Doccano项目自动标注功能配置指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/do/doccano 前言
在文本标注项目中，手动标注数据往往耗时耗力。Doccano提供的自动标注功能可以显著提升标注效率，本文将详细介绍如何配置和使用这一强大功能。
自动标注功能概述
自动标注功能允许Doccano通过Web API与外部服务集成，自动为文档添加标签。该功能支持：
- 使用预定义服务（如Amazon Comprehend）
- 连接自定义API服务
- 支持文本分类、序列标注和序列到序列三种任务类型
配置预定义服务（以Amazon Comprehend为例）
第一步：选择模板
- 进入项目设置页面
- 切换到"自动标注"标签页
- 点击"创建"按钮
- 从下拉菜单中选择"Amazon Comprehend Sentiment Analysis"
第二步：设置请求参数
Amazon Comprehend需要以下认证参数：
- AWS访问密钥(aws_access_key)
- AWS秘密访问密钥(aws_secret_access_key)
- 区域名称(region_name)
- 语言代码(language_code)
建议先使用测试功能验证参数是否正确配置。例如，输入测试文本"I like you"，应能获得包含"POSITIVE"情感分析结果的响应。
第三步：配置响应映射
需要将API响应转换为Doccano可识别的格式。使用Jinja2模板引擎进行转换：
[
{
"label": "{{ input.Sentiment }}"
}
]
此模板从响应中提取Sentiment字段作为标签。
第四步：配置标签映射
将API返回的标签映射到项目中定义的标签：
- 点击"添加"按钮
- "From"字段填写API返回的标签（如"POSITIVE"）
- "To"字段填写项目中定义的对应标签（如"positive"）
第五步：启用功能
在标注页面：
- 点击"自动标注"按钮
- 切换滑块启用功能
启用后，每次查看新文档时都会自动应用标注。
配置自定义API服务
第一步：选择自定义REST请求模板
在自动标注配置界面选择"Custom REST Request"选项。
第二步：开发API服务
以Flask为例，创建一个简单的API端点：
from flask import Flask, request
app = Flask(__name__)
@app.route("/", methods=["POST"])
def predict():
print(request.get_json()) # 调试用，查看接收到的数据
return {"label": "NEG"} # 示例固定返回
第三步：配置API参数
- 设置API的URL（如本地开发时为http://127.0.0.1:5000）
- 选择请求方法（POST）
- 添加请求体参数：
- 键：text
- 值：{{ text }}（Doccano会自动替换为实际文本）
第四步：测试与映射配置
- 测试API连接是否正常
- 配置响应映射模板（与预定义服务类似）
- 设置标签映射关系
最佳实践建议
- 测试先行：每个配置步骤后都进行测试，确保各环节正常工作
- 错误处理：自定义API应包含完善的错误处理机制
- 性能考虑：对于大批量文档，考虑API的响应时间和吞吐量
- 安全措施：妥善保管API密钥等敏感信息
- 版本控制：对配置好的自动标注规则进行备份
常见问题排查
- API连接失败：检查网络连接、URL和请求方法
- 认证错误：验证密钥等认证信息是否正确
- 映射错误：检查模板语法和标签映射关系
- 格式不符：确保API响应符合Doccano要求的格式
通过合理配置自动标注功能，可以显著提升标注效率，让数据科学家将更多精力放在模型优化等更有价值的工作上。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
