片，故意加重您预期困难部分的权重。随机抽样的试点大多会给您简单的多数类，这是问题不多的地方。

包括一些您已经知道正确答案的项目。试点中的金项不花成本，却比任何一致性统计更能说明问题。

• 故意加重困难切片的权重
• 包括已知答案的金项
• 在开始前达成验收标准
• 要求查看每个标记的模糊点
• 在一个真实分歧上测试争议处理过程

除了数据之外您还应该测试什么？

争议处理过程。选择一个您认为标记错误的项目，并适当提出异议。供应商处理该单个案例的方式比试点的主要数据更能预测生产情况。

还要测试规范澄清传达给注释员的速度，因为在生产中，这种延迟决定了在过时指令下完成了多少工作。

数据标注试点的目的是什么？

找出您的规范未能回答的问题。主要交付物是模糊点列表，而不是完成的数据量。

没有标记模糊点的试点是好结果吗？

不是。这通常意味着注释员默默解决了模糊问题，而不是您的标准是完整的，这些默默的解决方案在生产中会不一致。

试点数据应如何抽样？

通过切片，加重您预期困难部分的权重，并包括一些您已知正确答案的金项。随机抽样大多返回简单的多数类。