An annotation is extra information associated with a particular point in a document or other piece of information. It can be a note that includes a comment or explanation.[1] Annotations are sometimes presented in the margin of book pages. For annotations of different digital media, see web annotation and text annotation.
Annotation Practices are highlighting a phrase or sentence and including a comment, circling a word that needs defining, posing a question when something is not fully understood and writing a short summary of a key section.[2] It also invites students to "(re)construct a history through material engagement and exciting DIY (Do-It-Yourself) annotation practices."[3]
Text and film annotation is a technique that involves embedding comments or textual notes within a film. Analyzing videos is an undertaking that is never entirely free of preconceived notions, and the first step for researchers is to find their bearings within the field of possible research approaches and thus reflect on their own basic assumptions.[4] Annotations can take part within the video, and can be used when the data video is recorded. It is being used as a tool in text and film to write one's thoughts and emotion into the markings.[2] In any number of steps of analysis, it can also be supplemented with more annotations. Anthropologists Clifford Geertz calls it a "thick description." This can give a sense of how useful annotation is, especially by adding a description of how it can be implemented in film.[4]

Marginalia are notes or drawings in the margins of manuscripts. Readers commonly wrote notes in the margins of books to enhance the understanding of later readers.
Textual scholarship is a discipline that often uses the technique of annotation to describe or add additional historical context to texts and physical documents to make it easier to understand.[5]

Students often highlight passages in books in order to actively engage with the text. Students can use annotations to refer back to key phrases easily, or add marginalia to aid studying and finding connections between the text and prior knowledge or running themes.[6] Annotation work is often assigned to high school level students as a means of ensuring engagement with the text.
Annotated bibliographies add commentary on the relevance or quality of each source, in addition to the usual bibliographic information that merely identifies the source.
Students use annotation not only for academic purposes, but interpreting their own thoughts, feelings, and emotions.[2]
Mathematical expressions (symbols and formulae) can be annotated with their natural language meaning. This is essential for disambiguation, since symbols may have different meanings (e.g., "E" can be "energy" or "expectation value", etc.).[7][8] The annotation process can be facilitated and accelerated through recommendation, e.g., using the "AnnoMathTeX" system that is hosted by Wikimedia.[9][10][11]
From a cognitive perspective, annotation has an important role in learning and instruction. As part of guided noticing it involves highlighting, naming or labeling and commenting aspects of visual representations to help focus learners' attention on specific visual aspects. In other words, it means the assignment of typological representations (culturally meaningful categories), to topological representations (e.g. images).[12] This is especially important when experts, such as medical doctors, interpret visualizations in detail and explain their interpretations to others, for example by means of digital technology.[13] Here, annotation can be a way to establish common ground between interactants with different levels of knowledge.[14] The value of annotation has been empirically confirmed, for example, in a study which shows that in computer-based teleconsultations the integration of image annotation and speech leads to significantly improved knowledge exchange compared with the use of images and speech without annotation.[15]
YouTubeでは、約10年間のサービスを経て、2019年1月15日に注釈機能が削除されました。 [ 16 ]注釈機能は、動画の再生中にユーザーが情報を追加できるようにするものでしたが、YouTubeは、小さなモバイル画面ではうまく機能せず、悪用されていると指摘しました。
XMLやHTMLのようなマークアップ言語は、構文的にテキストと区別できる方法でテキストに注釈を付けます。これらは、望ましい視覚的表現に関する情報や、セマンティックウェブのように機械が読み取れる意味情報を追加するために使用できます。[ 17 ]
これにはCSVとXLS が含まれます。表形式データに意味注釈を割り当てるプロセスは、意味ラベル付けと呼ばれます。意味ラベル付けは、オントロジーから表形式データに注釈を割り当てるプロセスです。[ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ]このプロセスは、意味注釈とも呼ばれます。[ 22 ] [ 21 ]意味ラベル付けは、多くの場合、(半)自動で行われます。意味ラベル付けの手法は、エンティティ列、[ 21 ]数値列、[ 18 ] [ 20 ] [ 23 ] [ 24 ]座標、[ 25 ]などに適用されます。[ 25 ] [ 24 ]
機械学習技術を利用する意味ラベル付けの種類はいくつかあります。これらの技術は、Flach [ 26 ] [ 27 ]の研究に従って、次のように分類できます。幾何学的 (サポートベクターマシン、線形回帰など、線と平面を使用)、確率的 (条件付き確率場など)、論理的 (決定木学習など)、および非機械学習技術 (カバレッジと特異性のバランスをとるなど[ 21 ] )。幾何学的、確率的、論理的な機械学習モデルは相互に排他的ではないことに注意してください。[ 26 ]
Pham et al.[28] use Jaccard index and TF-IDF similarity for textual data and Kolmogorov–Smirnov test for the numeric ones. Alobaid and Corcho[20] use fuzzy clustering (c-means[29][30]) to label numeric columns.
Limaye et al.[31] uses TF-IDF similarity and graphical models. They also use support-vector machine to compute the weights. Venetis et al.[32] construct an isA database which consists of the pairs (instance, class) and then compute maximum likelihood using these pairs. Alobaid and Corcho[33] approximated the q-q plot for predicting the properties of numeric columns.
Syed et al.[34] built Wikitology, which is "a hybrid knowledge base of structured and unstructured information extracted from Wikipedia augmented by RDF data from DBpedia and other Linked Data resources."[34] For the Wikitology index, they use PageRank for Entity linking, which is one of the tasks often used in semantic labelling. Since they were not able to query Google for all Wikipedia articles to get the PageRank, they used Decision tree to approximate it.[34]
Alobaid and Corcho[21] presented an approach to annotate entity columns. The technique starts by annotating the cells in the entity column with the entities from the reference knowledge graph (e.g., DBpedia). The classes are then gathered and each one of them is scored based on several formulas they presented taking into account the frequency of each class and their depth according to the subClass hierarchy.[35]
Here are some of the common semantic labelling tasks presented in the literature:
これは意味ラベル付けで最も一般的なタスクです。セルのテキストとデータソースが与えられると、このアプローチはエンティティを予測し、それを指定されたデータソースで識別されたエンティティにリンクします。たとえば、このアプローチへの入力が「Richard Feynman」というテキストと DBpedia の SPARQL エンドポイントへの URL である場合、このアプローチは DBpedia のエンティティである「http://dbpedia.org/resource/Richard_Feynman」を返します。一部のアプローチは完全一致を使用します。[ 21 ]他のアプローチはコサイン類似度[ 31 ]などの類似度メトリックを使用します。
テーブルの主題列は、テーブル内の主要な主題/エンティティを含む列です。[ 18 ] [ 27 ] [32] [ 36 ] [ 37 ]一部のアプローチでは主題列を入力として想定していますが[ 21 ] 、 TableMiner+のように主題列を予測するものもあります。[ 37 ]
列のタイプは、さまざまなアプローチによって異なる方法で分類されます。[ 27 ]文字列/テキストと数値に分類するものもあれば[ 20 ] [ 28 ] [ 38 ] [ 24 ]、さらに細かく分類するものもあります[ 27 ](例:数値タイプ分類[ 18 ]、日付分類[ 34 ] [ 32 ]、座標分類[ 39 ])。
マドリードとスペインの関係は「capitalOf」です。[ 40 ]このような関係は、 DBpediaなどのオントロジーで簡単に見つけることができます。Venetis ら[ 32 ]は TextRunner [ 41 ]を使用して2 つの列間の関係を抽出します。Syed ら[ 34 ]は 2 つの列のエンティティ間の関係を使用し、最も頻繁に出現する関係を選択します。
T2D [ 42 ]は、意味ラベル付けの最も一般的なゴールドスタンダードです。T2D には、T2Dv1 (T2D と呼ばれることもあります) と T2Dv2 の 2 つのバージョンがあります。[ 42 ]他の有名なベンチマークは SemTab Challenge で公開されています。[ 43 ]
Git、Team Foundation Server、Subversionなどのソースコード管理システムで使用される「annotate」機能(「blame」または「praise」とも呼ばれる)は、リポジトリにソースコードの変更をコミットしたユーザーを特定します。この機能は、各行にその行を編集した最後の貢献者の名前(および場合によってはリビジョン番号)が注釈として付加されたソースコードのコピーを出力します。これは、変更によって不具合が発生した場合に責任の所在を明確にしたり、優れたコードの作者を特定したりするのに役立ちます。
特殊なケースとして、Java プログラミング言語では、アノテーションをソースコード内の構文メタデータの特殊な形式として使用でき、リフレクティブ プログラミングで操作できます。[ 44 ]クラス、メソッド、変数、パラメータ、パッケージにアノテーションを付けることができます。アノテーションはコンパイラによって生成されたクラス ファイルに埋め込むことができ、 Java 仮想マシンによって保持され、アプリケーションの実行時動作に影響を与えることができます。Java では、既存のアノテーションからメタ アノテーションを作成することが可能です。[ 45 ]
C#などの他の言語にも、「属性」と呼ばれる同様の機能があります。C ++ には、プログラマがコンパイラに指示を与えることができる「属性」があり[ 46 ]、C++26ではJava のアノテーションに似たリフレクション アノテーションが導入されています[ 47 ] 。
1980年代以降、分子生物学とバイオインフォマティクスはDNAアノテーションの必要性を生み出しました。DNAアノテーションまたはゲノムアノテーションとは、ゲノム内の遺伝子とすべてのコード領域の位置を特定し、それらの遺伝子が何をするかを決定するプロセスです。アノテーション(文脈に関係なく)は、説明または解説として追加されるメモです。ゲノムが配列決定されたら、それを理解するためにはアノテーションが必要です。[ 49 ]
In the digital imaging community the term annotation is commonly used for visible metadata superimposed on an image without changing the underlying master image, such as sticky notes, virtual laser pointers, circles, arrows, and black-outs (cf. redaction).[50]
In the medical imaging community, an annotation is often referred to as a region of interest and is encoded in DICOM format.
In the United States, legal publishers such as Thomson West and LexisNexis publish annotated versions of statutes, providing information about court cases that have interpreted the statutes. Both the federal United States Code and state statutes are subject to interpretation by the courts, and the annotated statutes are valuable tools in legal research.[51]
One purpose of annotation is to transform the data into a form suitable for computer-aided analysis. Prior to annotation, an annotation scheme is defined that typically consists of tags. During tagging, transcriptionists manually add tags into transcripts where required linguistical features are identified in an annotation editor. The annotation scheme ensures that the tags are added consistently across the data set and allows for verification of previously tagged data.[52] Aside from tags, more complex forms of linguistic annotation include the annotation of phrases and relations, e.g., in treebanks. Many different forms of linguistic annotation have been developed, as well as different formats and tools for creating and managing linguistic annotations, as described, for example, in the Linguistic Annotation Wiki.[53]
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