一、什么是LabelStudio

LabelStudio是一个功能丰富、灵活便捷、易于使用的数据标注工具，适用于各种机器学习和深度学习项目中的数据标注工作。有特点如下：

多功能性：LabelStudio支持为多种数据类型创建自定义标注界面，包括图像、文本、音频、视频以及时间序列数据。这使得它成为一个适用于多种深度学习任务的综合性标注平台。灵活性：

多数据类型支持：Label Studio可以处理各种数据类型，使得用户可以在同一个平台上进行多种形式的标注工作。可定制的标注配置：用户可以通过Label Studio的配置文件自定义标注界面，以适应不同的标注任务需求。例如，可以创建边界框、多边形、分类、关键点、文本标签等。 便捷性：

易于安装和启动：可以通过pip命令进行安装，并简单地通过命令行启动。直观的使用界面：在启动后，用户可以创建新的工程项目，命名项目，导入本地数据，选择标注类别，并写入自己的标签，然后开始标注工作。 团队协作与数据管理：

标注管理：Label Studio提供了完善的标注管理功能，帮助用户有效地管理标注任务和数据。团队协作：支持多人协作，允许多个用户同时访问数据标注平台，参与数据标注工作。数据可视化：提供数据可视化功能，帮助用户更好地理解数据。 开源与维护：

开源软件：Label Studio是由心智大数据(MindsDB)开发和维护的开源软件，用户可以在GitHub上找到完整的文档和代码。社区支持：作为一个开源项目，Label Studio拥有活跃的社区支持，用户可以在社区中寻求帮助、分享经验或贡献代码。

二、什么是数据标注

数据标注是对未处理的原始数据（包括文本、图片、音频、视频等）进行加工处理，并转换为机器可识别信息的过程。这一过程主要涉及到为数据添加标签，使计算机能够理解和识别数据的含义。

在数据标注的过程中，需要根据特定任务的需求，从原始数据中提取出关键信息，并将其转换为结构化的格式。这些信息可以包括对象的位置、属性、行为等，具体取决于任务的要求。

数据标注是机器学习、自然语言处理、计算机视觉等领域中不可或缺的一部分。通过标注的数据，机器学习模型可以学习到如何从原始数据中提取有用的信息，并据此进行预测或决策。

常见的数据标注类型包括：

图像标注：为图像中的对象添加边界框、关键点等标签，以识别图像中的物体和场景。文本标注：对文本进行分词、词性标注、命名实体识别等操作，以识别文本中的关键词、短语和实体。音频标注：对音频信号进行分段、识别声音事件等操作，以识别音频中的关键信息和事件。

数据标注的质量直接影响到机器学习模型的性能。因此，在进行数据标注时，需要保证标注的准确性和一致性，并尽可能涵盖所有可能的情况和场景。

三、LabelStudio安装

1、通过pip安装

参考

pip install label-studio

2、启动

label-studio start

label-studio 默认使用sqLite数据库。

启动成功后访问链接 http://localhost:8080

更多启动参数可以 参考官方

3、创建账号登录

首次打开需要自己注册一个账号，然后登录

4、创建项目

刚启动时，项目列表是空的，需要自己创建一个项目用于标注任务，点击“Create Project”

输入项目名称，然后保存即可

5、导入需要标注的数据（如图片、文本等）

6、选择标注模板

比如这里选择第三个，使用矩形标注，删除默认的标签，增加自己想要的标签

7、点击Label All Tasks按钮开始标注工作

选择标签后，在图片上面的框选，标记完成后，记得点击Submit（也可以按快捷键 Ctrl+回车）

8、导出标注结果数据

点击右上角的Export按钮，导出结果数据，可选值Json、CSV等

四、LabelStudio做文本标注

上面演示了如果在图片上面做标注，文本同样可以做标注，操作步骤如下。

1、创建项目，输入项目名称

2、选择标注模板，比如“Named Entity Recognition”，

删除自带的标签，创建自己需要的标签，然后点击save

3、导入txt数据

4、点击Label All Tasks按钮开始标注工作

选择标签后，在文本上面的划选，标记完成后，记得点击Submit（也可以按快捷键 Ctrl+回车）

5、导出csv数据，类似如下内容

参考

https://labelstud.io/