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

文档抽取任务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

目录

• 1. 安装
• 2. 文档抽取任务标注
  • 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
           

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. 文档抽取任务标注

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``Object Detection with Bounding Boxes`

• 文档分类任务选择``Image Classification`

• 添加标签(也可跳过后续在Setting/Labeling Interface中添加)

图中展示了Span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

先从本地或HTTP链接上传图片，然后选择导入本项目。

2.3 标签构建

• Span实体类型标签

• Relation关系类型标签

Relation XML模板：

<Relations>
    <Relation value="单位"/>
    <Relation value="数量"/>
    <Relation value="金额"/>
  </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 = ['开票日期', '名称', '纳税人识别号', '地址、电话', '开户行及账号', '金额', '税额', '价税合计', 'No', '税率']
               

• 关系抽取
  • Step 1. 标注主体（Subject）及客体（Object）

    

  • Step 2. 关系连线，箭头方向由主体（Subject）指向客体（Object）

    

    

  • Step 3. 添加对应关系类型标签

    

    

  • Step 4. 完成标注

    

  • 该标注示例对应的schema为：

    schema = {
        '名称及规格': [
            '金额',
            '单位',
            '数量'
        ]
    }
               

• 文档分类
  • 标注示例

    

  • 该标注示例对应的schema为：

    schema = '文档类别[发票，报关单]'
               

2.5 数据导出

勾选已标注图片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

./document/data

目录下，并将对应的标注图片放入

./document/data/images

目录下（图片的文件名需与上传到label studio时的命名一致）。通过label_studio.py脚本可转为UIE的数据格式。

• 路径示例

./document/data/
├── images # 图片目录
│   ├── b0.jpg # 原始图片（文件名需与上传到label studio时的命名一致）
│   └── b1.jpg
└── label_studio.json # 从label studio导出的标注文件
           

• 抽取式任务

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

• 文档分类任务

python label_studio.py \
    --label_studio_file ./document/data/label_studio.json \
    --save_dir ./document/data \
    --splits 0.8 0.1 0.1 \
    --task_type cls \
    --prompt_prefix "文档类别" \
    --options "发票" "报关单"
           

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.

• 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"##"。

• 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

  。

• ocr_lang

  ：选择OCR的语言，可选有

  ch

  和

  en

  。默认为

  ch

  。

• layout_analysis

  ：是否使用PPStructure对文档进行布局分析，该参数只对文档类型标注任务有效。默认为False。

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

• Label Studio
• 参考链接