Вопрос или проблема
Я увидел инструмент labelme и задался вопросом, есть ли аналогичный инструмент для аннотирования коротких документов? Предпочтительно на Python.
Существует много таких инструментов. Вот несколько самых популярных:
- ML-Annotate – Поддерживает бинарную, многометочную и многоклассовую аннотацию.
- TagEditor – Приложение для Windows, использующее spaCy
Да, существует несколько инструментов для аннотирования коротких документов на Python. Некоторые популярные варианты включают:
-
Prodigy: Prodigy – это инструмент аннотации, который позволяет быстро и легко аннотировать короткие документы и другие текстовые данные. Он написан на Python и имеет простой, удобный интерфейс. Вы можете использовать Prodigy для аннотирования текстовых данных для таких задач, как распознавание именованных сущностей, анализ настроений и классификация тем.
-
Brat: Brat – это открытый инструмент аннотации, который широко используется для аннотирования коротких документов и других текстовых данных. Он написан на JavaScript и имеет веб-интерфейс, но вы также можете использовать его с Python с помощью библиотеки brat_client.
-
Doccano: Doccano – это еще один открытый инструмент аннотации, написанный на Python и имеющий веб-интерфейс. Он специально разработан для аннотирования текстовых данных и поддерживает широкий спектр задач аннотации, включая распознавание именованных сущностей, тегирование частей речи и анализ настроений.
-
scribe: scribe – это библиотека Python, предоставляющая инструменты для аннотирования текстовых данных. Она включает интерфейс командной строки и веб-инструмент аннотации, и разработана для удобного использования и настройки.
Надеюсь, это поможет!
Prodigy: Prodigy – мощный инструмент аннотации, который может использоваться для аннотирования коротких документов и других текстовых данных. Он имеет удобный интерфейс и ряд функций, которые упрощают аннотирование текстовых данных быстро и точно. Prodigy можно использовать в Python через его API.
spaCy: spaCy – популярная библиотека обработки естественного языка, которая включает инструменты для аннотирования и маркировки текстовых данных. У нее есть множество функций для токенизации, тегирования, синтаксического анализа и визуализации текстовых данных, и она может использоваться в Python для аннотирования коротких документов и других текстовых данных.
NLTK: Natural Language Toolkit (NLTK) – это комплексная библиотека для работы с данными на естественном языке. Она включает инструменты для токенизации, тегирования и аннотирования текстовых данных, а также функции для работы с широким спектром лингвистических данных. NLTK можно использовать в Python для аннотирования коротких документов и других текстовых данных.
GATE: GATE (General Architecture for Text Engineering) – мощная платформа для создания и развертывания систем обработки текстов. Она включает инструменты для аннотирования и маркировки текстовых данных и может использоваться в Python для аннотирования коротких документов и других текстовых данных.
Я помог создать библиотеку с открытым исходным кодом на Python под названием cleanlab, которая особенно эффективна для:
- Автоматического выявления неправильно аннотированных данных
- Определения, какие данные наиболее информативны для аннотирования (активное обучение)
- Установления точного консенсуса среди нескольких аннотаторов данных
На основе обширных опубликованных исследований эта библиотека работает для текстовых данных и других модальностей и может использоваться с любой моделью машинного обучения или LLM.
Ответ или решение
Существует множество инструментов для ускорения процесса аннотирования текстов, особенно для коротких документов. Многие из них разработаны с использованием Python и предлагают широкий спектр возможностей для различных задач аннотирования. Вот некоторые из наиболее популярных и эффективных инструментов:
1. Prodigy
Prodigy — это мощный инструмент для аннотирования, позволяющий быстро и удобно помечать короткие документы и текстовые данные. Он отличается интуитивно понятным интерфейсом и предоставляет возможность работы с различными задачами, такими как определение именованных сущностей, анализ тональности и классификация тем. Prodigy поддерживает взаимодействие с API, что делает его идеальным выбором для Python-разработчиков.
2. Doccano
Doccano — это еще один популярный инструмент для аннотирования, написанный на Python и имеющий веб-интерфейс. Он предназначен для аннотирования текстовых данных и поддерживает множество типов аннотаций, включая определение именованных сущностей и разметку частей речи. Doccano позволяет легко управлять проектами и сотрудничать с другими аннотаторами.
3. ML-Annotate
ML-Annotate — это инструмент, который поддерживает бинарные аннотации, многоуровневую и многоклассовую разметку. Он оптимизирован для использования с различными моделями машинного обучения и позволяет настраивать аннотации в соответствии с потребностями проекта.
4. TagEditor
TagEditor — это Windows-приложение, которое использует библиотеку spaCy для работы с текстом. Этот инструмент подходит для быстрого аннотирования и предоставляет функционал для обработки текстов на русском языке, что может значительно ускорить процесс разметки.
5. scribe
Scribe — это библиотека Python, которая включает инструменты для аннотирования текстовых данных. Она поставляется с командной строкой и веб-интерфейсом, что делает её гибким инструментом для аннотирования и доработки.
6. GATE
GATE (General Architecture for Text Engineering) — это мощная платформа для создания и развёртывания систем обработки текста. Она предоставляет разнообразные инструменты для аннотирования и может использоваться в Python для работы с короткими документами.
7. cleanlab
cleanlab — это библиотека, предназначенная для автоматизации выявления неправильно аннотированных данных, а также для определения наиболее информативных данных для аннотации (активное обучение). Она основана на обширных исследованиях и эффективно применяется как для текстовых данных, так и для других модальностей.
8. spaCy и NLTK
Кроме специализированных инструментов, библиотеки, такие как spaCy и NLTK, предлагают мощные функции для токенизации, тэгирования, парсинга и визуализации текстовых данных. Эти библиотеки предоставляют разработчикам возможность интеграции аннотирования в собственные проекты.
В итоге, существуют многочисленные инструменты и библиотеки, способные значительно облегчить процесс аннотирования текстов. Выбор конкретного инструмента зависит от ваших потребностей, типа аннотации и того, насколько глубоко вы планируете интегрировать его в свои рабочие процессы. Надеюсь, эта информация окажется полезной для вас в выборе подходящего инструмента для аннотирования текстовых данных.