大多数自然语言处理项目的成功，都严重依赖于用于训练和评估模型的标注数据质量。在本期内容中，来自Explosion AI的Matt和Ines介绍了Prodigy如何改进数据标注和模型开发的工作流程。
Prodigy是一个以Python库形式实现的标注工具，它附带一个Web应用程序和一个命令行界面。开发者可以定义输入数据流并设计简单的标注界面。Prodigy可以将复杂的标注决策分解为一系列二元决策，并能方便地与spaCy模型集成。
在主动学习框架下，开发者可以指定随着新标注数据的到来，模型应如何被修改。这为持续学习和模型迭代提供了高效的途径。
