MoonLabelKit 是一款基于 MoonBit 开发的高性能 AI 数据治理与标注一致性检查工具。专门针对多模态与分类数据集准备中的多标注者分歧、类别极度失衡及格式越界等痛点,提供解析、信息熵统计、Cohen/Fleiss Kappa 一致性评估及重复冲突巡检的一站式闭环引擎。轻量极速,原生支持 Wasm/原生编译,助力打造高信噪比的高质量 AI 数据集。
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MoonLabelKit
MoonLabelKit 是一个用 MoonBit 编写的标注数据一致性检查与质量治理工具包,面向分类、序列标注和多标注者数据。它提供可复用 SDK、JSONL/CSV/TSV 解析器、统计指标、一致性系数、质量巡检和 Markdown/HTML 报告生成。
适用场景
项目规模与来源
仓库当前包含 21 个手写
.mbt文件,约 1966 行 MoonBit 源码(含测试,不含_build生成物),并持续补充真实数据集、边界测试和基准样例。核心算法为原创 MoonBit 实现;仅使用 MoonBit 官方标准库moonbitlang/core/json与moonbitlang/core/math。没有复制第三方实现或附带第三方数据集;示例数据为本项目编写的最小可公开样例。安装
要求 MoonBit CLI 与编译器版本不低于 0.10.3。发布包名为
Zy789kl/moonlabelkit,仓库地址为 GitHub,镜像仓库为 GitLink。文件输入 CLI 使用
moonbitlang/x的文件系统适配,项目已锁定兼容当前工具链的版本;执行moon update后如工具链升级,请重新运行完整 CI 检查。快速运行
命令会加载内置的多标注者情感分类示例,执行分布分析、一致性分析、重复检测、冲突检测和 Schema/长度巡检,并输出 Markdown 报告。也可以直接检查真实文件:
序列标注示例位于
examples/ner_entities.jsonl;分类示例位于examples/sentiment_reviews.jsonl和examples/sentiment_reviews.csv。包结构
coreparserstatsagreementqualityreport/cmd数据格式
分类 JSONL 每行至少包含
id、text、label、annotator;split可选。序列标注每行包含id、text、spans,其中 span 使用半开区间[start, end)。CSV/TSV 解析器要求表头包含id,text,label,annotator,缺列和非法记录会返回带行号的GovernanceError。测试与 CI
本地建议依次执行:
GitHub Actions 位于
.github/workflows/ci.yml,覆盖 Linux、macOS、Windows,并执行格式、信息、检查、全目标测试和 release 测试。若本机没有 Node.js,可先运行moon test --target native;CI 会在完整环境执行all,native。开源合规
项目采用 Apache License 2.0。贡献者应在新增代码、生成代码、第三方代码、测试夹具或数据集时同步注明来源、许可证和再分发权利;不得提交密钥、个人敏感信息、商业数据或未获授权的样本。详细 API 与公式见
docs/API.md和docs/THEORY.md。贡献与发布
请使用 Conventional Commits,确保提交包含真实功能、测试或文档改进。发布前应在干净工作树上完成 CI 命令并确认
moon.mod的模块名、版本、许可证、README 和仓库链接一致。发布 Mooncakes 前使用:最终发布是否成功取决于本地 Mooncakes 登录状态、包名占用情况和服务端审核;这些状态不能仅由本地仓库推断。