首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何读取brat注解toll提供的ann文件并将其转换为python中的dataframe?

BRAT(Browser-based Annotation Tool)是一个用于文本注释的开源工具,它允许用户在文本中创建、编辑和查看实体和关系注释。.ann 文件是 BRAT 生成的注释文件格式,通常包含实体和关系的信息。

要将 BRAT 的 .ann 文件转换为 Python 中的 DataFrame,你可以按照以下步骤操作:

步骤 1: 安装必要的库

首先,确保你已经安装了 pandas 库,如果没有安装,可以使用 pip 安装:

代码语言:txt
复制
pip install pandas

步骤 2: 读取 .ann 文件

.ann 文件通常是以行为单位,每行代表一个注释实体或关系。每个实体的格式通常是:

代码语言:txt
复制
T1  实体类型 0 5    实体文本

其中 T1 是实体的唯一标识符,实体类型 是实体的类别(如 PER 表示人名),0 5 是实体在文本中的起始和结束位置,实体文本 是实体的实际文本内容。

关系的格式通常是:

代码语言:txt
复制
R1  关系类型 Arg1:T1 Arg2:T2

其中 R1 是关系的唯一标识符,关系类型 是关系的类别,Arg1:T1Arg2:T2 分别是关系的两个参数,它们指向相关的实体标识符。

步骤 3: 解析 .ann 文件并转换为 DataFrame

下面是一个简单的 Python 脚本,用于读取 .ann 文件并将其转换为 pandas DataFrame:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

def parse_ann_file(file_path):
    entities = []
    relations = []
    
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
        for line in file:
            parts = line.strip().split('\t')
            if len(parts) == 3:  # 这是一个实体行
                identifier, entity_info, text = parts
                entity_type, start, end = entity_info.split(' ')
                entities.append({
                    'ID': identifier,
                    'Type': entity_type,
                    'Start': int(start),
                    'End': int(end),
                    'Text': text
                })
            elif len(parts) == 4:  # 这是一个关系行
                identifier, relation_info, arg1, arg2 = parts
                relation_type, arg1_id, arg2_id = relation_info.split(' ')
                relations.append({
                    'ID': identifier,
                    'Type': relation_type,
                    'Arg1': arg1_id,
                    'Arg2': arg2_id
                })
    
    entities_df = pd.DataFrame(entities)
    relations_df = pd.DataFrame(relations)
    
    return entities_df, relations_df

# 使用函数
file_path = 'path_to_your_ann_file.ann'
entities_df, relations_df = parse_ann_file(file_path)

print(entities_df.head())
print(relations_df.head())

应用场景

.ann 文件转换为 DataFrame 可以方便地进行进一步的数据分析和处理,例如:

  • 统计不同类型的实体数量。
  • 分析实体之间的关系。
  • 将注释数据与其他数据集结合进行机器学习模型的训练。

可能遇到的问题及解决方法

  1. 编码问题:如果 .ann 文件包含非 ASCII 字符,确保在打开文件时指定正确的编码(如 utf-8)。
  2. 格式不一致.ann 文件可能因版本不同而有不同的格式。确保你的解析脚本与文件格式兼容。
  3. 性能问题:对于非常大的 .ann 文件,解析可能会很慢。可以考虑使用更高效的数据处理方法,如使用 Dask 库。

通过上述步骤,你可以将 BRAT 注释文件转换为 DataFrame,从而方便地在 Python 中进行数据处理和分析。

相关搜索:如何将文件夹中的多个ann文件(从brat注解)读取到一个pandas数据帧中?在python中读取复杂的JSON文件并将其存储在dataframe中如何让我的程序读取多个txt文件并将其创建到python的dataframe中?如何在python中检查文件夹中的文件并读取文件如何加快在PYTHON中读取DBF文件到Dataframe的速度?如何读取文本文件并将其转换为列表以供Python中的统计包使用如何在python中读取文件的每一行并将其附加到json文件中?如何读取CSV文件,过滤特定的记录,并根据记录将其存储在不同的java对象中。如何从xlsx中读取特定的列数据并更新到python中的js文件?如何在Python中读取带有增量名称的csv文件,并创建不同的对象?如何在python中读取csv文件并将值添加为pandas dataframe的标头?如何使用python中的函数纠正错误并将dataframe转换为文本文件我的问题是如何在Python中解析多个xml文件并将其作为dataframe处理如何让python读取txt文件中的每一行并创建单独的列表?如何读取文本文件并使用文本行创建类的实例以将其放入数组中?如何在java中读取存储在Amazon S3中的JSON文件并将其转换为CSV。使用Python Flask的OpenCV如何读取文件夹中的图像并将其流式传输到网站?用于读取一个目录中的多个excel文件并将其转换为另一个目录中的.csv文件的Python脚本如何从属于MainWindow类的QlineEdit中读取文本,并使用python和pyqt将其用于Qthread类?无法从excel文件中以正确的格式读取日期时间值并使用python将其保存在数据库中。
相关搜索:
页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

用深度学习做命名实体识别(四)——模型训练

准备训练样本 下面的链接中提供了已经用brat标注好数据文件以及brat配置文件,因为标注内容较多放到brat里加载会比较慢,所以拆分成了10份,每份包括3000多条样本数据,将这10份文件和相应配置文件放到...标注数据虽然有了,但是还不能满足我们训练要求,因为我们需要根据ann和txt,将其转成训练所需数据格式,格式如下: [kziw3zwwe2.png] 可以看到,每一行一个字符,字符后面跟上空格,然后跟上该字符标注...,最后以"END O"结尾 def from_ann2dic(r_ann_path, r_txt_path, w_path): q_dic = {} print("开始读取文件:%s"...python程序执行过程日志信息会保存在当前文件夹下log.out文件。 max_seq_length 每个样本最大长度,不能超过512。如果你某些样本超过了这个长度,需要截断。...如果你按照本文步骤,完整走到这里了,那么你已经有了一个可以识别 人名、地址、组织、公司、产品、时间,共6个实体命名实体识别模型,下一篇文章《用深度学习做命名实体识别(五):模型使用》将介绍如何使用这个模型来提供一个

2.6K81
  • 使用Dask,SBERT SPECTRE和Milvus构建自己ARXIV论文相似性搜索引擎

    Dask Bag:使我们可以将JSON文件加载到固定大小,并在每行数据上运行一些预处理功能 DASK DATAFRAME:将DASK Bag转换为DASK DATAFRAME,并可以用类似Pandas...API访问 步骤1:将JSON文件加载到Dask Bag 将JSON文件加载到一个Dask Bag,每个块大小为10MB。...v1_date():此函数是提取作者将论文第一个版上传到arxiv日期。我们将将日期转换为UNIX时间戳,并将其存储在该行中新字段。...SPECTRE嵌入,在Milvus集合执行ANN搜索,打印出结果。...collection.release() 这在单机运行时是很好方法,但是如果提供线上服务则不要这样应用,因为每次加载都需要读取硬盘数据,会很慢。

    1.3K20

    Python如何将 JSON 转换为 Pandas DataFrame

    将JSON数据转换为Pandas DataFrame可以方便地进行数据分析和处理。在本文中,我们将探讨如何将JSON转换为Pandas DataFrame介绍相关步骤和案例。...图片使用 Pandas 读取 JSON 文件在开始之前,让我们了解如何使用Pandasread_json()函数从JSON文件读取数据。...以下是读取JSON文件步骤:导入所需库:import pandas as pd使用read_json()函数读取JSON文件:df = pd.read_json('data.json')在上述代码...案例研究:从公开 API 获取 JSON 数据并转换为 DataFrame让我们提供一个实际案例,演示如何使用公开API获取JSON数据,并将其换为Pandas DataFrame。...我们还探讨了如何解析嵌套JSON数据,并提供了一个从公开API获取JSON数据并转换为DataFrame案例。最后,我们提供了一些常见JSON数据清洗和转换操作。

    1.1K20

    使用Python进行ETL数据处理

    在本次实战案例,我们使用Pythonpandas库来读取CSV文件,并将其换为DataFrame对象,如下所示: import pandas as pd df = pd.read_csv('sales.csv...') 通过上述代码,我们成功将CSV文件换为DataFrame对象,并可以使用pandas提供各种方法进行数据处理和转换。...() 通过上述代码,我们成功将DataFrame对象销售数据转换为MySQL数据库表,并将其插入到sales_data表。...其中,我们使用pandas提供to_sql()方法,将DataFrame对象转换为MySQL数据库表。 四、数据加载 数据加载是ETL过程最后一步,它将转换后数据加载到目标系统。...我们使用pandas库将CSV文件读取DataFrame对象,对其中销售数据进行了一些处理和转换,然后使用pymysql库将转换后数据插入到MySQL数据库

    1.6K20

    PythonDatatable包怎么用?

    能够读取多种文件数据,包括文件,URL,shell,原始文本,档案和 glob 等。 提供多线程文件读取功能,以获得最大速度。 在读取文件时包含进度指示器。...可以读取 RFC4180 兼容和不兼容文件。 pandas 读取 下面,使用 Pandas 包来读取相同一批数据,查看程序所运行时间。...() pandas_df = datatable_df.to_pandas() 下面,将 datatable 读取数据帧转换为 Pandas dataframe 形式,比较所需时间,如下所示: %...datatable frame 读取,然后将其换为 Pandas dataframe比直接读取 Pandas dataframe 方式所花费时间更少。...因此,通过 datatable 包导入大型数据文件将其换为 Pandas dataframe 做法是个不错主意。

    7.2K10

    PythonDatatable包怎么用?

    能够读取多种文件数据,包括文件,URL,shell,原始文本,档案和 glob 等。 提供多线程文件读取功能,以获得最大速度。 在读取文件时包含进度指示器。...可以读取 RFC4180 兼容和不兼容文件。 pandas 读取 下面,使用 Pandas 包来读取相同一批数据,查看程序所运行时间。...() pandas_df = datatable_df.to_pandas() 下面,将 datatable 读取数据帧转换为 Pandas dataframe 形式,比较所需时间,如下所示: %...datatable frame 读取,然后将其换为 Pandas dataframe比直接读取 Pandas dataframe 方式所花费时间更少。...因此,通过 datatable 包导入大型数据文件将其换为 Pandas dataframe 做法是个不错主意。

    6.7K30

    使用 Spark | 手把手带你十步轻松拿下 Spark SQL 使用操作

    而在《带你理解 Spark 核心抽象概念:RDD》 2.1 节,我们认识了如何在 Spark 创建 RDD,那 DataSet 及 DataFrame 在 Spark SQL 又是如何进行创建呢...4.1 创建数据源文件 这里使用《如何快速获取分析自己所在城市房价行情?》获取到广州二手房 csv 格式数据作为数据源文件。...4.4 读取数据源,加载数据(RDD DataFrame读取上传到 HDFS 广州二手房信息数据文件,分隔符为逗号,将数据加载到上面定义 Schema ,并转换为 DataFrame 数据集...RDD DataSet 重新读取加载广州二手房信息数据源文件将其换为 DataSet 数据集: val houseRdd = spark.sparkContext.textFile("hdfs...4.10 使用 SQL 风格进行连接查询 读取上传到 HDFS 户型信息数据文件,分隔符为逗号,将数据加载到定义 Schema ,并转换为 DataSet 数据集: case class Huxing

    8.5K51

    SpringMergedBeanDefinitionPostProcessor有什么作用 ?

    而在Bean实例化之前,会进行BeanDefinition类型归一化,即 mergeBeanFintion ,统一换为RootBeanfintion进行后续处理。...: 我们通过xml配置文件声明bean定义时候,同样可以通过xml配置来声明依赖注入点,那么如果此时xml配置声明依赖注入点和注解方式声明依赖注入点产生重叠了,那么此时谁优先级更高呢?...为了避免重复处理,checkConfigMembers() 方法会检查配置类成员元素,通过 RootBeanDefinition registerExternallyManagedConfigMember...这样,在Spring容器后续处理过程,如果遇到同一个成员被多次标注情况,Spring容器会忽略重复处理,保持一致性。...如果没有被标记,它会将其注册为外部管理配置成员。

    89320

    一文入门PythonDatatable操作

    能够读取多种文件数据,包括文件,URL,shell,原始文本,档案和 glob 等。 提供多线程文件读取功能,以获得最大速度。 在读取文件时包含进度指示器。...可以读取 RFC4180 兼容和不兼容文件。 pandas 读取 下面,使用 Pandas 包来读取相同一批数据,查看程序所运行时间。...() pandas_df = datatable_df.to_pandas() ‍下面,将 datatable 读取数据帧转换为 Pandas dataframe 形式,比较所需时间,如下所示:...datatable frame 读取,然后将其换为 Pandas dataframe比直接读取 Pandas dataframe 方式所花费时间更少。...因此,通过 datatable 包导入大型数据文件将其换为 Pandas dataframe 做法是个不错主意。

    7.6K50

    小蛇学python(4)利用SVM预测股票涨跌

    在做这个项目的过程,我体会到想成为一个合格数据分析或者数据挖掘工程师不仅技术要过关,还需要了解所要挖掘数据涉及到领域相关知识。...:/my python/python code/stock predict/Datas/Results/' #输出数据文件路径 seed = 42...这三部分代码所实现功能是读取数据,对数据进行预处理。...因此代码里循环便是excel文件名,也就是依次读取excel文件。因为数据量太大,所以我一般调试时候只跑12个月。所以我在参数初始化阶段,训练集(1,8),测试集(8,12)。 ?...然后将每个读取加工excel表格拼接在一起形成一个大表格,从总抽取70个因子作为X_in_sample,抽取return_bin作为y_in_sample作为训练集。

    1.7K10

    深入Pandas从基础到高级数据处理艺术

    引言 在日常数据处理工作,我们经常会面临需要从 Excel 读取数据并进行进一步操作任务。Python中有许多强大工具,其中之一是Pandas库。...在本文中,我们将探讨如何使用Pandas库轻松读取和操作Excel文件。 Pandas简介 Pandas是一个用于数据处理和分析强大Python库。...使用to_excel方法,我们可以将DataFrame数据写入到新Excel文件: df.to_excel('output.xlsx', index=False) 实例:读取写入新表格 下面是一个示例代码...,演示了如何读取数据并将其写入新表格: df = pd.read_excel('data.xlsx') new_data = [] for index in df.index.values:...(new_data).to_excel("new_data.xlsx", index=False) 在这个例子,我们通过遍历DataFrame索引来获取每一行数据,并将其换为字典。

    28120

    速度数百倍之差,有人断言KNN面临淘汰,更快更强ANN将取而代之

    近似最近距离算法(ANN) 严格地讲,ANN 是一种在 NN 搜索过程中允许少量误差算法。但在实际 C2C 市场,真实邻居数量比被搜索 K 近邻数量要多。...HNSW Python 包 整个 HNSW 算法代码已经用带有 Python 绑定 C++ 实现了,用户可以通过键入以下命令将其安装在机器上:pip install hnswlib。...安装导入软件包之后,创建 HNSW 图需要执行一些步骤,这些步骤已经被封装到了以下函数: import hnswlibimport numpy as npdef...然后运行以下代码将其换为数据框架。记住仅需要产品 title 列,因为将使用它来搜索相似的产品。...嵌入 要对文本数据进行相似性搜索,则必须首先将其换为数字向量。一种快速便捷方法是使用经过预训练网络嵌入层,例如 Facebook [FastText] 提供嵌入层。

    72610

    AI辅助构建知识图谱:关系抽取

    本次大赛旨在通过糖尿病相关教科书、研究论文来做糖尿病文献挖掘构建糖尿病知识图谱。参赛选手需要设计高准确率,高效算法来挑战这一科学难题。...文件标注工作基于brat软件,http://brat.nlplab.org/。...其中.txt文件为原始文档,.ann文件为标注信息,标注实体以T开头,后接实体序号,实体类别,起始位置和实体对应文档词。如果需要在brat软件查看标注结果,需要添加.conf文件。...第一赛季大赛主办方提供与糖尿病相关学术论文以及糖尿病临床指南,要求选手在学术论文和临床指南基础上,做实体标注。实体类别共十五类。...15、持续时间(Duration),包括症状持续时间,用药持续时间,如“头晕一周”“一周”。 第二赛季大赛主办方瑞金提供与糖尿病相关学术论文以及糖尿病临床指南。选手从中抽取实体之间关系。

    1.1K20

    使用Python和Pandas处理网页表格数据

    而Pandas库是Python中用于数据处理和分析重要工具,它提供了大量功能和方法,能够方便地读取、处理和分析各种结构化数据。使用Python和Pandas处理网页表格数据第一步是获取数据。...接着,我们可以使用Pandasread_html方法直接将下载下来网页表格数据转换为DataFrame对象。这样,我们就可以在Python轻松地对这些数据进行操作了。...一旦我们成功将网页表格数据转换为DataFrame对象,就可以开始进行数据清洗和处理了。比如,我们可以利用Pandas提供各种函数和方法来去除空值、重复值,修改数据类型等等。...使用Pythonrequests库下载网页数据,使用Pandasread_html方法将其换为DataFrame对象,是整个处理过程第一步。...最后,我们可以将处理好数据保存为不同格式文件,方便后续使用和分享。希望通过本文分享,大家对如何使用Python和Pandas处理网页表格数据有了更深入了解。

    26030

    Spark Structured Streaming 使用总结

    例如实时储原始数据,然后每隔几小时将其换为结构化表格,以实现高效查询,但高延迟非常高。在许多情况下这种延迟是不可接受。...幸运是,Structured Streaming 可轻松将这些定期批处理任务转换为实时数据。此外,该引擎提供保证与定期批处理作业相同容错和数据一致性,同时提供更低端到端延迟。...如何使用Spark SQL轻松使用它们 如何为用例选择正确最终格式 2.1 数据源与格式 [blog-illustration-01.png] 结构化数据 结构化数据源可提供有效存储和性能。...第一步 我们使用from_json函数读取解析从Nest摄像头发来数据 schema = StructType() \ .add("metadata", StructType() \ ....,然后将其与目标DataFrame连接,并在设备ID上进行匹配。

    9.1K61
    领券