本文将会介绍一个在深度学习领域很好用的开源标注平台工具Label
Studio，并演示在该平台上进行常见的NLP和CV任务的标注。
引言
Label Studio是最近开源领域很火的一个标注平台，它能轻松胜任各种深度学习领域常见的标注任务，包括NLP，
CV，语音处理，时间序列分析等方向，它提供了对用户极其友好的使用界面，提供的标注任务覆盖场景广泛，功能强大，使得繁杂的标注任务能够事倍功半。
Label Studio的官网为https://labelstud.io/ ,其开源网址为https://github.com/HumanSignal/label-studio/
，它提供的标注任务如下：
Label Studio提供的标注任务
接下来，笔者将会演示如何使用Label Studio来完成常见的NLP和CV方向的标注任务，以下面四个任务为例：
文本分类
命名实体识别（NER）
物体检测
光学字符识别（OCR）
在本文中，我们使用Docker在本地启动Label Studio的服务，命令如下：
1 docker run -itd -p 8180:8080 -v $(pwd )/my-ls-data:/label-studio/data heartexlabs/label-studio:latest
在浏览器中输入网址 http://localhost:8180 ，即可访问该标注平台。
文本分类
文本分类任务是NLP方向最为常见的任务，它的主要目标是给指定的文本进行分类，常见的分类形式有多分类和多标签分类。以简单的多分类为例，它会提供多个类别，为每个指定的文本打上最符合的单个标签。
我们假设以下任务：对文本进行分类，标签为积极，中立，消极中的一个，标签为情绪方面的三个类别。
在Label Studio页面中，创建一个名为"sentiment_analysis"的文本标注任务，如下：
创建任务
创立好任务后，在Settings选项中进行任务设置。在Labeling
Interface中，选择Natural Language Processing中的Text
Classification。
选择文本分类任务
设置文本分类的标签，删除原来模板中的标签，添加新的三个标签：积极，中立和消极。
添加文本分类标签
导入数据，选择上传文件为本地的sample.txt，内容如下：
1 2 3 今天的工作进展顺利，团队合作非常愉快，大家都充满了干劲，任务比预期完成得更好。
上传文件页面
导入标注样本
导入标注样本后，在Label Studio界面上进行分类选择，并保存。
cls_6.png
在这个标注平台上，可以多人标注，显示标注进度，标注完任务还可以导出标注数据，使用起来非常便捷。
以第一条标注结果为例，其结果如下(JSON格式)：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 { "id" : 808 , "annotations" : [ { "id" : 719 , "completed_by" : 1 , "result" : [ { "value" : { "choices" : [ "积极" ] } , "id" : "FF4IB_vady" , "from_name" : "sentiment" , "to_name" : "text" , "type" : "choices" , "origin" : "manual" } ] , "was_cancelled" : false , "ground_truth" : false , "created_at" : "2024-09-12T14:38:33.519756Z" , "updated_at" : "2024-09-12T14:38:33.519782Z" , "draft_created_at" : null , "lead_time" : 121.935 , "prediction" : { } , "result_count" : 0 , "unique_id" : "1c12f3b0-b6b4-4043-a16c-28f38ce73742" , "import_id" : null , "last_action" : null , "task" : 808 , "project" : 3 , "updated_by" : 1 , "parent_prediction" : null , "parent_annotation" : null , "last_created_by" : null } ] , "file_upload" : "1532c82d-sample.txt" , "drafts" : [ ] , "predictions" : [ ] , "data" : { "text" : "今天的工作进展顺利，团队合作非常愉快，大家都充满了干劲，任务比预期完成得更好。" } , "meta" : { } , "created_at" : "2024-09-12T14:36:10.549023Z" , "updated_at" : "2024-09-12T14:38:33.632261Z" , "inner_id" : 1 , "total_annotations" : 1 , "cancelled_annotations" : 0 , "total_predictions" : 0 , "comment_count" : 0 , "unresolved_comment_count" : 0 , "last_comment_updated_at" : null , "project" : 3 , "updated_by" : 1 , "comment_authors" : [ ] }
接下来的任务，我们会适当地忽略一些细节，大致的标注流程与文本分类任务类似，只关注其中的不同之处。
命名实体识别（NER）
命名实体识别（NER）是自然语言处理（NLP）中的一种关键任务，旨在从文本中识别并分类特定类型的实体。例如，它可以识别人名、地点、组织、日期、时间等信息。NER的目标是将这些实体从普通文本中提取出来，并进行分类标注，如将“苹果”识别为公司或水果，将“北京”识别为地名。NER在信息抽取、问答系统、文本摘要等应用中具有广泛的用途。
我们假设以下的命名实体识别任务：从文本中提取中动物和植物。
创建animal_plant实体标注任务，实体类型为动物和植物，如下：
标注实体的类型
导入样本为：
1 2 3 在森林里，我看见了一只狐狸静静地躺在一片松树下，四周是茂密的蕨类植物，显得十分宁静。
实体标注的界面如下：
标注实体
导出标注任务的最后一个样本数据为(JSON格式)：
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 { "id" : 813 , "annotations" : [ { "id" : 724 , "completed_by" : 1 , "result" : [ { "value" : { "start" : 6 , "end" : 8 , "text" : "海鸥" , "labels" : [ "动物" ] } , "id" : "hmDYRW2UCg" , "from_name" : "label" , "to_name" : "text" , "type" : "labels" , "origin" : "manual" } , { "value" : { "start" : 22 , "end" : 25 , "text" : "椰子树" , "labels" : [ "植物" ] } , "id" : "HFUmECuzWg" , "from_name" : "label" , "to_name" : "text" , "type" : "labels" , "origin" : "manual" } ] , "was_cancelled" : false , "ground_truth" : false , "created_at" : "2024-09-12T14:59:58.069480Z" , "updated_at" : "2024-09-12T14:59:58.069495Z" , "draft_created_at" : "2024-09-12T14:59:57.958694Z" , "lead_time" : 8.796 , "prediction" : { } , "result_count" : 0 , "unique_id" : "a6bed574-01cf-4c3a-a682-94f0c0e05293" , "import_id" : null , "last_action" : null , "task" : 813 , "project" : 4 , "updated_by" : 1 , "parent_prediction" : null , "parent_annotation" : null , "last_created_by" : null } ] , "file_upload" : "6b429a86-sample2.txt" , "drafts" : [ ] , "predictions" : [ ] , "data" : { "text" : "在海边，几只海鸥在天空中盘旋，而沙滩边长满了椰子树，随着海风轻轻摇摆。" } , "meta" : { } , "created_at" : "2024-09-12T14:57:29.191529Z" , "updated_at" : "2024-09-12T14:59:58.172231Z" , "inner_id" : 3 , "total_annotations" : 1 , "cancelled_annotations" : 0 , "total_predictions" : 0 , "comment_count" : 0 , "unresolved_comment_count" : 0 , "last_comment_updated_at" : null , "project" : 4 , "updated_by" : 1 , "comment_authors" : [ ] }
物体检测
物体检测是计算机视觉（CV）领域的一项重要任务，旨在识别图像或视频中的特定物体，并给出这些物体在图像中的位置（通常以边界框的形式表示）。不同于简单的图像分类，物体检测不仅需要识别物体的类别，还要定位物体的位置。常用的物体检测算法包括YOLO、Faster
R-CNN等，广泛应用于自动驾驶、视频监控、机器人视觉等领域。
我们假设以下的物体检测任务：从图片中提取中汽车车牌所在的矩形区域，只有一个标签代表汽车车牌。
创建的标签为Car,如下：
标签类型
对导入样本进行标注：
标签标注
导出数据如下（COCO格式，包含在下载压缩文件中的result.json文件中）：
images中的数据为:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 [ , { "width" : 600 , "height" : 350 , "id" : 3 , "file_name" : "images\/653acba4-3.jpg" } , ]
annotations中的数据为：
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光学字符识别（OCR）
光学字符识别（OCR，Optical Character
Recognition）是一项将图像中的文字内容转换为可编辑文本的技术。它通过分析图像中的字符形状，识别字母、数字及其他符号，进而生成对应的文本数据。OCR通常应用于扫描文档、识别发票、身份证件、手写笔记等内容的数字化处理。常见的OCR系统基于机器学习和深度学习技术，能够识别印刷体、手写体，甚至是多语言字符。其应用广泛，包括文档管理、自动化数据录入、语言翻译等多个领域。
我们假设以下的OCR任务：识别图片中的汽车车牌号码。
创建标签为Text，如下图：
创建标签
标注界面如下：
文本区域及文字标注
总结
本文介绍了开源标注平台Label
Studio，演示了如何进行文本分类、命名实体识别（NER）、物体检测和光学字符识别（OCR）任务的标注。Label
Studio界面友好，支持多种标注任务，并可通过导入数据与多用户协作完成标注，最后支持标注结果导出，极大提高了标注工作的效率。
笔者之前的工作为NLP方向，现在从事大模型训练及应用方向，对CV领域接触不多，后续将会在CV领域尝试更多的模型与探究。
