Skip to content

Latest commit

 

History

History
287 lines (202 loc) · 8.88 KB

label_studio_text.md

File metadata and controls

287 lines (202 loc) · 8.88 KB
Raw

文本抽取任务Label Studio使用指南

目录

1. 安装

以下标注示例用到的环境配置：

  • Python 3.8+
  • label-studio == 1.6.0
  • paddleocr >= 2.6.0.1

在终端(terminal)使用pip安装label-studio：

pip install label-studio==1.6.0

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。

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
  • 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`。
  • 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)

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：

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

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：

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。

References