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Schnellstart

Starten Sie mit Potato in weniger als 5 Minuten.

Schnellstart

Bringen Sie Potato in wenigen Schritten zum Laufen. Diese Anleitung ermöglicht Ihnen, in weniger als 5 Minuten mit der Datenannotierung zu beginnen.

Voraussetzungen

  • Python 3.7 oder höher
  • pip-Paketmanager

Installation

Installieren Sie Potato mit pip:

bash
pip install potato-annotation

Erstes Projekt erstellen

1. Projektverzeichnis anlegen

bash
mkdir my-annotation-task
cd my-annotation-task

2. Datendatei erstellen

Erstellen Sie einen Ordner data und fügen Sie eine Datei namens data.json mit den zu annotierenden Daten hinzu:

bash
mkdir data
json
[
  {"id": "1", "text": "I love this product! It's amazing."},
  {"id": "2", "text": "This is the worst experience ever."},
  {"id": "3", "text": "It's okay, nothing special."}
]

3. Konfiguration erstellen

Erstellen Sie eine Datei namens config.yaml in Ihrem Projektverzeichnis:

Wichtig: Ihre Konfigurationsdatei muss sich innerhalb des Projektverzeichnisses befinden. Dies ist eine Sicherheitsanforderung in Potato 2.0.

yaml
port: 8000
server_name: localhost
task_name: "Sentiment Analysis"
 
# Task directory (current directory)
task_dir: "."
 
# Data configuration
data_files:
  - "data/data.json"
 
item_properties:
  id_key: id
  text_key: text
 
# Output configuration
output_annotation_dir: "output/"
output_annotation_format: "json"
 
# Annotation scheme
annotation_schemes:
  - annotation_type: radio
    name: sentiment
    description: "What is the sentiment of this text?"
    labels:
      - Positive
      - Negative
      - Neutral
 
# Allow anyone to annotate
allow_all_users: true

4. Server starten

bash
python -m potato start config.yaml -p 8000

Oder als Kurzform:

bash
potato start config.yaml

5. Browser öffnen

Navigieren Sie zu http://localhost:8000 und beginnen Sie mit der Annotation!

Projektstruktur

Ihr Projekt sollte folgendermaßen aussehen:

text
my-annotation-task/
├── config.yaml
├── data/
│   └── data.json
└── output/          # Wird automatisch erstellt
    └── annotations.json

Nächste Schritte

Werkzeuge & Hilfsprogramme

Sobald Sie mit den Grundlagen vertraut sind, schauen Sie sich diese hilfreichen Werkzeuge an: