Chinese-Annotator中文文本标注工具完整安装配置指南
【免费下载链接】Chinese-Annotator 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/chi/Chinese-Annotator
Chinese-Annotator是一个专为中文文本标注设计的开源工具，旨在简化自然语言处理任务中的数据标注流程。该项目采用全栈技术架构，结合智能算法大幅提升标注效率，特别适合中文NLP项目开发。
项目概述
Chinese-Annotator主要支持以下四种中文NLP任务的标注：
- 中文命名实体识别 - 识别文本中的实体名称
- 中文关系识别 - 识别实体间的关系
- 中文文本分类 - 对文本进行分类标注
- 词性标注 - 标注词语的词性
项目采用模块化设计，主要包含算法工厂、任务中心、Web用户界面和用户实例配置等核心组件。
系统环境要求
在开始安装前，请确保系统满足以下要求：
- Python 3.6+ - 核心编程环境
- MongoDB - 数据存储引擎
- Node.js - 前端运行环境
详细安装步骤
第一步：获取项目代码
使用以下命令克隆项目到本地：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/chi/Chinese-Annotator.git
cd Chinese-Annotator
第二步：配置Python虚拟环境
创建并激活Python虚拟环境以避免依赖冲突：
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
第三步：安装Python依赖
在虚拟环境中安装所有必需的Python包：
pip install -r requirements.txt
pip install -e .
第四步：启动数据库服务
确保MongoDB服务已启动：
mongod
第五步：初始化数据库
导入项目提供的样例数据：
bash scripts/init_db.sh
第六步：启动后端服务
启动Flask后端API服务：
bash scripts/run_webui.sh
第七步：安装前端依赖
进入前端项目目录并安装依赖：
cd web
npm install -g yarn
yarn install
第八步：启动前端开发服务
启动Vue.js前端开发服务器：
yarn start
项目架构说明
Chinese-Annotator采用前后端分离的架构设计：
- 后端：基于Flask框架构建RESTful API
- 前端：使用Vue.js开发交互界面
- 数据库：MongoDB存储标注数据
- 算法模块：包含预处理、在线学习和离线学习算法
功能特性
智能标注算法
项目采用主动学习策略，结合在线和离线算法：
- 在线算法：使用SVM等快速模型实时更新
- 离线算法：使用深度学习模型进行高精度训练
- 智能推荐：自动推荐最需要标注的样本
用户友好的标注界面
标注界面设计简洁直观，用户只需关注当前标注任务，支持以下操作：
- 点击"正确"提供正样本
- 点击"错误"提供负样本
- 使用"略过"过滤不相关信息
- "Redo"功能允许撤回操作
配置说明
系统配置文件位于config目录，主要配置项包括：
- 数据库连接设置
- 算法参数配置
- 任务类型定义
验证安装
完成所有安装步骤后，打开浏览器访问 http://localhost:8080，应该能够看到：
- 完整的中文标注界面
- 预加载的示例数据集
- 可用的标注功能菜单
常见问题解决
前端服务启动失败 检查Node.js版本是否兼容，确保yarn正确安装。
数据库连接问题 确认MongoDB服务正常运行，检查连接配置。
依赖安装冲突 使用虚拟环境隔离依赖，确保requirements.txt中的包版本兼容。
开始使用
现在您已经成功安装配置了Chinese-Annotator，可以开始进行中文文本标注工作。系统提供了多种示例配置，您可以根据具体任务需求进行定制。
通过智能算法辅助，Chinese-Annotator能够显著减少人工标注工作量，让您专注于更有价值的NLP任务开发。
【免费下载链接】Chinese-Annotator 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/chi/Chinese-Annotator
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
