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Label Studio 情感分析任务使用指南

1. Label Studio 安装

在以下环境进行测试安装：

• Python == 3.9.12
• label-studio == 1.7.1

通过终端使用 pip 安装：

pip install label-studio==1.7.1

安装完成后，运行以下命令：

label-studio start

登录账号并开始使用 Label Studio 进行标注。

2. 项目创建

创建项目前，确定任务类型和需要标注的内容。点击“创建”（Create），填写项目名称和描述。

如果数据已准备好，可以直接导入数据。

默认项目包含两种任务类型：

• 语句级情感分类：选择 Text Classification
• 属性级情感分析：选择 Relation Extraction

根据具体需求选择任务类型：

• 语句级情感分类：选择 Text Classification
• 属性级情感分析（如 A-S-O 三元组抽取）：选择 Relation Extraction

完成设置后，进入标注环节。

3. 情感分析任务标注

3.1 语句级情感分类任务

• 设定正向和负向标签。
• 开始标注，选择正向或负向标签并提交。

3.2 属性级情感分析任务

3.2.1 A-S-O 三元组抽取

• Span 类型标签：

  • 评价维度##正向：定位正向情感属性
  • 评价维度##负向：定位负向情感属性
  • 观点词：定位语句中的观点词

• Relation 类型标签：

  • 设置 评价维度 到 观点词 的关系，命名为 观点词

完成 Span 和 Relation 设置后，开始标注。

3.2.2 属性-情感极性抽取

• 设定 评价维度##正向 和 评价维度##负向，定位情感倾向属性。

3.2.3 属性-观点词抽取

• 设置属性对应标签为 评价维度，观点词为 观点词。

3.2.4 属性抽取

• 标注属性对应标签为 评价维度。

3.2.5 观点词抽取

• 标注观点词对应标签为 观点词。

4. 数据导出

勾选已标注文本 ID，点击“导出”（Export），选择 JSON 格式导出数据。

5. 参考文献

本文基于 Label Studio 1.7.1 版本进行操作，内容以示例为依据，具体细节请以实际使用为准。

转载地址：http://gsgfk.baihongyu.com/