TagEditor 使用教程

TagEditor 使用教程

TagEditor 🏖TagEditor - Annotation tool for spaCy 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tage/TagEditor

1. 项目介绍

TagEditor 是一个基于 spaCy 库的桌面应用程序（需 Windows 10，64 位），它允许用户快速标注文本。使用 TagEditor，您可以标注依赖关系、词性、命名实体、文本类别以及核心ference resolution。您可以创建自定义标注数据或生成训练数据集，用于与 spaCy 库或 pytorch 一起训练。

2. 项目快速启动

• 下载并解压 TagEditor.7z 文件。
• 在主目录中运行 TagEditor.exe。

标注文本

1. 插入文本或打开一个文本文件，然后按“开始标注”或选择菜单/工具中的一个选项。
2. 在屏幕底部的“标签集”面板中选择标注类型和标签。
3. 在“标签集”面板中选择一个标签，然后在编辑器窗口中选择一个单词以分配该标签。
4. 选择一个头部标签分配依赖关系。
5. 使用右键菜单进行编辑、删除、插入单词或句子，也可以合并或拆分句子。

保存和加载项目

• 使用“保存项目”进行未来的编辑。
• 使用“加载项目”继续之前的工作。

3. 应用案例和最佳实践

标注命名实体

• 在“标签集”面板中点击一个标签，然后在主窗口中选择要分配标签的单词。
• 如果启用了“NER搜索所有”选项，选择一个新的跨度，所选标签将自动分配给文本中找到的所有跨度。

标注核心ference

• 在编辑器窗口中选择一个单词或单词跨度，将其视为一个单例（单个实体）。
• 选择另一个跨度，将其与第一个实体链接并分配相同的 coref 编号。

文本分类

• 在“标签集”面板中选择分数（True 或 False）和一个类别标签。
• 在编辑器窗口中点击句子，类别和分数将被添加。
• 可以通过点击编辑器窗口中的分数标签轻松切换 True/False 状态。

4. 典型生态项目

TagEditor 可以与多种 spaCy 模型配合使用，支持自定义标注和训练数据集的创建。在开源生态中，类似的工具还包括但不限于：

• spaCy：一个开源的自然语言处理库。
• NeuralCoref：一个用于核心ference resolution 的开源库。

以上是 TagEditor 的基本使用教程，希望对您有所帮助。

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