https://token-annotation-service.netlify.app/
이 서비스는 자연어 처리(NLP)를 위한 Named Entity Recognition(NER) 태깅 도구입니다. Hugging Face의 Transformers.js를 사용하여 브라우저에서 직접 토큰화를 수행하고, 각 토큰에 엔티티 태그를 할당할 수 있습니다.
- 지원 엔티티: 직무(JOB), 경력(CAR), 학력(EDU), 지역(LOC), 기타(O)
- BIO 태깅 방식: B(Begin), I(Inside) 태그 자동 적용
- 키보드 단축키: 1-5 숫자키로 빠른 태깅, Backspace로 되돌리기, Enter로 다음 문장
- 작업 저장: 태깅 완료 후 로컬스토리지에 저장 (사용자 지정 이름)
- 작업 불러오기: 저장된 작업을 불러와서 이어서 작업 가능
- 여러 작업 관리: 여러 개의 작업을 저장하고 관리
- 자동 복원: 브라우저를 닫았다가 다시 열어도 저장된 작업 유지
- 모델 선택: Hugging Face의 다양한 토크나이저 모델 사용 가능
- 기본 모델: klue/bert-base
- 설정 변경: ⚙️ 버튼을 클릭하여 모델 ID 변경
- 현재 태깅 상태: 실시간으로 태깅 결과 확인
- JSON 출력: 태깅 완료 후 JSON 형식으로 결과 확인
- 클립보드 복사: JSON 결과를 클립보드에 복사
- 문장 입력: 태깅할 문장들을 한 줄에 하나씩 입력
- 작업 시작: "작업 시작 / 재시작" 버튼 클릭
- 토큰 태깅: 각 토큰에 대해 1-5 키를 눌러 태그 할당
- 다음 문장: 한 문장이 완료되면 "다음 문장으로" 버튼 클릭 또는 Enter
- 결과 확인: 모든 문장 완료 후 최종 JSON 결과 확인
-
작업 저장:
- 태깅 완료 후 "💾 로컬스토리지에 저장" 버튼 클릭
- 작업 이름 입력 (예: "프론트엔드채용공고데이터")
- 저장 완료
-
작업 불러오기:
- 페이지 하단의 "저장된 작업 목록" 섹션에서 원하는 작업 선택
- "불러오기" 버튼 클릭
- 불러온 데이터 확인
-
이어서 작업:
- 불러온 상태에서 새로운 문장 입력
- "작업 시작" 버튼 클릭
- 새로운 태깅 결과가 기존 데이터에 추가됨
- 같은 이름으로 다시 저장하면 업데이트됨
-
작업 삭제:
- 저장된 작업 카드에서 "삭제" 버튼 클릭
- 확인 후 삭제
| 키 | 기능 |
|---|---|
| 1 | 직무(JOB) 태그 할당 |
| 2 | 경력(CAR) 태그 할당 |
| 3 | 학력(EDU) 태그 할당 |
| 4 | 지역(LOC) 태그 할당 |
| 5 | 기타(O) 태그 할당 |
| Backspace | 이전 토큰으로 되돌리기 |
| Enter | 다음 문장으로 이동 (문장 완료 시) |
- 프론트엔드: HTML, CSS (Tailwind CSS), JavaScript (ES6+)
- 토크나이저: Hugging Face Transformers.js
- 저장소: 브라우저 로컬스토리지
[
{
"input": "신입 고졸 프론트엔드 개발자 서울 공고 알려줘.",
"label": ["B-CAR", "B-EDU", "B-JOB", "I-JOB", "B-LOC", "O", "O"]
}
]{
"id": "1234567890",
"name": "프론트엔드_채용공고_데이터",
"timestamp": "2025-09-30T15:30:00.000Z",
"modelId": "klue/bert-base",
"results": [...]
}- 로컬스토리지는 브라우저별로 독립적입니다 (Chrome과 Safari는 별도)
- 로컬스토리지 용량 제한이 있습니다 (일반적으로 5-10MB)
- 브라우저 데이터를 삭제하면 저장된 작업도 함께 삭제됩니다
- 중요한 데이터는 JSON 복사 기능을 사용하여 별도로 백업하세요
문제가 발생하거나 개선 사항이 있으면 이슈를 등록해주세요.