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doccano使用记录

网友: 文章列表 2024-03-22 04:31:17

doccano使用记录

参考文章：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/blob/develop/model_zoo/uie/doccano.md
参考文章：https://github.com/doccano/doccano
参考文章：https://doccano.github.io/doccano/
参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/371752234
系统： Ubuntu 20.04.4 LTS (GNU/Linux 5.4.0-146-generic x86_64)
Python： 3.8.10

doccano

安装

使用下面的语句来安装，注意仅支持3.8以上的python。

pip install doccano

默认情况下，SQLite 3 用于默认数据库。如果要使用 PostgreSQL，请安装额外的依赖项：

pip install 'doccano[postgresql]'

并DATABASE_URL根据您的 PostgreSQL 凭据设置环境变量：

DATABASE_URL="postgres://${POSTGRES_USER}:${POSTGRES_PASSWORD}@${POSTGRES_HOST}:${POSTGRES_PORT}/${POSTGRES_DB}?sslmode=disable"

初始化doccano数据库

doccano init

创建一个super user。这里要把pass改成你需要的密码。当然，用户名也可以改成别的。

doccano createuser --username admin --password 123456

启动webserver

参考文章：https://doccano.github.io/doccano/faq/#how-to-create-a-user
首先，在终端中运行下面的代码来启动WebServer

doccano webserver --port 30003

然后，打开另一个终端，运行下面的代码启动任务队列：

doccano task

然后在电脑中打开http://127.0.0.1:30003/，使用刚刚的账号即可登陆。
在浏览器输入http://127.0.0.1:30003/admin/即可进行修改密码，新增用户等操作。
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使用

参考文章：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/blob/develop/model_zoo/uie/doccano.md

创建项目

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创建项目时选择序列标注任务，并勾选Allow overlapping entity及Use relation Labeling。适配命名实体识别、关系抽取、事件抽取、评价观点抽取等任务。
创建项目时选择文本分类任务。适配文本分类、句子级情感倾向分类等任务。
下面是序列标注的子选项
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导入数据集

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标签构建

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任务标注

doccano使用记录
doccano使用记录

数据导出

doccano使用记录
抽取式和实体/评价维度级分类任务数据

{ "id" : 56,
"text" : "深圳市交通运输行政执法支队2023年交通执法后勤物资配送服务项目1标采购公告\\\\n来源:深圳公共资源交易中心发布时间:2023-03-1318:54:04浏览次数:次[字体:]",
"entities" :[{ "id" : 92,
"label" : "标题",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 36 },{ "id" : 169,
"label" : "标段",
"start_offset" : 32,
"end_offset" : 34 }],
"relations" :[],
"Comments" :[]}

标注数据保存在同一个文本文件中，每条样例占一行且存储为json格式，其包含以下字段

  • id: 样本在数据集中的唯一标识ID。
  • text: 原始文本数据。
  • entities: 数据中包含的Span标签，每个Span标签包含四个字段：
    • id: Span在数据集中的唯一标识ID。
    • start_offset: Span的起始token在文本中的下标。
    • end_offset: Span的结束token在文本中下标的下一个位置。
    • label: Span类型。
  • relations: 数据中包含的Relation标签，每个Relation标签包含四个字段：
    • id: (Span1, Relation, Span2)三元组在数据集中的唯一标识ID，不同样本中的相同三元组对应同一个ID。
    • from_id: Span1对应的标识ID。
    • to_id: Span2对应的标识ID。
    • type: Relation类型。

句子级分类任务数据

{"id": 41,"data": "大年初一就把车前保险杠给碰坏了，保险杠和保险公司 真够倒霉的，我决定步行反省。","label": ["负向"]
}
  • id: 样本在数据集中的唯一标识ID。
  • data: 原始文本数据。
  • label: 文本对应类别标签。
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