AI Platform Data Labeling Service 支持三种类型的文本标签任务：
- 分类任务 - 标签添加者为每个文本段分配一个或多个标签。您可以指定为每个文本段加标签的标签添加者人数。我们建议不要超过 5 人。Data Labeling Service 会根据多数人的选择确定适当的标签。
- 带有情感的分类任务 - 整体标签输入与文本分类任务相同。这种类型的标签在 Data Labeling Service 中已被弃用。您可以跳转到统一的 Cloud AI Platform 以处理这种类型的标签。
- 实体提取任务 - 系统会向标签添加者提供一个标签列表和一个文本段（最多 100000 个字符），他们将选择每个标签所对应的文本的开始和结束位置。他们还可以选择“不包含在内”。Data Labeling Service 将为每个标签收集所选文本的索引。
标签请求是一项长时间运行的操作。响应中包含的操作 ID 可用于检查请求的状态。标签添加完成后，响应会包含值 "done": true。
请注意，目前仅支持英文文本。
文本分类任务
网页界面
打开数据标签服务界面。
从左侧导航栏中选择数据集。
数据集页面会显示之前为当前项目创建的数据集的状态。
点击要提交以便加标签的数据集的名称。
状态为“导入完成”的数据集可供提交。数据类型列显示数据集包含的是图片、视频还是文本。
在数据集详情页面上，点击标题栏中的创建标签任务按钮。
在新建标签任务页面上，为带有注释的数据集输入名称和描述。
annotated dataset是添加标签的人员对该数据集添加标签后的版本。从目标下拉列表中，选择要对此数据集执行的标签任务类型。
该下拉列表仅包含可用于此数据集中数据类型的目标。如果您没有看到所需的目标，则可能是因为您选择了包含其他类型数据的数据集。请关闭新建标签任务页面，然后选择其他数据集。
从标签集下拉列表中，选择您希望标签添加者将其应用到此数据集中的数据项的标签集。
该下拉列表包含与此项目关联的所有标签集。您必须选择一个标签集。
从说明下拉列表中，选择要向处理此数据集的标签添加者提供的说明。
该下拉列表包含与此项目关联的所有instructions。您必须在标签请求中添加说明。
从每个数据项的标签添加者数量下拉列表中，指定要查看该数据集中每一项的标签添加者数。
默认值为一位，但您可以请求安排三位或五位标签添加者为每一项加标签。
点击复选框以确认您了解如何为加标签操作付费。
点击创建。
命令行
设置以下环境变量：- 将
PROJECT_ID变量设置为您的 Google Cloud 项目 ID。 -
将
DATASET_ID变量设置为您的数据集 ID（来自创建数据集时的响应）。该 ID 显示在完整数据集名称的末尾：projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/datasets/DATASET_ID
- 将
INSTRUCTION_RESOURCE_NAME设置为说明资源的名称。 - 将
ANNOTATION_SPEC_SET_RESOURCE_NAME设置为标签集资源的名称。
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://datalabeling.googleapis.com/v1beta1/projects/${PROJECT_ID}/datasets/${DATASET_ID}/text:label \
-d '{
"basicConfig": {
"instruction": "${INSTRUCTION_RESOURCE_NAME}",
"annotatedDatasetDisplayName": "curl_testing_annotated_dataset",
"labelGroup": "test_label_group",
"replica_count": 1
},
"feature": "TEXT_CLASSIFICATION",
"textClassificationConfig": {
"annotationSpecSet": "${ANNOTATION_SPEC_SET_RESOURCE_NAME}",
},
}'
您应该会看到类似如下所示的输出。可以使用操作 ID 来获取任务的状态。如需示例，请参阅获取操作状态。
{
"name": "projects/data-labeling-codelab/operations/5c73dd6b_0000_2b34_a920_883d24fa2064",
"metadata": {
"@type": "type.googleapis.com/google.cloud.data-labeling.v1beta1.LabelTextClassificationOperationMetadata",
"dataset": "projects/data-labeling-codelab/datasets/5c73db3d_0000_23e0_a25b_94eb2c119c4c"
}
}
Java
必须先安装 Java 客户端库，然后才能运行此代码示例。实体提取任务
网页界面
打开数据标签服务界面。
从左侧导航栏中选择数据集。
数据集页面会显示之前为当前项目创建的数据集的状态。
点击要提交以便加标签的数据集的名称。
状态为“导入完成”的数据集可供提交。数据类型列显示数据集包含的是图片、视频还是文本。
在数据集详情页面上，点击标题栏中的创建标签任务按钮。
在新建标签任务页面上，为带有注释的数据集输入名称和描述。
annotated dataset是添加标签的人员对该数据集添加标签后的版本。从目标下拉列表中，选择要对此数据集执行的标签任务类型。
该下拉列表仅包含可用于此数据集中数据类型的目标。如果您没有看到所需的目标，则可能是因为您选择了包含其他类型数据的数据集。请关闭新建标签任务页面，然后选择其他数据集。
从标签集下拉列表中，选择您希望标签添加者将其应用到此数据集中的数据项的标签集。
该下拉列表包含与此项目关联的所有标签集。您必须选择一个标签集。
从说明下拉列表中，选择要向处理此数据集的标签添加者提供的说明。
该下拉列表包含与此项目关联的所有instructions。您必须在标签请求中添加说明。
从每个数据项的标签添加者数量下拉列表中，指定要查看该数据集中每一项的标签添加者数。
默认值为一位，但您可以请求安排三位或五位标签添加者为每一项加标签。
点击复选框以确认您了解如何为加标签操作付费。
点击创建。
命令行
设置以下环境变量：- 将
PROJECT_ID变量设置为您的 Google Cloud 项目 ID。 -
将
DATASET_ID变量设置为您的数据集 ID（来自创建数据集时的响应）。该 ID 显示在完整数据集名称的末尾：projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/datasets/DATASET_ID
- 将
INSTRUCTION_RESOURCE_NAME设置为说明资源的名称。 - 将
ANNOTATION_SPEC_SET_RESOURCE_NAME设置为标签集资源的名称。
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://datalabeling.googleapis.com/v1beta1/projects/${PROJECT_ID}/datasets/${DATASET_ID}/text:label \
-d '{
"basicConfig": {
"instruction": "${INSTRUCTION_RESOURCE_NAME}",
"annotatedDatasetDisplayName": "curl_testing_annotated_dataset",
"labelGroup": "test_label_group",
"replica_count": 1
},
"feature": "TEXT_ENTITY_EXTRACTION",
"textEntityExtractionConfig": {
"annotationSpecSet": "${ANNOTATION_SPEC_SET_RESOURCE_NAME}",
},
}'
您应该会看到类似如下所示的输出。可以使用操作 ID 来获取任务的状态。如需示例，请参阅获取操作状态。
{
"name": "projects/data-labeling-codelab/operations/5c73dd6b_0000_2b34_a920_883d24fa2064",
"metadata": {
"@type": "type.googleapis.com/google.cloud.data-labeling.v1beta1.LabelTextEntityExtractionOperationMetadata",
"dataset": "projects/data-labeling-codelab/datasets/5c73db3d_0000_23e0_a25b_94eb2c119c4c"
}
}