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如果团队还在靠人工逐条标注文本样本，这个Python库能把这件事交给所选的大语言模型。你只需指向自己的数据集并选定模型，无论是GPT-4、Claude还是本地部署的模型，它都能完成标注、清理噪声数据，并通过自定义流程丰富文本内容。内置的置信度分数和错误分析功能，能帮你识别模型可能标错的条目，而不是盲目接受所有标签。对于需要反复执行标注任务或维护不断变化训练集的人来说，附带的基准测试工具相当实用，可以在确定最终方案前比较不同模型的表现。相比托管式标注界面，数据工程师和机器学习从业者若更想要对标注流程进行编程控制，这个工具正合心意。