数据准备

由于模型需要通过标注数据来从中学习规律，因此我们首先要准备好一个标注数据集。以发票数据的抽取为例，我们试图从一段发票的文本中抽取出发票的供应商、发票号码、金额等实体字段，我们需要准备好一定数目的标注数据供模型学习。标注数据指的是将需要抽取的实体从原始的文本中标识出来，如：从“阿里巴巴达摩院项目合同发票号：188188，转让金额：1000 元人民币。”中提取出金额，我们需要对“100 元人民币”进行标注。我们通常鼓励每一个实体的有效标注数据不小于500 份。

对于用户已经积累了一部分标注数据的情况，我们需要您按照自学习平台所支持的输入格式进行组织，并且上传。如果您目前还没有标注数据，也可以选择上传原始文件，通过标注平台进行标注，标注平台的使用见下一节。自行上传的标注数据为JSON格式，且需要符合以下格式，其中文本的内容放在“content”中，而标签的内容放在“records”中，records 中key 为实体名，value 为标注内容在原文中的偏移量

{
    "id_0001": { // 这是该文档在您数据集里的唯一标示
        "content": "阿里巴巴集团达摩院的工作地主要有：北京、杭州等",
        "records": {
            "公司名": [{
                "span": "阿里巴巴集团",
                "offset": [ //标注字段真实字节的偏移量，首字节的偏移量为0。
                    0,
                    6
                ]
            }],
            "地点": [{
                "span": "北京",
                "offset": [
                    17,
                    19
                ]
            }, {
                "span": "杭州",
                "offset": [
                    20,
                    22
                ]
            }]
        }
    }
}

上传文件的入口在刚刚创建好的项目中，数据中心->上传数据集。