中文自然语言处理 (NLP) 标注工具，与 有志之士 共同 促进 中文 自然语言处理 的 发展。

使用bert分词方案，请下载对应bert模型并且 https://www.kaggle.com/terrychanorg/chinese-roberta-wwm-ext-pytorch

• 这个项目最原始的代码是从 YEDA fork 过来的，访问 YEDA 项目，了解更多信息
• 这 不是 一个 web 应用，而是一个基于 Python tkinter 的轻量级桌面端应用
• 本项目仅支持 Python 3.x，不考虑 兼容 Python 2.x
• 本项目目前仅支持实体标注，未来将加入更多功能

git clone https://github.com/SophonPlus/ChineseAnnotator.git 或直接下载 压缩包 并解压

• 执行 python YEDDA_Annotator.py，启动标注程序
• 在标注程序界面的右侧，设置快捷键，如 a: Action; b: Loc; c: Cont
• 点击 ReMap 按钮，保存快捷键设置
• 点击 Open 按钮，选择文件 (后缀必须为 .txt 或 .ann)
• 选中文本，然后使用设置好的快捷键进行标注，标注格式形如 [@the text span＃Location*]
• 通过 RMOn 和 RMOff 按钮，可以开启或关闭智能推荐
• 智能推荐会根据已经手动标注的数据，自动标注未标注的数据。其格式为 [$the text span＃Location*]，并用绿色展示出来（注意：手动标注以 [@ 打头，而推荐标注则以 [$ 打头）
• 标注结果与原始文件保存在同一个目录中，文件名为 "原文件名 + .ann"

• 执行 python YEDDA_Admin.py，启动管理程序
• 点击 多人标注分析，然后选择多个 *.ann 文件，会给出不同标注结果的 F 值矩阵
• 点击 配对比较，然后选择 2 个 *.ann 文件，会生成相应的对比报告 (报告为 .tex 格式，可以进一步编译为 .pdf 文件)。示例 pdf 报告如下：

1. 按 ctrl + z 撤销最近 1 次的修改
2. 选择已经标注的实体，或将光标置于已标注的实体范围内，按其他实体类别的快捷键 (如 x) 更新实体类别 (与 x 对应的实体)，按 q，删除实体标注
3. 选择已标注的文本，如 [@美国＃Location*], 再按 q, 删除实体标注，即恢复到未标注的状态 (如"美国")
4. 确认/删除推荐标注的实体：将光标置于推荐标注的实体范围内，按 y (确认)，按 q (退出)
5. 点击 export 按钮，会将 ".ann" 文件导出为同名的 ".anns" 文件（存放在同一目录下）。导出文件为序列标注的格式。

• 源代码中，参数 self.seged 用于控制导出的行为。如果句子由空格间隔的单词构成（英文或已分词的中文），则该值应设置为 True，否则应设置为 False（如未分词的中文）
• 另一个参数 self.tagScheme 控制导出的格式，".anns" 文件将使用 BMES 格式，如何该值为 "BMES"，否则导出格式为 "BIO"

1. 为什么是桌面端应用？

• 理由一：我们调研了其他的开源标注工具，包括 brat 在内的大部分工具，都有点太复杂了，难以扩展

• 理由二：开发/维护 Web 应用，涉及到前/后端的工作，需要额外的知识和技能。我们相信在 NLP 领域，Python 的普及程度要远超 Web 开发，将项目限定在 Python 之内，能够让更多感兴趣的 NLP 业内人士参与其中，共同促进中文自然语言处理的发展

2. 你们知道一个叫 Chinese-Annotator 的项目吗？

• 当然！我们在一开始调研中文自然语言处理标注工具的时候，就注意到这个项目了。他们在 Wiki 中，详细总结了几款有代表性的标注工具，极大地帮助了我们调研工作的开展。

• 但是，遗憾的是，截止目前 (2018-06-22) 为止，这个工具仍然处于开发阶段，尚不可用。这让我们萌生了开始本项目的想法。我们希望一开始就提供可以使用的工具，然后再在使用过程中快速地迭代完善。

3. 为什么选择从 fork YEDA 开始？

• 我们仔细调研了大量的标注工具，而 YEDA 可能是其中功能最简陋、代码最精简的项目了。但这恰恰是我们需要的，其他项目都太复杂，难以着手改造。

1. 采用 brat 的文件格式
2. 采用 anafora 的可视化方式
3. 加入规则标注功能
4. 加入文本分类标注功能
5. 加入主动学习功能
6. ……