数据标注

自然语言情感分析主要应用于微博评论，通过算法识别用户情感倾向，帮助了解公众情绪动态。利用机器学习模型，系统能高效分类情感类别，提高数据处理效率。

Matlab交互式文本标注 使用 gtext 命令，您可以通过鼠标点击图形界面，选择文本标注的位置，并输入相应的文本内容。

螺纹的种类这块内容讲得还挺全，适合平时搞设计或者编程时顺带了解点结构知识的朋友。文章从用途、牙型、旋向几个角度把常见的螺纹类型都梳理了一遍，而且还有标准标注的写法，像M10×1.5-6g这种，有时候看到也不会一脸懵了。嗯，讲得还挺接地气，通俗易懂。 螺纹的分类方式挺多，文章分得挺清楚：比如连接螺纹主要负责拧紧零件，传动螺纹就更多是用来传递力。像三角形螺纹、梯形螺纹这种，常在工程图纸里见到，了解下也方便日常开发中看图对接。 说实话，多前端或者搞算法的朋友平时不太关注这些机械结构，但你要是做图像识别、CAD 工具插件、甚至搞一些可视化界面时，螺纹知识就变得有用了。尤其是文章里提到的ISO 标准、螺

无需Python环境或繁琐的编译步骤，labelImg.exe 为您提供开箱即用的数据标注解决方案。这款人工智能领域常用的工具以其简洁易用和功能强大而著称，让数据标注变得轻松高效。

在MATLAB中，我们可以通过图像处理技术来识别圆形并标注圆的坐标和位置。以下是具体步骤： 步骤 1：导入图像 使用imread函数导入需要分析的图像。 步骤 2：预处理图像 将图像转换为灰度或二值图，以提高圆形识别的精度。 image = rgb2gray(imread('image.jpg')); 步骤 3：使用Hough变换检测圆形 MATLAB中的imfindcircles函数是检测圆形的有效工具。通过设置半径范围和灵敏度参数来识别图像中的圆。 [centers, radii] = imfindcircles(image, [minRadius, maxRadius]); 步骤 4

垃圾分类的数据集里，xml和txt格式的标注文件都给你配好了，图片和标注各有 1377 张，拿来就能训练，蛮省事的。 七大类标签里分得比较细，像是plastics就包括饮料瓶、泡沫、袋子这些常见的，glass那类也不只是玻璃瓶，灯泡、碎玻璃也算。这种细分类对训练模型精度提升还挺有的。 WPD（未破袋）分类我觉得挺有意思的，它不按材质来分，而是以“装在垃圾袋里”为标准——比如你看到一个塑料袋装了点剩饭，不标plastics，而是标WPD，这种场景数据还挺贴近现实的。 文件结构清晰，打开就能看到.xml和.txt标注，一般你用YOLO或Pascal VOC格式的模型都能对接。推荐直接丢进label

精选2万多条标注好的中文情感分类语料，可用于模型训练和情感分析练习。

整个过程太简单了，只需要三步。步骤1：将以下文件放在同一文件夹中：Matlab2VOC.m, struct2xml.m。步骤2：在Matlab编辑器中打开Matlab2VOC.m脚本，并将路径设置为标注会话，例如：负载('D:\Python\Power_Grid_Inspection\labelingSessions\Isolador_Pilar_01_09_2018.mat')。步骤3：将生成的XML文件复制到图像的同一文件夹中。这样，您就准备好使用新的VOC数据集了。感谢您的关注。

利用 MATLAB 读取 MIT-BIH 心电图数据，并检测 QRS 波以进行后续特征提取。

CCKS2017（Chinese Clinical Knowledge Service Challenge）是专注于医疗信息处理的竞赛，其任务2专注于病例标注，推动医疗自然语言处理技术的发展。该数据集包含丰富的临床病例信息，为研究者提供宝贵资源来训练和评估文本标注模型，特别在疾病诊断、治疗方案推荐和病历理解方面。数据格式设计结构化，便于机器处理和分析。每个病例被划分为四个主要领域：一般项目、病史特征、诊疗过程和出院情况，文件类型包括文本和结构化数据，如PDF、TXT、CSV和XML，保留了原始语境信息和计算可行性。