NER数据集标注工具——Label Studio

在自然语言处理（NLP）领域，命名实体识别（NER）是一项重要的任务，它涉及识别文本中具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。为了训练和评估NER模型，需要大量标注好的数据。而Label-Studio作为一款开源且免费的数据标注工具，为我们提供了便利。

Label-Studio简介

Label-Studio 是一款开源和免费的数据标注工具，能够完成文本分类、图像分类等多种机器学习及深度学习的数据标注任务.它具有用户友好的界面和丰富的功能，可以帮助用户高效地进行数据标注工作。。本文主要讲解一下NER任务的数据标注以及数据如何转化为BIO格式。

安装LabelStudio

pip install label-studio

安装成功后在终端运行一下命令，即可打开

label-studio

之后填写邮箱和密码进行注册账号，即可使用。

NER任务的数据标注

NER任务的数据标注主要涉及标注文本中的实体，并为每个实体标注所属的实体类别。在Label-Studio中，我们可以通过创建项目并定义任务模板来进行NER任务的数据标注。

1.创建项目： 首先，在Label-Studio中创建一个新项目，并选择NER任务类型。

点击create，并在Labeling Setup中选择任务类型。

定义任务模板： 在项目中定义任务模板，包括实体类别的定义和标注界面的设置。可以根据具体需求自定义实体类别，如人名、地名、组织机构名等。

标注数据： 将需要标注的文本导入Label-Studio中，并在标注界面中标注文本中的实体，并为每个实体选择相应的实体类别。

选择Data Import导入需要标注的文件

标注完毕后，可导出为json格式的文件，以便用于转化为BIO格式。

在进行NER任务时，通常会将标注好的数据转化为BIO（Begin-Inside-Outside）格式，以便于训练NER模型。BIO格式将每个词标注为实体的起始位置（B-实体类型）、实体内部（I-实体类型）、或不属于任何实体（O）。

代码转换

在Label-Studio中，可以通过一些脚本或工具将标注好的数据转化为BIO格式。以下是一个简单的示例Python脚本，用于将标注好的数据转化为BIO格式：

# -*- coding: utf-8 -*-
import json
 
def json_to_bio(json_file, bio_file):
    with open(json_file, 'r' , encoding='utf-8') as f:
        data = json.load(f)
 
    with open(bio_file, 'w' , encoding='utf-8') as f:
        for item in data:
            text = item['data']['text']
            entities = item['annotations'][0]['result']
            bio_tags = get_bio_tags(text, entities)
            for token, tag in bio_tags:
                f.write(token + ' ' + tag + '\n')
            f.write('\n')
 
def get_bio_tags(text, entities):
    bio_tags = ['O'] * len(text)
    for entity in entities:
        start = entity['value']['start']
        end = entity['value']['end']
        entity_type = entity['value']['labels'][0]
        for i in range(start, end):
            prefix = 'B' if i == start else 'I' if i > start else 'O'
            bio_tags[i] = prefix + '-' + entity_type
    return zip(text, bio_tags)
 
if __name__ == '__main__':
    json_to_bio('project-7-at-2023-05-12-15-39-f5bc0cfc.json', 'work_project.txt')

这个脚本会将输入的数据转化为BIO格式，并输出结果，方便后续的模型训练和评估。

通过Label-Studio进行NER任务的数据标注，并将标注好的数据转化为BIO格式，可以为NER模型的训练提供高质量的标注数据，从而提升模型的性能和效果。

在实际应用中，结合Label-Studio和BIO格式，可以更高效地完成NER任务，并为NLP应用的开发和部署提供可靠的支持。