文本数据标注工具doccano【介绍最详细的一遍文章】 |
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向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx doccano是一个开源文本标注工具。它提供了文本分类,序列标注和序列到序列的标注功能。因此,您可以为情绪分析,命名实体识别,文本摘要等创建标记数据。只需创建项目,上传数据并开始标注。 总结下来就3步,上传数据,标注,下载带有标签的数据。 官网:http://doccano.herokuapp.com/ 命名实体识别 第一个演示是序列标记任务之一,命名实体识别。您只需选择文本跨度并对其进行标注即可。由于doccano支持快捷键,因此您可以快速标注文本跨度。 情感分析 第二个演示是文本分类任务之一,主题分类。由于可能有多个类别,因此您可以标注多个标签。 机器翻译 最终演示是序列任务,机器翻译的序列之一。由于序列任务的顺序可能不止一个,因此您可以创建多个响应。 doccano特性 Collaborative annotation(合作标注:可以进行多人合作,分配标注任务。) Multi-language support(支持多种语言) Mobile support(支持移动) Emoji 😄 support(支持标签) Dark theme(主题) RESTful API(RestFul风格) 安装doccano 安装:我使用的安装方式是docker镜像: 拉取doccano的Docker镜像 docker pull chakkiworks/doccano 运行:将Docker镜像作为Container运行其中可自定义用户名和密码并设置邮箱: 用户名:ADMIN_USERNAME=yourself_username 邮箱:ADMIN_EMAIL=yourself_email 密码:ADMIN_PASSWORD=yourself_password 登录: 现在,打开Web浏览器并转到http://IP:8000/login/。你应该看到登录界面: 现在,尝试使用您在上一步中创建的超级用户帐户登录。您应该看到doccano项目列表页面: 注意:只有超级管理员才能创建项目,上面的运行实际上就是创建超级管理员账号 尚未创建任何项目。要创建项目,请确保您已进入项目列表页面并选择“创建项目”按钮。您应该看到以下屏幕: 在此步骤中,您可以选择四种项目类型:文本分类,序列标记,序列到序列和语言转文字。您应该选择符合您目的的类型。 创建好项目后会跳转到导入数据页【以文本分类为例】:创建项目后,您将看到“导入数据”页面,或单击导航栏中的“导入数据”按钮。您应该看到以下屏幕: ...... 机器学习算法AI大数据技术 搜索公众号添加: datanlp 长按图片,识别二维码 阅读过本文的人还看了以下文章: TensorFlow 2.0深度学习案例实战 基于40万表格数据集TableBank,用MaskRCNN做表格检测 《基于深度学习的自然语言处理》中/英PDF Deep Learning 中文版初版-周志华团队 【全套视频课】最全的目标检测算法系列讲解,通俗易懂! 《美团机器学习实践》_美团算法团队.pdf 《深度学习入门:基于Python的理论与实现》高清中文PDF+源码 《深度学习:基于Keras的Python实践》PDF和代码 特征提取与图像处理(第二版).pdf python就业班学习视频,从入门到实战项目 2019最新《PyTorch自然语言处理》英、中文版PDF+源码 《21个项目玩转深度学习:基于TensorFlow的实践详解》完整版PDF+附书代码 《深度学习之pytorch》pdf+附书源码 PyTorch深度学习快速实战入门《pytorch-handbook》 【下载】豆瓣评分8.1,《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》 《Python数据分析与挖掘实战》PDF+完整源码 汽车行业完整知识图谱项目实战视频(全23课) 李沐大神开源《动手学深度学习》,加州伯克利深度学习(2019春)教材 笔记、代码清晰易懂!李航《统计学习方法》最新资源全套! 《神经网络与深度学习》最新2018版中英PDF+源码 将机器学习模型部署为REST API FashionAI服装属性标签图像识别Top1-5方案分享 重要开源!CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别 yolo3 检测出图像中的不规则汉字 同样是机器学习算法工程师,你的面试为什么过不了? 前海征信大数据算法:风险概率预测 【Keras】完整实现‘交通标志’分类、‘票据’分类两个项目,让你掌握深度学习图像分类 VGG16迁移学习,实现医学图像识别分类工程项目 特征工程(一) 特征工程(二) :文本数据的展开、过滤和分块 特征工程(三):特征缩放,从词袋到 TF-IDF 特征工程(四): 类别特征 特征工程(五): PCA 降维 特征工程(六): 非线性特征提取和模型堆叠 特征工程(七):图像特征提取和深度学习 如何利用全新的决策树集成级联结构gcForest做特征工程并打分? Machine Learning Yearning 中文翻译稿 蚂蚁金服2018秋招-算法工程师(共四面)通过 全球AI挑战-场景分类的比赛源码(多模型融合) 斯坦福CS230官方指南:CNN、RNN及使用技巧速查(打印收藏) python+flask搭建CNN在线识别手写中文网站 中科院Kaggle全球文本匹配竞赛华人第1名团队-深度学习与特征工程 不断更新资源 深度学习、机器学习、数据分析、python 搜索公众号添加: datayx |
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