镜像制作（标注） Octopus平台依赖算子镜像内的/bin/bash、stdbuf、tee软件，请确保基础镜像内包含上述软件且能通过PATH找到。 标注镜像Dockerfile示例 环境变量使用说明 父主题： 镜像仓库

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String 评审分数，当前可取A/B/C/D四个值，从高到低排列。 worker_id 否 String 标注成员ID，可调用标注成员列表接口获取。 响应参数 无 请求示例 团队标注审核。设置是否通过为“true”，评审分数为“A”。 { "comments" : [ {

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在“告警标签”或“告警标注”属性下，单击，输入标签键和标签值。 输入完成，单击“确定”，即可完成一个告警标签或告警标注的添加。 添加多个告警标签或告警标注：多次单击，可添加多个告警标签或告警标注，最多可创建10个自定义标签或标注。 修改告警标签或告警标注：将光标移至待修改的告警标签或标注上方，单击，即可根据需要修改标签或标注。

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]} Brat BRAT是一个开源的文本标注工具，主要用于对文本的结构化标注，您可以前往官网下载。KG服务的预置模型框架支持直接利用BRAT关系三元组标注的结果来训练模型。注意您的标注任务仅限于BRAT的关系三元组标注，而且不要使用BRAT标注系统中的高级内容（如定义关系的自反性、传递性等）。

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声音分类：对环境中不同声音进行分类识别。 文本分类：识别一段文本的类别。 使用自动学习功能构建模型的端到端示例，请参见“快速入门>使用自动学习构建模型”。 自动学习流程介绍 使用ModelArts自动学习开发AI模型无需编写代码，您只需上传数据、创建项目、完成数据标注、发布训练、然后将训练的模型

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ing_data Boolean 团队标注任务是否同步智能标注结果。可选值如下： true：执行完智能标注后，将待确认结果同步至团队成员。 false：不同步智能标注结果（默认值）。 synchronize_data Boolean 团队标注任务是否同步更新新增数据。可选值如下：

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> 数据标注”，进入“数据标注”管理页面。 在标注作业列表右侧“所有类型”页签下拉选择标注类型，基于“标注类型”选择需要进行标注的标注作业，单击标注作业名称进入标注作业标注详情页。 图1 下拉选择标注类型 在标注作业标注详情中，展示此标注作业下全部数据。 标注视频 标注作业详情页

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入。 数据标注状态 选择数据的标注状态，分为“未标注”和“已标注”。 选择“已标注”时，需指定标注格式，并保证数据文件满足相应的格式规范，否则可能存在导入失败的情况。 仅图片（物体检测、图像分类、图像分割）、音频（声音分类）、文本（文本分类）类型的标注任务支持导入已标注数据。 数据集输出位置

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ing_data Boolean 团队标注任务是否同步智能标注结果。可选值如下： true：执行完智能标注后，将待确认结果同步至团队成员。 false：不同步智能标注结果（默认值）。 synchronize_data Boolean 团队标注任务是否同步更新新增数据。可选值如下：

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数据标注 标注数据来源？ 重新标注结果文件中，为什么还需要导入KPI原始文件？ 是否支持批量数据标注？ 待标注数据文件格式要求？ 父主题： 常见问题

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数据标注 时序数据标注 图片/音频标注 父主题： 管理基础工具

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开始白板标注 表1 开始白板标注 REST URL格式 访问方法 URI POST https://ip/v1/whiteboard/annotation/start 接口功能 开始白板标注 接口说明 本接口调用后，可模拟开启白板标注 响应数据 参见表2，表3 表2 返回值 参数

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消息模板变量说明。 告警标注特征 告警标注主要应用于告警通知、消息模板等场景，为告警非标识性属性。 告警标注为key:value键值对格式，支持用户自定义。key 和value只能由字母、数字和下划线组成，且不能以下划线开头，您最多可创建10个自定义标注。 消息模板中通过$event

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是 String 标注团队ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 description 否 String 标注团队描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 workforce_name 否 String 标注团队的名称，1~6

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智能标注是否支持多边形标注？ 不支持。目前智能标注针对矩形框的标注类型，其他标注形式的样本，在智能标注的训练过程中，会跳过这部分。 父主题： Standard数据管理

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导入的是未标注数据 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范：语音分割 文本 文本分类 支持 导入的是未标注或已标注数据 已标注数据格式规范：文本分类 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范：文本分类 命名实体 支持 导入的是未标注数据 支持 可以导入未标注或已标注数据

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训练文本分类模型 完成数据标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的文本分类模型。由于用于训练的文本，至少有2种以上的分类（即2种以上的标签），每种分类的文本数不少于20个。因此在单击“继续运行”按钮之前，请确保已标注的文本符合要求。 操作步骤 在新版自动学习页面，

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描述 annotated_by String 视频标注途径，用于区分标签是人工标注的还是自动标注的。可选值如下： human：人工标注 auto：自动标注 id String 标签ID。 name String 标签名。 property SampleLabelProperty object

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repetition 否 Integer 每个样本由多少人标注，最少为1。 synchronize_auto_labeling_data 否 Boolean 是否同步更新智能标注数据。可选值如下： true：同步更新智能标注数据 false：不同步更新智能标注数据 synchronize_data 否

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描述 annotated_by String 视频标注途径，用于区分标签是人工标注的还是自动标注的。可选值如下： human：人工标注 auto：自动标注 id String 标签ID。 name String 标签名。 property SampleLabelProperty object

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按标注类型分组后的标签统计信息。 hard_detail_stats Map<String,PairOfintAndHardDetail> 难例原因详情统计信息。类型为Map<Integer, Pair<Integer, HardDetail>>，Map的key为难例原因ID，Pair的key为难例原因出现

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