在浏览器打开http://localhost:8080/,输入用户名和密码登录,开始使用label-studio进行标注。 2. 文本抽取任务标注 2.1 项目创建 点击创建(Create)开始创建一个新的项目,填写项目名称、描述,然后选择Object Detection with Bounding Boxes。 填写项目名称、描述 命名实体识别、关系抽取、事件抽取、实体/评价维度分类任务选...
label-studio start 在浏览器打开http://localhost:8080/,输入用户名和密码登录,开始使用label-studio进行标注。 2. 文档抽取任务标注 2.1 项目创建 点击创建(Create)开始创建一个新的项目,填写项目名称、描述,然后选择Object Detection with Bounding Boxes。
label-studio start 然后在浏览器中打开 http://localhost:8080/,输入用户名和密码登录。 二、信息抽取任务标注 信息抽取是NLP中的一项重要任务,主要包括实体识别和关系抽取。 2.1 实体识别 步骤: 项目创建:在Label Studio中创建新项目,选择适合的标注类型(如Object Detection with Bounding Boxes用于命名实体识别)。
4.基于Label studio的训练数据标注指南:情感分析任务观点词抽取、属性抽取 目录 1. 安装 1. 安装 以下标注示例用到的环境配置: Python 3.8+ label-studio == 1.7.1 paddleocr >= 2.6.0.1 在终端(terminal)使用pip安装label-studio: pipinstalllabel-studio==1.7.1 pipinstalllabel-studio#安装过程报错ERROR: Cou...
label_studio_file:从label studio导出的数据标注文件。 save_dir: 训练数据的保存目录,默认存储在data目录下。 negative_ratio: 最大负例比例,该参数只对抽取类型任务有效,适当构造负例可提升模型效果。负例数量和实际的标签数量有关,最大负例数量 = negative_ratio * 正例数量。该参数只对训练集有效,默认为5。
信息抽取是NLP中的一个重要任务,旨在从文本中抽取出实体、关系等信息。1. 项目创建与数据上传登录Label Studio后,点击“Create”创建一个新项目。 填写项目名称和描述,选择适当的任务类型(如Relation Extraction用于关系抽取)。 上传待标注的文本数据,支持多种格式(如txt、json等)。2...
在浏览器打开http://localhost:8080/,输入用户名和密码登录,开始使用label-studio进行标注。 在这里插入图片描述 2. 文本抽取任务标注 2.1 项目创建 点击创建(Create)开始创建一个新的项目,填写项目名称、描述,然后选择Object Detection with Bounding Boxes。
在浏览器打开,输入用户名和密码登录,开始使用label-studio进行标注。 2. 文本抽取任务标注 2.1 项目创建 点击创建(Create)开始创建一个新的项目,填写项目名称、描述,然后选择Object Detection with Bounding Boxes。 填写项目名称、描述 命名实体识别、关系抽取、事件抽取、实体/评价维度分类任务选择`Relation Extraction。
pip install label-studio==1.7.1 安装完成后,运行以下命令行: label-studio start 在浏览器打开http://localhost:8080/,输入用户名和密码登录,开始使用label-studio进行标注。 项目创建 点击创建(Create)开始创建一个新的项目,填写项目名称、描述,然后选择Object Detection with Bounding Boxes。
label-studio start 在浏览器打开http://localhost:8080/,输入用户名和密码登录,开始使用label-studio进行标注。 2.2 实体抽取任务标注 项目创建 点击创建(Create)开始创建一个新的项目,填写项目名称、描述,然后选择Object Detection with Bounding Boxes。 填写项目名称、描述 命名实体识别任务选择 添加标签(也可跳过后...