明略文本数据标注抽取工具——Raptor

明略数据通过在特定领域长期从事文本信息抽取等积累,研发了业界领先的集词典、规则、主动学习、在线学习等技术于一身的高效文本数据抽取工具Raptor(取义“快速、高效”),提供高效的标注功能,主要处理大量非结构化数据,可快速、高效的完成数据标注,解决不同领域企业的数据标注、信息抽取问题,如文本的实体、关系抽取、文本分类、情感分析的标注,标注效率可平均提升10倍!

Raptor通过采用深度学习模型和主动学习技术,支持外部NLP模型来提高标注效率,集数据标注、数据管理、模型训练和服务于一体,使数据标注更加轻松、自如。目前,Raptor正在企业级服务中迅速构建文本挖掘模型。

明略数据通过在特定领域长期从事文本信息抽取等积累,研发了业界领先的集词典、规则、主动学习、在线学习等技术于一身的高效文本数据抽取工具Raptor(取义“快速、高效”),提供高效的标注功能,主要处理大量非结构化数据,可快速、高效的完成数据标注,解决不同领域企业的数据标注、信息抽取问题,如文本的实体、关系抽取、文本分类、情感分析的标注,标注效率可平均提升10倍!

Raptor通过采用深度学习模型和主动学习技术,支持外部NLP模型来提高标注效率,集数据标注、数据管理、模型训练和服务于一体,使数据标注更加轻松、自如。目前,Raptor正在企业级服务中迅速构建文本挖掘模型。

  • 利用词典

    提供一系列的词典来帮助
    用户进行数据标注
    解决常见词汇的标注问题

  • 面向深度学习模型

    采用深度学习模型
    进行数据标注工作
    可以减少标注过程中
    频繁的重复性操作
    提升标注体验

  • 主动学习技术

    通过主动学习来辅助标注
    花费同样的时间
    采用主动学习技术
    标注的数据价值更高

  • 支持外部NLP模型

    可以满足使用自己的
    NLP模型的需求
    得出的数据标注结果
    更倾向于定制化、人性化

标注类型多样

支持实体标注、关系标注、文本分类以及文本语句的情感标注

多辅助工具配合标注

如:一击多中、历史标注、特殊符号过滤等,以减少在数据标注时的重复操作

封装规则标注语言(Ratel)加速标注

封装了一种专门用于标注文本中实体、关系、分类等信息的规则语言(Ratel),
结合正则表达式、中间变量定义、词典、外部NLP工具调用等诸多特性,是整个产品的核心技术。

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A. 北京市海淀区中关村东路1号院1号楼 清华科技园 创新大厦A座10层

T. 010-82151987 F. +8610-84678165

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