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背景

使用大语言模型做实体识别的实验时，发现大模型关于实体的边界预测一直不准。
主要原因在于当时找了很多同学标注数据，由于不同组同学关于实体的边界没有统一，故导致数据集中实体边界也没统一。
（找太多人标，会有这样的缺点）

如果重新标注数据，那么之前的标的数据就浪费了，而且又得折腾人来标。
虽然之前标的数据不好，但训练出的大模型，还是学到了一些东西。于是便打算让训练后的大模型预测，将大模型预测的结果导入到Doccano，再人工修正大模型预测不准的实体，这样可以减轻人工标注压力还能轻易获得更多的数据集。

简介

• 展示大模型预测输出的数据格式；
• 展示Doccano 命名实体识别导入的数据集格式；
• 提供将大模型输出数据转为Doccano 导入数据集格式代码；

大模型预测结果的样例如下：

{"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:['数据', '项目', '任务'], text:三大攻坚战取得关键进展", "input": "", "output": "{\"数据\": [], \"项目\": [\"三大攻坚战\"], \"任务\": []}", "predict": {"数据": [], "项目": ["三大攻坚战取得关键进展"], "任务": []}
}

Doccano 导入的数据集样例如下：

{"id":17168,"text":"三大攻坚战取得关键进展","label":[[0,5,"任务"]],"Comments":[]}

大模型输出数据转为Doccano 代码

找出模型预测的实体，在text句子的开始下标和结束下标：

def find_substring_indices(parent_string, substring):  start_index = parent_string.find(substring)  if start_index != -1:end_index = start_index + len(substring)return start_index, end_index  else:  return -1, -1

import redef tran_llm_doccano(input_file, output_file, schema):doccano_format = {"text": None,"label": [],"Comments": []}def _find_text(text):pattern = r'text:(.*?)",'  match = re.search(pattern, text, re.MULTILINE)text_content = match.group(1)return text_contentwith open(input_file, 'r') as f:with open(output_file, 'w') as w:for line in f:text = _find_text(line)doccano_format["text"] = textdata = json.loads(line)predict = data["predict"]tmp = []for ent_cls in schema:for predict_ent_name in predict[ent_cls]:start_idx, end_idx = find_substring_indices(text, predict_ent_name)if start_idx == -1 or end_idx == -1:continuetmp.append([start_idx, end_idx, ent_cls])doccano_format["label"] = tmpw.write(json.dumps(doccano_format, ensure_ascii=False) + '\n')schema = ['数据', '项目', '任务']
tran_llm_doccano('data.jsonl', "doccano_import.jsonl", schema)

tran_llm_doccano(input_file, output_file, schema):

• input_file 大模型预测的结果文件；
• output_file 到入到 doccano的文件；
• schema 实体类别；

将 大模型的预测结果转换后的Doccano格式的 output_file 文件，导入到Doccano的结果如下图所示：

开源

完整的代码点击查看： https://github.com/JieShenAI/csdn/blob/main/24/04/tran_llm_doccano/tran_llm_doccano.ipynb