首先进入Label Studio完成注册登录，Label Studio支持多用户协同标注，用户可通过专有链接进入Label Studio，同一链接下的所有用户均可同时对数据进行标注，标注结果全员共享。

点击右上角create按钮创建一个新的项目

进入项目后，我们可以就可以导入数据了，Label Studio支持两种导入方式，分别是本地上传和网络URL,并且支持文本、语音、图片等多种数据格式，本文采用文本格式进行打标演示。

在上传文本数据之后，软件会自动为我们分好段落，如下图所示：

 在进行文本数据标注之前，我们需先定义“实体标签”与“关系标签”，点击右上角“setting”按钮，在左侧的菜单栏选择Labeling Interface进入实体标签、关系标签编辑界面，在标签编辑框里输入自定义标签内容，点击“Add”添加至标签库，目前笔者尚未发现关系标签编辑窗口，大家可在界面中上方找到“Code”按钮，点击此按钮可在源代码层面对关系标签进行编辑。

 有了实体标签和关系标签之后，我们便可开始打标工作，具体地，点击需要进行标注的文本，进入标注页面，如下图所示，首先点击我们预定义好的“概念”、“知识点”等标签，用鼠标划选文本中要标注的实体，释放鼠标即标注成功。

 在标注完实体之后，在文本中点击实体，以下图为例，我们点击“变量”之后，点击界面右侧“锁链”形状按钮，接着点击“变量名”，即可创建一个从“变量”指向“变量名”的关系。

在右下角的Relation栏可以对我们创建的关系选择关系标签，此时我们就得到了一个完整的三元组。

接下来就是笔者认为label studio最具亮点的一个功能——“支持多人协同标注，标注结果全员共享”，以下图为例，我们可以清楚看到，有多个用户对我们已分好段的文本进行了标注，并且对于某一段文本，也支持多个用户进行标注，有了这个强大功能的加持，我们就可以做到在一个项目下并行协作进行人工标注，统一完成实体标注。

在完成此文本所有的实体、关系标注之后，点击“update”按钮进行保存，返回主界面导出JSON格式的标注数据。

之后的工作就是进行实体去重并录入数据库。

对于生成的标注数据，有一点需要格外注意，相同的实体会具有不同的id值，如果我们不对这些“同名”实体进行处理，那么在创建知识图谱时就会出现重复节点，在这里笔者分享一种去重思路。

首先从标注数据中将所有实体的名称（text），编号（no，由于在Neo4j数据库中，创建节点后也会自动生成一个id值，为了避免发生混淆，我们采用“no”来表示原来的“id”），标签（label）存入node.csv文件中，我们可以看到，的确存在部分名称相同、no不同的实体。

去重的总体思路是，维护一个存有实体信息的文件，当读取到标记数据中的实体时，首先检查此实体是否在name_lst中，如果不存在，则将其标记flag设置为True，创建节点；需要说明的是，不管此实体是否已经在name_lst中，我们都需要将其信息写入文件，因为我们在之后的关系创建时，需要利用id值来查找实体名称，一个实体可能会有多个id。

for row in csv.reader(fr):
    name_lst.append(row[0]) #将实体名称存入name_lst
csv.writer(fr).writerow([text,labels,no]) #将实体信息写入文件
flag = False   #设置一个标记，F代表实体已经在name_lst中
 if text not in name_lst:  #如果实体的名称不在name_lst中
    name_lst.append(text)  #添加此实体
    flag = True
 if flag:                  #创建节点
    cypher_ = "CREATE (:" + labels + " {name:'" + text + "', no:'" + no + "'})"
    graph.run(cypher_)

 通过以上操作，我们可以确保创建唯一的节点，接下来即可根据id值来找到头尾节点，创建关系。

 附上完整代码：

from py2neo import Graph, Node, Relationship
import csv
import read_data
import pandas as pd
import json
path='1.json'
f = open(path,'r',encoding='utf-8')
# f1 = open("node.txt",'a')
f1= open("node.csv", mode="a", encoding="utf-8", newline="")
fr= open("node.csv", mode="r", encoding="utf-8")
m = json.load(f)
graph = Graph('http://localhost:7474',name="neo4j",password="123456")
name_lst = []
for row in csv.reader(fr):
    name_lst.append(row[0])
fr.seek(0)

for result in m:
    result = result['annotations'][0]['result']
    for item in result:
        flag = False
        if "type': 'relation'" not in str(item):
            text = item['value']['text']
            labels = item['value']['labels'][0]
            no = item['id']
            csv.writer(f1).writerow([text,labels,no])
            if text not in name_lst:
                name_lst.append(text)
                flag = True
                print(name_lst)
            if flag:
                cypher_ = "CREATE (:" + labels + " {name:'" + text + "', no:'" + no + "'})"
                graph.run(cypher_)

for result in m:
     result = result['annotations'][0]['result']
     for item in result:
          flag = False
          if "type': 'relation'"  in str(item):
            print("进入关系")
            from_id = item['from_id']
            to_id = item['to_id']
            labels = item['labels'][0].replace('：','')
            from_name,to_name ,from_label, to_label='','','',''

            f_csv = csv.reader(fr)
            for row in f_csv:
                if from_id == row[2]:
                    print("进入")
                    from_name = row[0]
                    from_label = row[1]
                    print(from_name,from_id)
                if to_id == row[2]:
                     to_name = row[0]
                     to_label = row[1]
                     print(to_name,to_id)
            cypher_ = "MATCH  (a:"+from_label +"),(b:"+to_label+") WHERE a.name = '"+from_name+"' AND b.name = '"+to_name+"' CREATE (a)-[r:"+labels+"]->(b)"
            graph.run(cypher_)

总结：

1.Label Studio容易上手，并且还支持多人协作标注，这是一大亮点。

2.在使用生成的数据时，需要对数据进行实体去重处理，本文采用的处理方法是比较容易想到的一种，但谈不上高效，欢迎大家在评论区留下更多的去重方法。