make sense标注脚本

make sense 标注脚本主要用于自然语言处理领域中的语义理解任务，例如问答系统、对话系统等。以下是一个简单的 make sense 标注脚本的示例：

import json

def annotate_text(text):
    # 根据具体任务定义需要标注的信息，例如问题、答案、上下文等
    annotation = {
        "question": "What is the capital of France?",
        "text": text,
        "answer": "Paris"
    }
    # 将标注结果转为 JSON 格式并返回
    return json.dumps(annotation)

该脚本接受一个文本作为输入，返回一个 JSON 格式的标注结果。在该示例中，我们标注了一个问题（“What is the capital of France?”）、一个文本和一个答案（“Paris”）。在实际任务中，我们需要根据具体的需求定义需要标注的信息，并编写相应的标注脚本。

相关问题

makesense自动标注怎么使用

使用makesense自动标注需要以下步骤：

1. 在Makesense平台上创建项目，并上传需要标注的数据集。

2. 选择自动标注模式，并选择需要使用的模型。

3. 在模型训练完成后，选择自动标注功能，并设置相关参数。

4. 等待自动标注完成后，对标注结果进行人工审核和修正。

5. 导出标注结果并应用于实际应用场景。

需要注意的是，自动标注只能作为标注的辅助工具，不能完全替代人工标注。在使用自动标注的同时，需要进行人工审核和修正，以保证标注结果的准确性和可靠性。

make sense AI

make sense AI 是一个在线网页打标签工具，可以用于对图片进行标注。它支持多种标注类型，包括点、线、框等，同时也支持多种标注导出格式。它还提供了已经训练好的目标检测模型SSD，可以辅助进行人工标注，提高工作的生产力。此外，make sense AI还是一个开源工具，无需安装，并且保证数据的安全性和保密性。