label-studio == 1.7.1 paddleocr >= 2.6.0.1 在终端(terminal)使用pip安装label-studio: pip install label-studio==1.7.1 pip install label-studio#安装过程报错ERROR: Could not install packages due to an OSError: [WinError 5] 拒绝访问#添加管理员权限pip install --user label-studio #如果途中出现...
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 ...
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。 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 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,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。
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 ...
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。