完整教程：30分钟部署智能中文文本标注系统

完整教程：30分钟部署智能中文文本标注系统

【免费下载链接】Chinese-Annotator 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/chi/Chinese-Annotator

Chinese-Annotator是一款专为中文自然语言处理设计的智能标注工具，通过集成主动学习算法和直观的用户界面，将传统标注工作的重复劳动降至最低。无论是命名实体识别、关系抽取还是文本分类任务，这个开源平台都能提供高效的标注解决方案，让数据准备过程变得简单而智能。

🚀 环境准备与依赖安装

系统环境要求

在开始部署之前，请确保您的系统满足以下基本要求：

• Python 3.6+ 运行环境
• MongoDB 数据库服务
• Node.js 前端运行环境

项目获取与初始化

首先获取项目代码并创建隔离的Python环境：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/chi/Chinese-Annotator.git
cd Chinese-Annotator
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

后端依赖安装

安装Python项目依赖包：

pip install -r requirements.txt
pip install -e .

前端环境配置

进入前端目录并安装依赖：

cd web
npm install -g yarn
yarn install

🔧 服务启动与配置

数据库服务启动

确保MongoDB服务正常运行：

mongod

数据初始化

导入项目提供的样例标注数据：

cd ..
bash scripts/init_db.sh

后端API服务

启动Flask后端服务：

bash scripts/run_webui.sh

前端界面启动

启动Vue.js前端开发服务器：

cd web
yarn start

📊 系统功能特色

智能标注算法

系统采用主动学习策略，包含在线和离线两种算法模式：

• 在线算法：使用SVM等快速模型实时更新
• 离线算法：使用深度学习模型提供高精度预测

支持的中文NLP任务

Chinese-Annotator支持多种中文文本标注任务：

• 命名实体识别：标注人名、地名、组织机构名等实体
• 关系抽取：识别实体间的语义关系
• 文本分类：对文本内容进行分类标注
• 词性标注：标注词语的语法类别

用户友好界面

标注界面设计直观易用，主要特点包括：

• 单例标注模式，聚焦当前任务
• 智能建议，减少重复操作
• 实时模型更新，提升标注效率

🎯 快速验证与使用

完成所有服务启动后，在浏览器中访问 http://localhost:8080 即可开始使用中文文本标注功能。

💡 进阶配置建议

对于特定领域的标注需求，您可以：

• 在 user_instance/examples/ 目录下找到各类任务的配置示例
• 根据实际需求调整 config/sys_config.json 中的系统参数
• 参考官方文档：docs/official.md

通过以上步骤，您已经成功部署了一个功能完整的中文智能标注平台，可以大幅提升中文NLP项目的标注效率。

【免费下载链接】Chinese-Annotator 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/chi/Chinese-Annotator