文本分类工作Label Studio使用指南

1.基于Label studio的训练数据标注指南：信息抽取（实体关系抽取）、文本分类等
2.基于Label studio的训练数据标注指南：（智能文档）文档抽取工作、PDF、表格、图片抽取标注等
3.基于Label studio的训练数据标注指南：文本分类工作
4.基于Label studio的训练数据标注指南：情感剖析工作观点词抽取、属性抽取

目录

  • 1. 装置

  • 2. 文本分类工作标注

    • 2.1 我的项目创立
    • 2.2 数据上传
    • 2.3 标签构建
    • 2.4 工作标注
    • 2.5 数据导出
    • 2.6 数据转换
    • 2.7 更多配置

1. 装置

以下标注示例用到的环境配置：

  • Python 3.8+
  • label-studio == 1.7.1

在终端(terminal)应用pip装置label-studio：

pip install label-studio==1.7.1

装置实现后，运行以下命令行：

label-studio start

在浏览器关上http://localhost:8080/，输出用户名和明码登录，开始应用label-studio进行标注。

  1. 文本分类工作标注
2.1 我的项目创立

点击创立（Create）开始创立一个新的我的项目，填写项目名称、形容，而后在Labeling Setup中抉择Text Classification。

  • 填写项目名称、形容

  • 数据上传，从本地上传txt格式文件，抉择List of tasks，而后抉择导入本我的项目

  • 设置工作，增加标签

2.2 数据上传

我的项目创立后，可在Project/文本分类工作中点击Import持续导入数据，同样从本地上传txt格式文件，抉择List of tasks，详见我的项目创立 。

2.3 标签构建

我的项目创立后，可在Setting/Labeling Interface中持续配置标签，详见我的项目创立

2.4 工作标注

2.5 数据导出

勾选已标注文本ID，抉择导出的文件类型为JSON，导出数据：

2.6 数据转换

将导出的文件重命名为label_studio.json后，放入./data目录下。通过label_studio.py脚本可转为UTC的数据格式。

在数据转换阶段，还须要提供标签候选信息，放在./data/label.txt文件中，每个标签占一行。例如在医疗用意分类中，标签候选为["病情诊断", "医治计划", "病因剖析", "指标解读", "就医倡议", "疾病表述", "结果表述", "注意事项", "效用作用", "医疗费用", "其余"]，也可通过options参数间接进行配置。

python label_studio.py \    --label_studio_file ./data/label_studio.json \    --save_dir ./data \    --splits 0.8 0.1 0.1 \    --options ./data/label.txt
2.7 更多配置
  • label_studio_file: 从label studio导出的数据标注文件。
  • save_dir: 训练数据的保留目录，默认存储在data目录下。
  • splits: 划分数据集时训练集、验证集所占的比例。默认为[0.8, 0.1, 0.1]示意依照8:1:1的比例将数据划分为训练集、验证集和测试集。
  • options: 指定分类工作的类别标签。若输出类型为文件，则文件中每行一个标签。
  • is_shuffle: 是否对数据集进行随机打散，默认为True。
  • seed: 随机种子，默认为1000.

备注：

  • 默认状况下 label_studio.py 脚本会依照比例将数据划分为 train/dev/test 数据集
  • 每次执行 label_studio.py 脚本，将会笼罩已有的同名数据文件
  • 对于从label_studio导出的文件，默认文件中的每条数据都是通过人工正确标注的。

References

  • Label Studio