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python-capture-model-tools:Python代码将由组和字段的管道分隔的csv转换为JSON,可以由ome...
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2021-05-09
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python-capture-model-tools Python代码可将以竖线分隔的组和字段的csv转换为JSON,可由omeka捕获模型导入程序导入。 最初供Digirati客户内部使用,它使用Annotation Studio来呈现注释,转录,标记和其他众包捕获模型。 Annotation Studio使用单个JSON-LD嵌套块定义了要捕获的字段,以及应如何在UI中将这些字段分组和嵌套。 此JSON-LD块是通过查询Omeka API来生成的: 项目集-对应于字段组。 项目-对应于各个Element字段。 JSON-LD的此块可以由Wilko(独立的Flask服务)生成,也可以由Omeka中的Annotation Studio模型本地生成。 该工具会生成JSON-LD模型的可导入版本,可以使用“捕获模型导入器”模型导入该模型,并将根据需要生成Omeka项集和项,以通
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python-capture-model-tools-master.zip (33个子文件)
python-capture-model-tools-master
training_template.json 25KB
.gitignore 1KB
ww1.json 659KB
gle_training.csv 2KB
context.json 114KB
studio_static.zip 1.5MB
ida_master.csv 12KB
requirements.txt 378B
template.csv 651B
gen_json.py 15KB
exported_crowd_library_wales.csv 29KB
LICENSE 1KB
public
vendor-d4e9eb.js.map 3.54MB
ww1_revised.json 10KB
index.html 6KB
index.bundle.js 599KB
vendor-d4e9eb.js 3.14MB
index.bundle.js.map 678KB
ww1_revised2.json 433KB
ww1_crowd_wales.json 438KB
ww1.csv 45KB
README.md 3KB
gle_training.json 23KB
ww1_new.json 442KB
ida_test.json 204KB
ww1_no_selectors_exported.csv 41KB
training_template.csv 2KB
nlw_context.json 2KB
ww1_new.csv 28KB
gle_new.csv 3KB
gle.csv 3KB
ida_context.json 2KB
gen_csv.py 6KB
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