1.基于Label studio的训练数据标注指南:信息抽取(实体关系抽取)、文本分类等2.基于Label studio的训练数据标注指南:(智能文档)文档抽取任务、PDF、表格、图片抽取标注等3.基于Label studio的训练数据标注指南:文本分类任务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 2. 文本...
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。
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...
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。
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...
label-studio start 1. 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。
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择...
1. 实体抽取 对于文本中的实体,如名称、日期等,使用Span类型标签进行标注。在Label Studio中,通过选择文本并分配相应的标签来完成标注。2. 关系抽取 关系抽取需要标注实体之间的关系。首先,标注主体(Subject)和客体(Object),然后使用关系连线将两者连接起来,并添加相应的关系类型标签。3...
基于Label studio实现UIE信息抽取智能标注方案,提升标注效率! 项目链接见文末 人工标注的缺点主要有以下几点: 产能低:人工标注需要大量的人力物力投入,且标注速度慢,产能低,无法满足大规模标注的需求。 受限条件多:人工标注受到人力、物力、时间等条件的限制,无法适应所有的标注场景,尤其是一些复杂的标注任务。
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。