引言
最初只是想把Doccano标注的数据集转换成BIO(类似conll2003数据集)的标注格式；
按照PR的修改意见实现了修改，但是本人不建议这么做；
应该随着Doccano的升级，Doccano的导出格式发生了变化，而原来的doccano-transformer还停留在2022年
建议参考这篇文章：Doccano的标注结果转换为BIO格式
若上述文章已经可解决问题，无需继续往下阅读。
摘要
可先阅读一下教程：【已解决】关于如何将Doccano标注的文本转换成NER模型可以直接处理的CoNLL 2003格式
装包:pip install doccano-transformer
报错信息
运行下述程序后，会报错
from doccano_transformer.datasets import NERDataset
from doccano_transformer.utils import read_jsonldataset = read_jsonl(filepath='NER.jsonl', dataset=NERDataset, encoding='utf-8')
gen=dataset.to_conll2003(tokenizer=str.split)file_name="CoNLL.txt"with open(file_name, "w", encoding = "utf-8") as file:for item in gen:file.write(item["data"] + "\n")
报错信息如下：
l In[18], line 1
----> 1 from doccano_transformer.datasets import NERDataset2 from doccano_transformer.utils import read_jsonlFile ~/anaconda3/envs/nlp/lib/python3.9/site-packages/doccano_transformer/datasets.py:52 import json3 from typing import Any, Callable, Iterable, Iterator, List, Optional, TextIO
----> 5 from doccano_transformer.examples import Example, NERExample8 class Dataset:9 def __init__(10 self,11 filepath: str,12 encoding: Optional[str] = 'utf-8',13 transformation_func: Optional[Callable[[TextIO], Iterable[Any]]] = None14 ) -> None:File ~/anaconda3/envs/nlp/lib/python3.9/site-packages/doccano_transformer/examples.py:41 from collections import defaultdict2 from typing import Callable, Iterator, List, Optional
----> 4 from spacy.gold import biluo_tags_from_offsets6 from doccano_transformer import utils9 class Example:ModuleNotFoundError: No module named 'spacy.gold'
修复bug
根据该GitHub doccano_transformer项目的github issues和pr 给出的信息修复该bug:
要修改doccano_transformer/examples.py源码文件；
根据报错信息，确定example.py文件所在目录
File ~/anaconda3/envs/nlp/lib/python3.9/site-packages/doccano_transformer/datasets.py:5
根据报错信息，知道笔者的examples.py路径如下：
(每人的所在文件夹不同，请自行修改)
~/anaconda3/envs/nlp/lib/python3.9/site-packages/doccano_transformer/examples.py
按照图片所示内容进行修改即可：
-
修改点 1
原始代码：
from spacy.gold import biluo_tags_from_offsets修改成:
from spacy.training import offsets_to_biluo_tags -
修改点 2
原始代码：
tags = biluo_tags_from_offsets(tokens, label)修改成:
tags = offsets_to_biluo_tags(tokens, label)
修改完上述代码，重新运行代码若继续报错，请参考【已解决】关于如何将Doccano标注的文本转换成NER模型可以直接处理的CoNLL 2003格式里面关于example.py的修改；
相关阅读
- BIO序列提取实体（NER命名实体识别）
该文把BIO标注的数据，转成下述格式：{'string': '我是李明，我爱中国，我来自呼和浩特', 'entities': [{'word': '中国', 'type': 'loc'}, {'word': '呼和浩特', 'type': 'loc'}]}
参考资料
- [1] github issues https://github.com/doccano/doccano-transformer/issues/35
- [2] 该bug的PR参考 https://github.com/doccano/doccano-transformer/pull/38/files
