Toloka项目的限定词任务和主要任务

基础概念

Toloka是一个众包平台，允许企业将各种任务分配给全球的自由职业者。在Toloka项目中，任务可以分为限定词任务（Qualification Tasks）和主要任务（Main Tasks）。

限定词任务：这些任务用于评估和筛选工人（即众包参与者）的技能和能力。通过完成限定词任务，工人可以证明他们具备执行主要任务所需的特定技能。
主要任务：这些任务是项目的核心部分，通常涉及数据处理、图像标注、文本分析等具体工作。只有通过了限定词任务的工人，才有资格参与主要任务。

类型

数据标注：如图像标注、文本分类等。
数据收集：如市场调研、用户反馈收集等。
计算任务：如图像处理、数据分析等。

应用场景

人工智能训练：用于收集和标注训练数据集。
市场研究：收集消费者意见和市场趋势。
内容审核：对大量文本或图像进行内容审核。

遇到的问题及原因

工人技能不匹配：如果限定词任务设计不合理，可能导致筛选出的工人技能不匹配。
任务分配不均：在高并发情况下，任务分配可能出现不均衡现象。
数据质量问题：工人可能因理解偏差或疏忽导致数据质量下降。

解决方法

优化限定词任务：确保任务设计合理，能够准确评估工人技能。
使用任务调度系统：合理分配任务，避免任务堆积或分配不均。
实施质量监控：通过定期抽查和反馈机制，确保数据质量。

示例代码（Python）

import requests

# 假设这是Toloka API的URL和密钥
API_URL = "https://api.toloka.dev"
API_KEY = "your_api_key"

headers = {
    "Authorization": f"OAuth {API_KEY}"
}

# 创建限定词任务
def create_qualification_task(task_data):
    response = requests.post(f"{API_URL}/qualification-tasks", headers=headers, json=task_data)
    return response.json()

# 创建主要任务
def create_main_task(task_data):
    response = requests.post(f"{API_URL}/tasks", headers=headers, json=task_data)
    return response.json()

# 示例任务数据
qualification_task_data = {
    "title": "图像标注技能测试",
    "description": "请标注以下图像中的物体",
    "tasks": [
        {"image_url": "image_url_1", "questions": [{"id": "q1", "text": "图中有什么？"}]}
    ]
}

main_task_data = {
    "title": "图像标注",
    "description": "请标注以下图像中的物体",
    "tasks": [
        {"image_url": "image_url_2", "questions": [{"id": "q1", "text": "图中有什么？"}]}
    ]
}

# 创建任务
create_qualification_task(qualification_task_data)
create_main_task(main_task_data)