データセット構築
サンプル境界、クラス体系、分割方針を定め、そのまま学習できる形で納品。
- 選別と重複除去
- 訓練 / 検証 / テスト分割
- データカードとバージョン
Data Services
アート画像、音声、産業図面、センサー信号といった非標準データを、専門家の判断とともに学習・評価に使える構造化データへ。
提供範囲
アート画像・音声・産業図面・センサー時系列に対応。データセット構築、非標準データのアノテーション、評価ベンチマーク。
パートナー
素材からデータセットまで、各工程に記録を残します。
サンプル境界、クラス体系、分割方針を定め、そのまま学習できる形で納品。
公開コレクション、提携、自社収集から取得し、出所と権利を一件ずつ記録。
形式と解像度を統一し、作品・作者・年代・素材を補完。
「理解できているか」を検証可能な設問と採点規則に分解。
CAD 図面、PCB パターン、シミュレーション結果、センサー波形。エンジニアリングデータをそのまま最先端モデルに読み解かせます。

ビュー・寸法・公差を読み取り、主要寸法の抽出、BOM 作成、改訂の差分比較まで行えます。

ネットリストとフットプリントを解析し、部品番号を照合し、ルールに基づく設計レビュー指摘を抽出します。

応力・流れのコンターを解釈し、パラメータの影響を整理し、構造化レポートの下書きを作成します。

センサー波形と設備ログを分析し、異常区間を特定し、考えられる根本原因を整理します。
難所はタグ付けではなく、排他性、境界事例、バッチ間の定義です。
主題、構図、色彩、光、筆致、材質を項目別に。
年代、流派、素材、主題、帰属を美術史の背景を持つ注釈者が担当。
画像領域、記述、構造化フィールドを相互に固定。
階層・値・排他規則を設計し、手順書を添付。
タグ体系の例
作品属性
視覚要素
意味と感情
権利と規制
実際のタグは目的に合わせて取捨し、各群に定義・境界事例・排他規則を添えます。
Quality
定義、境界事例、採点基準を書いてから注釈を始めます。
重要バッチは独立に確認し、不一致は裁定へ。
納品ごとに手順書の版、一覧、変更履歴を添付。
五つの段階。それぞれに確認点があります。
タスク、対象モデル、範囲、合格基準
分布に沿って抽出し、出所と権利を記録
手順書に沿って注記し、係争は別途表示
独立した二回目の確認、不一致は裁定
JSONL / COCO / 独自スキーマ
身元を伏せた 500 本の録音と四つのタスク:テンポ、調、拍子、構造。モデルが見るのは音声と指示だけ。データ構成、遮蔽プロトコル、評価スクリプトは公開されています。
著者 · Kun Liu · Lyra Tao
MUB-00001 – MUB-00500
1 本 5–22 区間
長調 268 / 短調 232
中央値 101
論文自身は検証中の評価資源と位置づけています。録音単位の権利処理は未了で、モデル比較も未実施。コードは MIT、音声は配布していません。
全文を読む画像‐テキスト対、領域記述、VQA
同一の設問と採点規則で比較
所蔵画像の構造化とメタデータ補完
様式・主題・機微内容の分類