Doccano项目自动标注功能配置指南

Doccano项目自动标注功能配置指南

doccano 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/doc/doccano

前言

在文本标注项目中，手动标注大量数据往往耗时耗力。Doccano提供的自动标注功能能够显著提升标注效率，本文将详细介绍如何配置和使用这一功能。

自动标注功能概述

自动标注功能通过调用外部API接口，实现对文本数据的自动标注处理。该功能支持两种使用方式：

1. 使用预定义服务（如Amazon Comprehend情感分析）
2. 使用自定义API服务

使用预定义服务配置指南

1. 选择服务模板

首先进入项目设置页面，打开"自动标注"选项卡。点击"创建"按钮后，从下拉菜单中选择"Amazon Comprehend Sentiment Analysis"模板。

2. 设置请求参数

根据所选服务，需要配置相应的API请求参数。对于Amazon Comprehend情感分析服务，需要提供以下关键参数：

• 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)

配置完成后，可以使用测试文本验证参数是否正确。例如输入"I like you"作为测试文本，预期应返回"POSITIVE"的情感分析结果。

3. 配置响应映射

API返回的结果需要转换为Doccano可识别的格式。Doccano支持三种标注格式：

• 文本分类：[{ "label": "标签名" }, ...]
• 序列标注：[{ "label": "标签名", "start_offset": 开始位置, "end_offset": 结束位置 }, ...]
• 序列到序列：[{ "text": "文本" }, ...]

使用Jinja2模板语法提取API响应中的关键字段。例如对于情感分析服务，可以这样配置：

[
  {
    "label": "{{ input.Sentiment }}"
  }
]

4. 配置标签映射

将API返回的标签映射到项目中定义的标签。例如：

• 从(From): "POSITIVE"
• 到(To): "positive"

5. 启用功能

完成以上配置后，在标注页面启用"自动标注"功能。启用后，系统将在查看新文档时自动应用标注。

使用自定义API服务配置指南

1. 选择自定义模板

在创建自动标注配置时，选择"Custom REST Request"模板。

2. 开发API服务

可以使用任意框架开发API服务。以下是一个使用Flask的简单示例：

from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)

@app.route("/", methods=["POST"])
def predict():
    print(request.get_json())
    return {"label": "NEG"}

3. 配置请求参数

需要设置以下参数：

• API地址(url)
• 请求方法(method)
• 请求体(body)

在请求体中，使用{{ text }}作为占位符，Doccano会在实际请求时替换为待标注文本。

4. 测试与验证

配置完成后，使用测试文本验证API是否正常工作。后续的响应映射和标签映射配置与预定义服务相同。

最佳实践建议

1. API性能优化：确保API响应时间在合理范围内，避免影响标注体验
2. 错误处理：在API中实现完善的错误处理机制
3. 批量处理：对于大批量数据，考虑实现批量处理接口
4. 结果缓存：对相同文本的重复请求可考虑实现缓存机制
5. 监控日志：记录API调用日志，便于问题排查

常见问题解决

1. API连接失败：检查网络连接、API地址和端口是否正确
2. 认证失败：验证API密钥等认证信息是否配置正确
3. 格式不匹配：确保响应映射模板与API返回数据结构一致
4. 标签映射缺失：检查是否所有可能的API返回标签都有对应的映射

通过合理配置自动标注功能，可以显著提升文本标注项目的效率，让标注人员专注于更复杂的标注任务。

doccano 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/doc/doccano