文本抽取任务Label Studio使用指南

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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）文档抽取任务、PDF、表格、图片抽取标注等
3.基于Label studio的训练数据标注指南：文本分类任务
4.基于Label studio的训练数据标注指南：情感分析任务观点词抽取、属性抽取

1. 安装
2. 文本抽取任务标注
- 2.1 项目创建
- 2.2 数据上传
- 2.3 标签构建
- 2.4 任务标注
- 2.5 数据导出
- 2.6 数据转换
- 2.7 更多配置

1. 安装

以下标注示例用到的环境配置：

Python 3.8+
label-studio == 1.7.1
paddleocr >= 2.6.0.1

在终端(terminal)使用pip安装label-studio：

pip install label-studio==1.7.1
pip install label-studio
#安装过程报错ERROR: Could not install packages due to an OSError: [WinError 5] 拒绝访问
#添加管理员权限
pip install --user label-studio

#如果途中出现警告：WARNING: Ignoring invalid distribution -sonschema (d:\anaconda\envs\paddlenlp\lib\site-packages)
1.原因可能是之前下载库的时候没有成功或者中途退出，当包出现问题（例如缺少依赖项或与其他包冲突）时，可能会出现此警告消息。如果包与正在使用的 Python 版本不兼容，也可能发生这种情况。
2.到提示的目录site-packages下删除~ip开头的目录。
3.然后pip重新安装库即可。

#如果怕环境冲突就新建虚拟环境，单独安装
conda create -n test  python=3.8 #test为创建的虚拟环境名称

安装完成后，运行以下命令行：

label-studio start

在浏览器打开http://localhost:8080/，输入用户名和密码登录，开始使用label-studio进行标注。

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2. 文本抽取任务标注

2.1 项目创建

点击创建（Create）开始创建一个新的项目，填写项目名称、描述，然后选择Object Detection with Bounding Boxes。

填写项目名称、描述

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命名实体识别、关系抽取、事件抽取、实体/评价维度分类任务选择``Relation Extraction`。

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文本分类、句子级情感倾向分类任务选择Text Classification。
添加标签(也可跳过后续在Setting/Labeling Interface中配置)

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图中展示了实体类型标签的构建，其他类型标签的构建可参考2.3标签构建

2.2 数据上传

先从本地上传txt格式文件，选择List of tasks，然后选择导入本项目。

2.3 标签构建

Span类型标签

Relation类型标签

Relation XML模板：

  <Relations><Relation value="歌手"/><Relation value="发行时间"/><Relation value="所属专辑"/></Relations>

分类类别标签

2.4 任务标注

实体抽取

标注示例：

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该标注示例对应的schema为：

schema = ['时间','选手','赛事名称','得分'
]

关系抽取

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对于关系抽取，其P的类型设置十分重要，需要遵循以下原则

“{S}的{P}为{O}”需要能够构成语义合理的短语。比如对于三元组(S, 父子, O)，关系类别为父子是没有问题的。但按照UIE当前关系类型prompt的构造方式，“S的父子为O”这个表达不是很通顺，因此P改成孩子更好，即“S的孩子为O”。合理的P类型设置，将显著提升零样本效果。

该标注示例对应的schema为：

schema = {'作品名': ['歌手','发行时间','所属专辑']
}

事件抽取

该标注示例对应的schema为：

schema = {'地震触发词': ['时间','震级']
}

句子级分类

该标注示例对应的schema为：

schema = '情感倾向[正向，负向]'

实体/评价维度分类

该标注示例对应的schema为：

schema = {'评价维度': ['观点词','情感倾向[正向，负向]']
}

2.5 数据导出

勾选已标注文本ID，选择导出的文件类型为JSON，导出数据：

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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UIE的数据格式。

抽取式任务

python label_studio.py \--label_studio_file ./data/label_studio.json \--save_dir ./data \--splits 0.8 0.1 0.1 \--task_type ext

句子级分类任务

在数据转换阶段，我们会自动构造用于模型训练的prompt信息。例如句子级情感分类中，prompt为情感倾向[正向,负向]，可以通过prompt_prefix和options参数进行配置。

python label_studio.py \--label_studio_file ./data/label_studio.json \--task_type cls \--save_dir ./data \--splits 0.8 0.1 0.1 \--prompt_prefix "情感倾向" \--options "正向" "负向"

实体/评价维度分类任务

在数据转换阶段，我们会自动构造用于模型训练的prompt信息。例如评价维度情感分类中，prompt为XXX的情感倾向[正向,负向]，可以通过prompt_prefix和options参数进行声明。

python label_studio.py \--label_studio_file ./data/label_studio.json \--task_type ext \--save_dir ./data \--splits 0.8 0.1 0.1 \--prompt_prefix "情感倾向" \--options "正向" "负向" \--separator "##"

2.7 更多配置

label_studio_file: 从label studio导出的数据标注文件。
save_dir: 训练数据的保存目录，默认存储在data目录下。
negative_ratio: 最大负例比例，该参数只对抽取类型任务有效，适当构造负例可提升模型效果。负例数量和实际的标签数量有关，最大负例数量 = negative_ratio * 正例数量。该参数只对训练集有效，默认为5。为了保证评估指标的准确性，验证集和测试集默认构造全负例。
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]表示按照8:1:1的比例将数据划分为训练集、验证集和测试集。
task_type: 选择任务类型，可选有抽取和分类两种类型的任务。
options: 指定分类任务的类别标签，该参数只对分类类型任务有效。默认为[“正向”, “负向”]。
prompt_prefix: 声明分类任务的prompt前缀信息，该参数只对分类类型任务有效。默认为"情感倾向"。
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.
schema_lang：选择schema的语言，将会应该训练数据prompt的构造方式，可选有ch和en。默认为ch。
separator: 实体类别/评价维度与分类标签的分隔符，该参数只对实体/评价维度分类任务有效。默认为"##"。

备注：

默认情况下 label_studio.py 脚本会按照比例将数据划分为 train/dev/test 数据集
每次执行 label_studio.py 脚本，将会覆盖已有的同名数据文件
在模型训练阶段我们推荐构造一些负例以提升模型效果，在数据转换阶段我们内置了这一功能。可通过negative_ratio控制自动构造的负样本比例；负样本数量 = negative_ratio * 正样本数量。
对于从label_studio导出的文件，默认文件中的每条数据都是经过人工正确标注的。