Qu'est-ce que les fonctions d'étiquetage?

Les fonctions d’étiquetage sont de petites fonctions programmatiques qui attribuent automatiquement des étiquettes (marques) aux données dans les tâches d’apprentissage automatique, en particulier dans le contexte de la supervision faible (weak supervision). Elles permettent de créer des ensembles de données d’entraînement sans étiquetage manuel, en utilisant diverses heuristiques, règles, sources externes ou modèles.

Chaque fonction d’étiquetage prend un exemple de données en entrée et renvoie une étiquette (par exemple, une classe) ou une valeur spéciale indiquant que la fonction n’a pas pu attribuer d’étiquette. Finalement, un ensemble de ces fonctions est combiné pour obtenir l’étiquette finale à l’aide de modèles d’agrégation.

Exemple : pour une tâche de classification de texte, on peut écrire une fonction d’étiquetage qui vérifie la présence de certains mots-clés et, sur cette base, attribue une étiquette.

def lf_contains_urgent(text):
    return 1 if 'urgent' in text.lower() else 0  # 1 — classe positive, 0 — négative

# Utilisation
label = lf_contains_urgent("This is an urgent message")  # Renverra 1

Ainsi, les fonctions d’étiquetage aident à faire évoluer le processus d’étiquetage et à utiliser des signaux faibles pour entraîner des modèles.