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