5 मिनट में Potato के साथ शुरुआत करें

Annotating शुरू करने के लिए तैयार हैं? यह quick tutorial आपको 5 मिनट से कम में data labeling करवा देगा। हम basics demonstrate करने के लिए एक simple sentiment analysis task बनाएंगे।

चरण 1: Potato Install करें

पहले, pip का उपयोग करके Potato install करें:

bash

pip install potato-annotation

Installation verify करें:

bash

potato --version

चरण 2: अपना Configuration बनाएं

इस minimal configuration के साथ config.yaml नामक एक फ़ाइल बनाएं:

yaml

annotation_task_name: "Quick Start Sentiment Analysis"
 
# Your data file
data_files:
  - data.json
 
# Annotation interface
annotation_schemes:
  - annotation_type: radio
    name: sentiment
    description: "What is the sentiment of this text?"
    labels:
      - Positive
      - Negative
      - Neutral

चरण 3: Sample Data बनाएं

कुछ sample texts के साथ एक data.json फ़ाइल बनाएं:

json

{"id": "1", "text": "I love this product! It's amazing!"}
{"id": "2", "text": "Terrible experience. Would not recommend."}
{"id": "3", "text": "The weather is partly cloudy today."}
{"id": "4", "text": "Best purchase I've ever made!"}
{"id": "5", "text": "This is the worst service I've encountered."}

चरण 4: Annotating शुरू करें

Annotation server launch करें:

bash

potato start config.yaml

अपने browser को http://localhost:8000 पर खोलें। आपको annotation interface दिखेगा!

चरण 5: अपना Data Label करें

किसी भी username से log in करें (Potato accounts automatically बनाता है)
प्रदर्शित text पढ़ें
उचित sentiment label select करें
Save करने और अगले item पर जाने के लिए "Submit" click करें

चरण 6: अपने Annotations Export करें

आपके annotations automatically annotation_output/ folder में save होते हैं। प्रत्येक annotator का काम एक अलग फ़ाइल में save होता है।

अपने annotations देखने के लिए:

bash

cat annotation_output/your_username.jsonl

आगे क्या?

बधाई हो! आपने अपना पहला annotation task पूरा कर लिया। आगे कहाँ जाएं:

Keyboard shortcuts जोड़ें: Hotkeys के साथ annotation तेज़ करें
Interface customize करें: Instructions, tooltips, और validation जोड़ें
Multiple annotators सेट करें: User management और quality control configure करें
Annotation types explore करें: Spans, checkboxes, Likert scales, और अधिक try करें

प्रत्येक feature पर detailed guides के लिए हमारी documentation देखें, या complete configuration examples के लिए showcase browse करें।

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