Толока — крупнейший источник размеченных людьми данных для задач машинного обучения. Каждый день в Толоке десятки тысяч исполнителей производят более 5 миллионов оценок. Для любых исследований и экспериментов, связанных с машинным обучением, необходимы большие объёмы качественных данных. Поэтому мы начинаем публиковать открытые датасеты для академических исследований в разных предметных областях.
Сегодня мы поделимся ссылками на первые публичные датасеты и расскажем о том, как они собирались. А ещё подскажем, где же правильно ставить ударение в названии нашей платформы.
Интересный факт: чем сложнее технология искусственного интеллекта, тем больше ей нужна помощь человека. Люди размечают изображения по категориям, чтобы натренировать компьютерное зрение; люди оценивают релевантность страниц поисковым запросам; люди преобразуют речь в текст, чтобы голосовой помощник научился понимать и говорить. Человеческие оценки нужны машине, чтобы дальше она работала без людей и лучше людей.
Раньше многие компании собирали такие оценки исключительно с помощью специально обученных сотрудников — асессоров. Но со временем задач в области машинного обучения стало слишком много, а сами задачи в массе своей перестали требовать особых знаний и опыта. Так появился спрос на помощь «толпы» (crowd). Но самостоятельно найти большое количество случайных исполнителей и работать с ними не каждому под силу. Краудсорсинговые платформы решают эту проблему.
Яндекс.Толока́ (правильно произносить именно так, с ударением на последний слог) — одна из крупнейших в мире краудсорсинговых платформ. У нас более 4 млн зарегистрированных пользователей. Более 500 проектов каждый день собирают оценки с нашей помощью. Приятный факт: в этом году на секции Data Labeling на конференции Data Fest все шесть докладчиков из разных компаний упоминали Толоку как источник разметки для своих проектов.
О применении Толоки в бизнесе уже много сказано. Сегодня мы поговорим о другом нашем направлении, которое считаем не менее полезным.
Краудсорсинг и вообще задача массового сбора человеческих разметок существует примерно столько же, сколько и промышленное применение машинного обучения. Это область, на которую во всех технологических компаниях тратятся огромные деньги. Но при этом почему-то именно она сильно недоинвестирована с точки зрения исследований: о работе с краудом, в отличие от других областей ML, относительно мало серьёзных исследований и статей.
Мы бы хотели это изменить. Наша команда видит Толоку не только как инструмент для решения прикладных задач, но и как площадку для научных исследований в разных предметных областях.
Мы хотим поддержать научное сообщество и привлечь исследователей в Толоку, поэтому начинаем публиковать наборы данных для некоммерческих, академических целей. Они могут быть интересны исследователям разных направлений: здесь и чат-боты, и данные для тестирования моделей агрегации вердиктов толокеров, для лингвистических исследований, для задач компьютерного зрения. Расскажем о них:
Выбрать и скачать датасеты можно по ссылке: https://toloka.ai/datasets. Мы не планируем останавливаться на этом и призываем исследователей обратить внимание на краудсорсинг и рассказывать о своих проектах.
Сегодня мы поделимся ссылками на первые публичные датасеты и расскажем о том, как они собирались. А ещё подскажем, где же правильно ставить ударение в названии нашей платформы.
Интересный факт: чем сложнее технология искусственного интеллекта, тем больше ей нужна помощь человека. Люди размечают изображения по категориям, чтобы натренировать компьютерное зрение; люди оценивают релевантность страниц поисковым запросам; люди преобразуют речь в текст, чтобы голосовой помощник научился понимать и говорить. Человеческие оценки нужны машине, чтобы дальше она работала без людей и лучше людей.
Раньше многие компании собирали такие оценки исключительно с помощью специально обученных сотрудников — асессоров. Но со временем задач в области машинного обучения стало слишком много, а сами задачи в массе своей перестали требовать особых знаний и опыта. Так появился спрос на помощь «толпы» (crowd). Но самостоятельно найти большое количество случайных исполнителей и работать с ними не каждому под силу. Краудсорсинговые платформы решают эту проблему.
Яндекс.Толока́ (правильно произносить именно так, с ударением на последний слог) — одна из крупнейших в мире краудсорсинговых платформ. У нас более 4 млн зарегистрированных пользователей. Более 500 проектов каждый день собирают оценки с нашей помощью. Приятный факт: в этом году на секции Data Labeling на конференции Data Fest все шесть докладчиков из разных компаний упоминали Толоку как источник разметки для своих проектов.
О применении Толоки в бизнесе уже много сказано. Сегодня мы поговорим о другом нашем направлении, которое считаем не менее полезным.
Исследования в Толоке
Краудсорсинг и вообще задача массового сбора человеческих разметок существует примерно столько же, сколько и промышленное применение машинного обучения. Это область, на которую во всех технологических компаниях тратятся огромные деньги. Но при этом почему-то именно она сильно недоинвестирована с точки зрения исследований: о работе с краудом, в отличие от других областей ML, относительно мало серьёзных исследований и статей.
Мы бы хотели это изменить. Наша команда видит Толоку не только как инструмент для решения прикладных задач, но и как площадку для научных исследований в разных предметных областях.
Публичные датасеты Толоки
Мы хотим поддержать научное сообщество и привлечь исследователей в Толоку, поэтому начинаем публиковать наборы данных для некоммерческих, академических целей. Они могут быть интересны исследователям разных направлений: здесь и чат-боты, и данные для тестирования моделей агрегации вердиктов толокеров, для лингвистических исследований, для задач компьютерного зрения. Расскажем о них:
Toloka Persona Chat Rus
Датасет из 10 тыс. диалогов поможет исследователям диалоговых систем отработать подходы к обучению чат-ботов. Мы подготовили его совместно с iPavlov — проектом лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ, который проводит исследования в области разговорного искусственного интеллекта и разрабатывает DeepPavlov, открытую библиотеку для создания диалоговых ассистентов. Датасет Persona Chat Rus содержит профили с описанием личности человека и диалоги между участниками исследования.
Как собирались данные
На первом этапе с помощью пользователей Толоки мы собрали профили, содержащие сведения о человеке, его увлечениях, профессии, семье и событиях жизни, и отобрали те, что подходят для диалогов.
На втором этапе мы предложили участникам сыграть роль человека, описанного одним из таких профилей, и пообщаться друг с другом в мессенджере. Цель диалога — узнать больше о собеседнике и рассказать о себе. Полученные диалоги проверили другие исполнители.
Как собирались данные
На первом этапе с помощью пользователей Толоки мы собрали профили, содержащие сведения о человеке, его увлечениях, профессии, семье и событиях жизни, и отобрали те, что подходят для диалогов.
На втором этапе мы предложили участникам сыграть роль человека, описанного одним из таких профилей, и пообщаться друг с другом в мессенджере. Цель диалога — узнать больше о собеседнике и рассказать о себе. Полученные диалоги проверили другие исполнители.
Toloka Aggregation Relevance 2
Датасет позволяет исследовать методы контроля качества в краудсорсинге. В нём содержится почти полмиллиона анонимизированных оценок исполнителей, собранных на проекте «Релевантность (2 градации)» в 2016 году. Вы найдёте здесь как обезличенные оценки толокеров, так и эталонные оценки, которые помогут измерить качество ответов. Изучение этих данных позволит проследить, как мнение исполнителей влияет на качество итоговой оценки, какие методы агрегации результатов лучше использовать и сколько мнений нужно собрать, чтобы получить достоверный ответ.
Как собирались данные
Исполнителю предлагался запрос и регион пользователя, который его задал, скриншот документа и ссылка на него, возможность воспользоваться поисковыми системами и варианты ответов: «Релевантен», «Нерелевантен», «Не отображается».
Как собирались данные
Исполнителю предлагался запрос и регион пользователя, который его задал, скриншот документа и ссылка на него, возможность воспользоваться поисковыми системами и варианты ответов: «Релевантен», «Нерелевантен», «Не отображается».
Toloka Aggregation Relevance 5
Этот датасет такой же, как предыдущий, только оценки здесь собирались не по бинарной, а по пятибалльной шкале в проекте «Релевантность (5 градаций)». Датасет содержит более миллиона оценок.
Как собирались данные
Оценка документов по пяти градациям более сложная и требует большей квалификации. Исполнителю предлагался запрос и регион пользователя, который его задал, скриншот документа и ссылка на него, кнопки для использования поисковых систем и пять вариантов ответа: «Витальный», «Полезный», «Релевантный +», «Релевантный –», «Нерелевантный».
Основной показатель качества — точность агрегированных ответов, оцениваемая на основе контрольных заданий (голденсетов). У некоторых заданий в датасете не один, а несколько правильных ответов. Любой из таких ответов считается правильным. Точность по основным методам агрегации:
● Мнение большинства — 89,92%.
● Dawid-Skene — 90,72%.
● GLAD — 90,16%.
Как собирались данные
Оценка документов по пяти градациям более сложная и требует большей квалификации. Исполнителю предлагался запрос и регион пользователя, который его задал, скриншот документа и ссылка на него, кнопки для использования поисковых систем и пять вариантов ответа: «Витальный», «Полезный», «Релевантный +», «Релевантный –», «Нерелевантный».
Основной показатель качества — точность агрегированных ответов, оцениваемая на основе контрольных заданий (голденсетов). У некоторых заданий в датасете не один, а несколько правильных ответов. Любой из таких ответов считается правильным. Точность по основным методам агрегации:
● Мнение большинства — 89,92%.
● Dawid-Skene — 90,72%.
● GLAD — 90,16%.
Lexical Relations from the Wisdom of the Crowd (LRWC)
Датасет содержит мнения носителей русского языка о родо-видовых отношениях между словами: связи общего (гиперонима) и частного (гипонима). Собран исследователем Дмитрием Усталовым в 2017 году.
Как собирались данные
Для исследования взято 300 наиболее употребляемых в современном русском языке существительных. С помощью тезаурусов (РуТез, RuWordNet) и автоматизированных методов образования гиперонимов (Watset, Hyperstar) получено 10 600 родо-видовых пар (типа «котёнок» — «млекопитающее»). Участникам исследования нужно было ответить на вопрос: «Правда ли, что котёнок — это разновидность млекопитающего?» Чтобы грамотно сформулировать вопрос, гиперонимы поставили в родительный падеж при помощи морфологического анализатора и генератора pymorphy2.
Каждую пару разметили семь русскоязычных исполнителей старше 20 лет. По результатам, полученным после агрегации всех оценок, 4576 пар слов получили положительные ответы, а 6024 — отрицательные. Интересно, что участники исследования оказались более единодушны в выборе отрицательного ответа, чем положительного.
Как собирались данные
Для исследования взято 300 наиболее употребляемых в современном русском языке существительных. С помощью тезаурусов (РуТез, RuWordNet) и автоматизированных методов образования гиперонимов (Watset, Hyperstar) получено 10 600 родо-видовых пар (типа «котёнок» — «млекопитающее»). Участникам исследования нужно было ответить на вопрос: «Правда ли, что котёнок — это разновидность млекопитающего?» Чтобы грамотно сформулировать вопрос, гиперонимы поставили в родительный падеж при помощи морфологического анализатора и генератора pymorphy2.
Каждую пару разметили семь русскоязычных исполнителей старше 20 лет. По результатам, полученным после агрегации всех оценок, 4576 пар слов получили положительные ответы, а 6024 — отрицательные. Интересно, что участники исследования оказались более единодушны в выборе отрицательного ответа, чем положительного.
Human-Annotated Sense-Disambiguated Word Contexts for Russian
В датасете собрано 2562 контекстных значения 20 слов, представляющих наибольшее разнообразие смысловых значений. Исследование проведено Дмитрием Усталовым в 2017 году.
Как собирались данные
Участникам исследования демонстрировалось слово и пример его употребления в речи. Нужно было определить значение слова в контексте высказывания и выбрать один из вариантов ответа.
Как собирались данные
Участникам исследования демонстрировалось слово и пример его употребления в речи. Нужно было определить значение слова в контексте высказывания и выбрать один из вариантов ответа.
Toloka Business ID Recognition
Для этого датасета мы подготовили 10 тыс. фотографий информационных табличек организаций и текстовый файл с номерами (ИНН и ОГРН), которые были указаны на табличке. Обучившись на этих данных, модель компьютерного зрения сможет распознавать последовательность цифр на изображении. Датасет предоставлен сервисом Яндекс.Справочник.
Как собирались данные
Сначала мы запустили задание в мобильном приложении Толоки: исполнителям предлагалось приехать по адресу, отмеченному на карте, найти организацию и сфотографировать её информационную табличку. Это и другие полевые задания помогают поддерживать актуальной информацию в Яндекс.Справочнике.
Затем качество выполненных заданий проверили другие исполнители. Фотографии, на которых указаны ИНН и ОГРН, мы отправили на расшифровку. Толокеры перепечатали эти номера с фотографий, после чего мы обработали результаты и сформировали датасет.
Как собирались данные
Сначала мы запустили задание в мобильном приложении Толоки: исполнителям предлагалось приехать по адресу, отмеченному на карте, найти организацию и сфотографировать её информационную табличку. Это и другие полевые задания помогают поддерживать актуальной информацию в Яндекс.Справочнике.
Затем качество выполненных заданий проверили другие исполнители. Фотографии, на которых указаны ИНН и ОГРН, мы отправили на расшифровку. Толокеры перепечатали эти номера с фотографий, после чего мы обработали результаты и сформировали датасет.
Toloka Aggregation Features
Датасет содержит около 60 тыс. оценок в 1 тыс. заданий с правильными ответами почти для всех заданий. Исполнители классифицировали сайты по пяти категориям по наличию контента для взрослых. Дополнительно к каждому заданию прилагаются 52 действительнозначных показателя, которые можно использовать для предсказания категории.
Выбрать и скачать датасеты можно по ссылке: https://toloka.ai/datasets. Мы не планируем останавливаться на этом и призываем исследователей обратить внимание на краудсорсинг и рассказывать о своих проектах.
