在二维坐标图中我们经常对绘制的图形进行标注。在 matplotlib 中比较常用的有text和annotate两种标注方法，其中：
在大数据时代，海量的文本数据需要进行自动化处理和分析。文本分类和标注是自然语言处理领域的重要任务，它们可以帮助我们对文本数据进行整理、组织和理解。今天我们就介绍一下如何使用Python和自然语言处理技术实现文本分类和标注，并提供一些实用的案例和工具。
(1).最基础的实体标注功能需要实时可视化显示每次的标注结果，每次标注时需要支持可选择大量实体类型。
从事NLP以来，最常接触的就是各种文本标注工具，现在网上能找到的支持中文文本标注的开源工具不多。在我们团队发展前期，尝试了很多不同的开源工具，像是BRAT，YEDDA，DeepDive，由于之前做的大多是实体标注的项目，这些开源工具基本可以满足需求，但在使用过程中也存在着诸多不便，比如安装过程十分复杂，界面都是英文的，交互做的不够清晰，这些对标注人员都很不友好。
本文是对论文《Multi-View Active Learning for Video Recommendation》的解读。该论文由南京航空航天大学、阿里文娱摩酷实验室合作完成，旨在降低视频推荐模型训练中的视频标注代价。
自然语言处理技术（NLP）在多个领域有着广泛运用，比如情感分析、文本相似度、评论观点抽取、文本分类、词法分析等等，算法模型训练离不开大量标注好的文本，动辄几万条、几十万条，有的公司是算法人员自己用excel标注，效率非常低。最近找到了在线标注的文本标注工具，给大家介绍一下，工具注册链接 biao.jd.com/bz
“ 本文是用深度学习做命名实体识别系列的第一篇，通过本文，你将了解如何用brat做文本数据标注。”
无论是在传统机器学习领域还是现今炙手可热的深度学习领域，基于训练样本有明确标签或结果的监督学习仍然是一种主要的模型训练方式。尤其是深度学习领域，需要更多数据以提升模型效果。
目前有很多开源的标注工具，但只解决了数据标注链路中的部分环节。对于可流程化的标注作业来说，除了支撑图像、文本和音视频的标注外，还需考虑数据的存取、人员的分配、标注进度管理和标注看板等内容。
摘要：本篇主要讲解将主动学习应用到文本分类任务。首先讲了下为啥要研究主动学习。因为标注样本是有成本的，所以我们要尽量用更少的标注样本来得到一个效果更好的模型，这是研究主动学习的原因和目的；然后详解主动学习，主要包括主动学习的定义、基本流程、查询策略的设计原则、常用的查询策略以及主动学习的评价指标等；最后讲了下将主动学习应用到文本分类实战的详细步骤，从使用不同的BERT预训练模型获取多个分类器到基于委员会的查询策略获取不确定性较大的样本，再到基于SimBERT获取语义相似度较远的样本，再到结合业务视角选择最终的样本。对于希望将主动学习应用到实际的机器学习项目的小伙伴可能会有帮助。
视觉 - 语言预训练 (Vision-Language Pre-training，VLP) 提高了许多视觉 - 语言任务的性能。然而，大多数现有的预训练模型只能在基于理解任务或基于生成任务中表现出色。
当使用Python的自然语言处理库（NLTK）的时候，你可能会遇到一个LookupError的错误，错误信息中提示："Resource [93maveraged_perceptron_tagger[0m not found"。这个错误通常出现在你尝试使用NLTK进行词性标注（part-of-speech tagging）时。这篇博客文章将向你介绍该错误的原因，以及如何通过使用NLTK Downloader来解决这个问题。
单目标跟踪（SOT）是计算机视觉任务中的关键，专注于在视频序列中跟踪移动目标。研究行人一致观察到，在内容更复杂的长时间视频中，大多数跟踪器的性能有限。此外，仅依赖视觉模态大大限制了这种系统的多功能性。因此，一些研究开始为SOT任务提供语义标注，导致了视觉语言跟踪（VLT）任务的产生。VLT任务的提出帮助SOT研究更接近人类方式，并拓宽了其应用前景。与边界框（BBox）相比，自然语言提供了更用户友好和直观的目标描述方式，允许从空间位置到高级语义细节的精确描述，以提高跟踪性能。在定义VLT任务时，研究行人从两个主要观点整合文本标注：
现在网络上关于深度学习算法的文章很多，但深度学习其实是数据驱动型。很多时候数据足够好，能给算法开发提供很大的便利。
近年来，场景文本阅读（Text Spotting）有了显著进步，能同时定位和识别文本，广泛应用于智慧办公、金融、交通等领域。
数据标注行业流淌这么一句话：“有多少智能，就有多少人工”。大量的训练数据是进行深度学习的前提，数据的质量决定了模型的上限，而训练数据产生离不开数据标注，数据标注作为机器学习工程中重要的一环，是构建 AI 金字塔的基础。以旷世科技 AI 独角兽为例，它的标注员工多达 405 人，占公司员工比例的 17.2 %
序列标注（Sequence labeling）是我们在解决NLP问题时经常遇到的基本问题之一。在序列标注中，我们想对一个序列的每一个元素标注一个标签。一般来说，一个序列指的是一个句子，而一个元素指的是句子中的一个词。比如信息提取问题可以认为是一个序列标注问题，如提取出会议时间、地点等。
在医疗、金融、法律等领域，高质量的标注数据十分稀缺、昂贵，我们通常面临少样本低资源问题。本文从「文本增强」和「半监督学习」这两个角度出发，谈一谈如何解决少样本困境。
OpenAI 的长期目标之一是使用强化学习解决真实世界问题的时候也能保持实用性和安全性（这一点和 DeepMind 有类似之处），那么在 OpenAI 看来，使用语言的能力就是达到这个目标的关键因素之一。
机器能跟人类交流吗？能像人类一样理解文本吗？这是大家对人工智能最初的想象。如今，NLP 技术可以充当人类和机器之间沟通的桥梁。环顾周围的生活，我们随时可以享受到 NLP 技术带来的便利，语音识别、机器翻译、问答系统等等。
摘要：本篇介绍了我们实际项目文本分类任务样本优化实践汇总。首先样本层面优化文本分类任务需要解决如何又快又好的获取人工标注数据集、如何解决样本不均衡问题和如何获取更多的训练样本三个问题；然后通过主动学习可以又快又好的获取人工标注数据集以及通过损失函数解决样本不均衡问题；最后重点介绍了我们的半监督和自训练流程项目，主要包括半监督项目的目标以及基本流程。对于希望提升文本分类任务线上效果的小伙伴可能有所帮助。
GitHub - doccano/doccano: Open source annotation tool for machine learning practitioners.
以下文章来自知乎，作者Bill Tong。Bill Tong，上海交通大学管理科学与工程博士，曾出版《在线文本数据挖掘》一书。
自然场景下的文字检测与识别是近年来的热点研究方向之一，也是很多计算机视觉技术实现应用时的重要步骤。相较于技术已经相对成熟的打印文档文字识别，自然场景中的文本识别仍具困难，比如文字的呈现可以有多种方向、多样的颜色和字体等，这些情况都为文字检测与识别技术在现实生活中的应用带来了挑战。
文本分类是NLP领域的最常见工业应用之一，也是本人在过去的一年中接触到最多的NLP应用，本文「从工业的角度浅谈实际落地中文本分类的种种常见问题和优化方案」。
因此将有五个主要的功能模块：sl（序列标注）、tc（文本分类）、sr（句子关系）、tg（文本生成）、sp（结构分析）和其他功能模块如we（词向量）。
自然语言处理本身是为了让计算机能够处理、理解以及运用人类语言，从而达到人与计算机之间的有效通讯，为了研究信息检索、情感分析、文本分类、智能问答、摘要提取、文本挖掘，舆情分析、知识图谱等方面的问题，解决在词态、句法、语义上的歧义性，这里主要是介绍我个人在使用相关算法学习时使用的开源标注工具和标注平台，以供参考。
在日常工作、生活中，语音识别技术作为基础服务，越来越多的出现在我们周围，比如智能音箱、会议记录、字幕生成等等。
随着AI技术的发展，NLP技术已经陆续“上岗”至各类产业应用场景中，自动处理繁杂而重复性的工作，如新闻内容自动分类、智能客服自动回复、评论敏感词审核、用户评论情感分析等。
1.基于Label studio的训练数据标注指南：信息抽取（实体关系抽取）、文本分类等
来源：学术头条 大数据文摘本文约1000字，建议阅读5分钟能否让机器帮助人类完成这一基础任务呢？ 当前，很多自然语言处理（NLP）应用需要高质量的标注数据来支撑，特别是当这些数据被用于训练分类器或评估无监督模型的性能等任务中。 例如，人工智能研究人员通常希望过滤嘈杂的社交媒体数据的相关性，将文本分配到不同的主题或概念类别，或衡量其情绪或立场。 而且，无论这些任务使用什么具体方法（监督、半监督或无监督），都需要标注好的数据来建立一个训练集或黄金标准。 然而，在大多数情况下，要完成高质量的数据标注（data
---- 新智元报道 来源：学术头条 编辑：好困 【新智元导读】最近，来自苏黎世大学的研究团队发现，ChatGPT在多个NLP标注任务上胜过众包工作者，具有较高一致性，且每次标注成本仅约0.003美元，比MTurk便宜20倍。 当前，很多自然语言处理（NLP）应用需要高质量的标注数据来支撑，特别是当这些数据被用于训练分类器或评估无监督模型的性能等任务中。 例如，人工智能研究人员通常希望过滤嘈杂的社交媒体数据的相关性，将文本分配到不同的主题或概念类别，或衡量其情绪或立场。 而且，无论这些任务使用什
中文文本通常没有像英文那样的明确分隔符，因此需要使用分词技术将连续的汉字序列切分成有意义的词语。
来源：Paperweekly 本文长度为2218字，建议阅读4分钟 本文为你介绍中文文本标注工具的构建方法，并提供多个开源文本标注工具。 项目地址: https://github.com/crownpku/Chinese-Annotator 自然语言处理的大部分任务是监督学习问题。序列标注问题如中文分词、命名实体识别，分类问题如关系识别、情感分析、意图分析等，均需要标注数据进行模型训练。在深度学习大行其道的今天，基于深度学习的 NLP 模型更是数据饥渴。 最前沿的 NLP 技术往往首先针对英文语料
关键信息抽取 (Key Information Extraction, KIE)指的是是从文本或者图像中，抽取出关键的信息。针对文档图像的关键信息抽取任务作为OCR的下游任务，存在非常多的实际应用场景，如表单识别、车票信息抽取、身份证信息抽取等。然而，使用人力从这些文档图像中提取或者收集关键信息耗时费力，怎样自动化融合图像中的视觉、布局、文字等特征并完成关键信息抽取是一个价值与挑战并存的问题。
如上图所示，请求体中是要提取实体的句子，也可以是短文，接口返回的就是句子中识别出来的各种实体。
文档版面分析是对图片或页面扫描图像上感兴趣的区域进行定位和分类的过程，版面分析的目的是让机器“看懂”文档结构，即将文档图像分割成不同类型内容的区域，并分析区域之间的关系，这是内容识别之前的关键步骤。从广义上讲，大多数方法可以提炼为页面分割和逻辑结构分析。
腾讯云释义（Tencent Cloud Explanation，TCEX）是一款为开发者提供的简单易用的内容解析工具。该工具集成了腾讯云光学字符识别（OCR）和腾讯云自然语言处理（NLP）能力，支持对文本进行分类、理解内容的情感、命名实体识别、合同关键信息抽取。开发者无需算法背景，通过在线标注，即可训练生成自定义的模型。
词性，也称为词类，是词汇的语法属性，是连接词汇到句法的桥梁。 词性标注（Part-of-Speech Tagging或POS Tagging)，又称为词类标注，是指判断出在一个句子中每个词所扮演的语法角色。
大数据文摘授权转载自学术头条 当前，很多自然语言处理（NLP）应用需要高质量的标注数据来支撑，特别是当这些数据被用于训练分类器或评估无监督模型的性能等任务中。 例如，人工智能研究人员通常希望过滤嘈杂的社交媒体数据的相关性，将文本分配到不同的主题或概念类别，或衡量其情绪或立场。 而且，无论这些任务使用什么具体方法（监督、半监督或无监督），都需要标注好的数据来建立一个训练集或黄金标准。 然而，在大多数情况下，要完成高质量的数据标注（data annotation）工作，依然离不开数据标注平台上的众包工作者或诸如
对于文本分类来说，数据标注是一项耗时且昂贵的工作。在训练数据集较小的情况下，使用预训练的ChatGPT模型可能比从头开始训练分类器或微调现有模型在测试集上实现更高的分类准确度。此外，ChatGPT可以帮助标注数据，以用于微调文本分类模型。
自然语言处理(NLP)的正式定义：是一个使用计算机科学、人工智能(AI)和形式语言学概念来分析自然语言的研究领域。不太正式的定义表明：它是一组工具，用于从自然语言源(如web页面和文本文档)获取有意义和有用的信息。 NLP工具的实现一般是基于机器学习与深度学习、其它算法(Lucene Core)；基于前两者的实现是比较流行且持续在探索演进。
这一章我们不聊模型来聊聊数据，解决实际问题时90%的时间其实都是在和数据作斗争，于是无标注，弱标注，少标注，半标注对应的各类解决方案可谓是百花齐放。在第二章我们也尝试通过多目标对抗学习的方式引入额外的NER样本，或者分词边界来提高people daily小样本数据集的效果。
今天要和大家分享的是2019年Google Research的一篇关于文本生成的论文[1]，已开源[2]。
各位小伙伴，最近全国各地陆续发现新型冠状病毒感染的肺炎疫情，又赶上春节，大家出门请注意戴口罩，做好防护~~
我们知道，监督式深度学习非常依赖于带标签的数据集，通常数据集越大，训练出的模型效果越好，对于文本检测和识别也是如此，为了训练出好的模型，我们需要大型数据集。然而，为了收集真实世界的带标签的图片数据集非常难，为图片做标注非常耗时，代价昂贵，个人和小型企业无法承担。得益于互联网的开放性，我们可以得到许多大的公司和研究机构标注好的数据集，下面就简单汇总一下在文本检测和识别领域有哪些开放数据集。
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