doccano 实体识别标注的数据转为大模型微调的数据集格式

文章目录

- 背景
- 简介
- 数据集样例
- 转换代码
- 代码公开
- 进一步阅读

背景

用实体识别的标注数据集微调大模型，往往大模型的效果会好一点。

故笔者提供了将 Doccano 实体标注格式的数据集转为大模型微调数据集的代码；

简介

展示 Doccano 实体识别导出的数据集格式；
展示大模型实体识别微调的数据集格式；
提供从Doccano 实体转换到大模型微调数据集格式的代码；

数据集样例

Doccano 样例：
点击查看 Doccano 样例文件：https://github.com/JieShenAI/csdn/blob/main/24/04/convert_doccano_llm/data/guihua_10.jsonl
下述是一个样例：

{"id":6281,"text":"支持有实力的大企业牵头组建创新联合体，承担国家重大科技项目","Comments":[],"label":[[21,29,"重要项目"]]
}

点击查看 LLM 实体微调的样例文件：https://github.com/JieShenAI/csdn/blob/main/24/04/convert_doccano_llm/data/llm_10.jsonl
下述是一个样例：

{"instruction": "你是专门进行实体抽取的专家。请从text中抽取出符合schema定义的实体，不存在的实体类型返回空列表。请按照JSON字符串的格式回答。,'schema': ['重要项目', '功能定位', '主要任务', '基本遵循', '关键数据', '数值'], 'text': '支持有实力的大企业牵头组建创新联合体，承担国家重大科技项目'", "input": "", "output": {"重要项目": ["国家重大科技项目"], "功能定位": [], "主要任务": [], "基本遵循": [], "关键数据": [], "数值": []}
}

转换代码

查看代码：https://github.com/JieShenAI/csdn/blob/main/24/04/convert_doccano_llm/convert_doccano_llm.ipynb

import jsoninstruction_format = "你是专门进行实体抽取的专家。请从text中抽取出符合schema定义的实体，不存在的实体类型返回空列表。请按照JSON字符串的格式回答。, 'schema': {schema}, 'text': '{text}'"def convert_coccano2LLM(input_file, output_file, schema):with open(input_file, 'r') as f:with open(output_file, 'w') as w:for line in f:d = json.loads(line)text = d['text']ent_labels = d['label']output = {}for ent_class in schema:output[ent_class] = []for ent in ent_labels:start, end, ent_class = entoutput[ent_class].append(text[start:end])llm_data = {'instruction':instruction_format.format(schema=schema, text=text),"input":"","output": json.dumps(output, ensure_ascii=False)}w.write(json.dumps(llm_data, ensure_ascii=False) + '\n')

convert_coccano2LLM('data/guihua_10.jsonl', 'data/llm_10.jsonl', schema=['重要项目', '功能定位', '主要任务','基本遵循','关键数据','数值']
)

convert_coccano2LLM(input_file, output_file, schema):

input_file: Doccano 实体导出文件；
out_file: 大模型实体微调导入数据集文件；特别注意：json.dumps(output)，这里是 label 要转成字符串，使用 json.dumps 将字典转成字符串，不然后面在数据集导入时会报错；
schema: 实体类别；