spacy-ner-注释器 安装 pip3 安装 spacy 使用步骤 打开index.html文件并打开其中的数据。 发布注释下载数据并使用convert_spacy_train_data.py转换为 spacy 格式 如果您愿意，将数据拆分为训练和测试并将其添加到train.py 最后在设置超参数后运行 train.py。 迭代损失记录在output_log.txt 。 准确率、召回率和 f1 分数记录在train_output.txt和test_output.txt 通过运行losses_plotter.py检查进度。 如果您希望通过模型进行训练，请下载模型并在train.py添加其名称 详细信息和积分 访问这个网址： https://manivannanmurugavel.github.io/annotating-tool/spacy-ner-annotator/

点云注释器（在开发中） 用于3D计算机视觉任务的基于Web的注释工具。 该工具是在苏宁公司进行的无收银员便利店研究的背景下开发的。 它支持点云（.pcd）进行姿势估计，跟踪和reID的注释任务。 它是由和开发的SPA。 :movie_camera: 有关检测和语义分段的注释任务，请参考Hitachi Automotive and Industry Lab的。 怎么跑 安装Node.js 从下载适合您平台的预安装程序。 下载仓库 git clone https://github.com/zexihan/point-cloud-annotator.git 启动应用程序 cd point-cloud-annotator npm install npm start 打开在浏览器中查看它。 如果您进行编辑，则页面将重新加载。 您还将在控制台中看到任何棉绒错误。 （可选）编辑configs.json。 默认情况下

＃使用pdf.js的pdf文件注释器 我添加pdf.js只是为了查看pdf文件。 要测试您的pdf文件，请将main.js文件中的文件名称“ compressed.tracemonkey-pldi-09.pdf”更改为“ ”（应该在同一域中）。 请下载进行测试。 （在网络服务器上运行） ###如何注释？ 单击文档顶部中心的可用形状。 （目前可以使用矩形和球形） ###已知的主要问题： 调整形状或单击它时，注释形状正在移动。 单击注释形状时，与其相关的注释部分不会隐藏。 ＃＃＃当前状态： 我正在尝试使用pdfjs的查看器层呈现pdf，如本所示。 （当前正在画布上渲染）

LAnn标注工具 当前情况 目前为封闭域关系三元组标注，不提供新关系的标注，之前开放域关系三元组版本将不再维护，不再维护，不再维护，存在BUG！存在BUG！存在BUG！。 计划脱离对Django框架的依赖，借助PyQt的WebEngine实现标注界面和Python程序数据传输，更好地支持Pytorch和数据处理，已基本打通JS和Python之间的墙壁。 计划加入预训练BERT模型。 LAnn简介 LAnn（Little Annotator）是一个用于标注三元组的纯前段中文标注工具。具有使用简单的特点，采用网页的形式，使用浏览器便可运行。标注过程、结果直观，易后处理。基本不用配置，快速上手。可只用于NER标注，也可以适当修改，改为POS标注（实体类型改为词性，只进行实体标注）或者分词标注（设置特殊的实体类型“词语”，只进行实体标注）。 可以先后导入test.txt、entity_dict，然

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Annotator Desktop应用程序能够通过使用不同的高质量在线资源（例如Medlineplus和Freebase）来注释生物医学文本。 用户可以介绍生物医学文档并获得有关术语的注释，例如疾病，症状和治疗方法。 此外，用户可以检索每个公认实体的更详细信息（使用集成的Web浏览器），包括相关主题，外部链接，相关书目和论文摘要。

PDF Annotator（PDF注释工具）官方正式版V8.0.0.825