doccano标注只有jsonl怎么解决

你可以使用Python的json库来解析和处理jsonl格式的数据。下面是一个简单的示例代码，演示了如何读取jsonl文件并进行处理：

import json

def process_jsonl_file(file_path):
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
        for line in file:
            # 解析每一行的json数据
            data = json.loads(line)
            
            # 在这里可以根据需要进行相应的处理
            # 例如提取标注信息、进行数据转换等
            
            # 示例：打印每一行的文本内容
            text = data['text']
            print(text)

你可以根据自己的需求在`process_jsonl_file`函数中添加适当的处理逻辑。此示例只是一个简单的起点，你可以根据具体情况进行扩展和修改。

相关问题

Doccano标注嵌套实体的优缺点

Doccano标注嵌套实体的优点是它提供了一个简单易用的界面来标注实体，同时支持多种类型的实体标注，如命名实体、关系等。Doccano还支持自定义标注模板，用户可以根据自己的需求和领域特点进行自由定制。

在标注嵌套实体时，Doccano支持将子实体标注在父实体下，以达到嵌套的效果。标注人员可以通过拖拽等操作来完成实体之间的嵌套关系，标注效率较高。

另外，Doccano还支持多人协同标注，可以提高标注效率，并且可以对标注结果进行审核和修改，保证标注质量。

Doccano标注嵌套实体的缺点是在实体嵌套较为复杂的情况下，标注起来可能会比较困难，需要标注人员具备较高的领域知识和标注技能。此外，Doccano自身的模型和规则也可能存在一定的限制，不能很好地适应所有的实体标注需求。

labelme标注的json格式

labelme标注的json格式是一种用于保存图像标注信息的数据格式，它包含了图像的基本信息、标注的对象及其属性等信息。其中，最重要的是shapes字段，它包含了所有标注的对象及其属性信息。

具体来说，shapes字段是一个列表，每个元素代表一个标注的对象。每个元素包含以下字段：

- label：标注对象的名称
- points：标注对象的轮廓点坐标
- group_id：标注对象所属的组别
- shape_type：标注对象的类型，如polygon、rectangle等
- flags：标注对象的属性信息

除了shapes字段外，还有以下字段：

- version：json格式的版本号
- flags：标注工具的属性信息
- imagePath：原始图像的路径
- imageData：原始图像的二进制数据
- imageHeight：原始图像的高度
- imageWidth：原始图像的宽度