Label Studio中层级标签的合并输出方案
2025-05-09 07:01:47作者:舒璇辛Bertina
在Label Studio项目中处理多层级标签分类时,开发者常常面临如何将不同层级的标签合并输出的挑战。本文将深入探讨两种有效的解决方案,帮助用户实现更简洁、更系统的标签输出结构。
问题背景
当使用Label Studio进行多层级标签分类时,常见的配置方式是为每个父级标签创建独立的子标签视图。例如,当父标签为"A"时显示"A1"和"A2"选项,当父标签为"B"时显示"B1"、"B2"和"B3"选项。这种配置会导致输出结果分散在多个不同的字段中,增加了后续数据处理的复杂度。
Taxonomy标签方案
Taxonomy标签是Label Studio专门为层级标签设计的解决方案,具有以下特点:
- 统一输出字段:所有层级的标签都存储在同一个字段中
- 简洁配置:只需一个Taxonomy标签即可实现多层级结构
- 灵活控制:通过leafsOnly参数决定是否只记录最终选择的叶子节点
配置示例:
<View>
<Text name="text" value="$text"/>
<Taxonomy name="themes" toName="text" leafsOnly="true" maxUsages="10">
<Choice value="A">
<Choice value="A1"/>
<Choice value="A2"/>
</Choice>
<Choice value="B">
<Choice value="B1"/>
<Choice value="B2"/>
<Choice value="B3"/>
</Choice>
</Taxonomy>
</View>
此方案特别适合需要严格层级结构的场景,用户界面呈现为可展开的树形结构,操作直观。
嵌套Choices方案
对于需要保持Choices标签特性的场景,可以使用嵌套Choices配合allowNested参数:
- 单字段输出:所有标签都归属于同一个字段
- 保持Choices特性:保留Choices标签的界面风格和交互方式
- 嵌套结构:输出结果保持层级关系
配置示例:
<View>
<Text name="text" value="$text"/>
<Choices name="themes" toName="text" choice="multiple" showInline="true" allowNested="true">
<Choice value="A">
<Choice value="A1"/>
<Choice value="A2"/>
</Choice>
<Choice value="B">
<Choice value="B1"/>
<Choice value="B2"/>
<Choice value="B3"/>
</Choice>
</Choices>
</View>
需要注意的是,此方案的输出结果会包含嵌套结构,可能需要额外的处理逻辑来解析。
方案对比与选择建议
| 特性 | Taxonomy方案 | 嵌套Choices方案 |
|---|---|---|
| 输出结构 | 扁平数组 | 嵌套结构 |
| 界面交互 | 树形展开 | 内联展开 |
| 配置复杂度 | 简单 | 中等 |
| 适用场景 | 严格的层级分类 | 需要Choices特性的场景 |
对于大多数层级标签场景,Taxonomy方案是首选,它提供了最简洁的配置和最直观的用户体验。只有在特殊需求下,如需要保持Choices标签的特定界面风格时,才考虑使用嵌套Choices方案。
实现建议
在实际项目中,建议:
- 优先评估Taxonomy方案是否满足需求
- 如果选择嵌套Choices方案,确保后端能够处理嵌套的输出结构
- 对于复杂的层级关系,可以考虑结合使用两种方案
- 为标注人员提供明确的操作指南,特别是使用嵌套Choices时
通过合理选择和应用这些方案,可以显著简化Label Studio中多层级标签的管理和处理流程,提高标注效率和数据质量。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
279
2.58 K
deepin linux kernel
C
24
6
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
223
303
Ascend Extension for PyTorch
Python
107
138
暂无简介
Dart
571
127
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
601
166
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.04 K
608
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
448
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
154
205
一个用于服务器应用开发的综合工具库。
- 零配置文件
- 环境变量和命令行参数配置
- 约定优于配置
- 深刻利用仓颉语言特性
- 只需要开发动态链接库,fboot负责加载、初始化并运行。
Cangjie
299
39