Doccano

doccano 是一个面向人类的开源文本注释工具。它为文本分类、序列标记和序列到序列任务提供注释功能。您可以创建用于情感分析、命名实体识别、文本摘要等的标记数据。只需创建一个项目，上传数据，然后开始注释。您可以在数小时内构建数据集。

支持命名实体识别，情感分类，机器翻译任务，界面比较友好。

当前公司私有化部署的地址：(~~当前挂掉了,后端处理中~~)
git：https://github.com/doccano/doccano

技术方案

前端：vue2 + nuxt

后端：python

技术难点

标注工具编辑器部分组件

功能：

支持标注 Label
支持关系 Relation

开源组件：

vue 组件：
- https://www.npmjs.com/package/v-annotator
- https://github.com/doccano/v-annotator/blob/master/package.json
- demo：https://github.com/doccano/doccano/blob/93cfd52924378bd2c8e109fff2b072199ff2e8bc/frontend/pages/demo/named-entity-recognition/index.vue

<v-annotator:dark="$vuetify.theme.dark":rtl="rtl":text="text" //文本内容:entities="entities" // 注解内容:entity-labels="entityLabels" // 注解标签:relations="relations"// 关系内容:relation-labels="relationLabels" // 关系标签:allow-overlapping="allowOverlapping":grapheme-mode="graphemeMode":selected-entities="selectedEntities"@add:entity="handleAddEvent" // 添加注解内容@click:entity="onEntityClicked"  // 点击注解@click:relation="onRelationClicked" // 点击关系@addRelation="addRelation" // 添加 关系@contextmenu:entity="deleteEntity" // 右键菜单点击@contextmenu:relation="deleteRelation" // 右键菜单点击/><entity-editor:dark="$vuetify.theme.dark":rtl="rtl":text="currentDoc.text":entities="currentDoc.annotations":entity-labels="entityLabels":relations="relations":relation-labels="relationLabels":allow-overlapping="allowOverlapping"@addEntity="addEntity"@click:entity="updateEntity"@contextmenu:entity="deleteEntity"@contextmenu:relation="deleteRelation"/>

react 组件

https://github.com/microsoft/react-text-annotator

当前看 v-annotator 是 doccanno 封装的一个组件，react 这个组件要分析一下是不是支持当前的特性

代码如下：

import {AnnotationData, Labeler} from 'react-text-annotator'const HomePage: React.FC = () => {const annotations: AnnotationData[] = [{id: 'id1',color: 'red',endToken: 5,startToken: 0,name: 'label111111',kind: 'label',onClick:(e) => {console.log(e);},level: 1,// 设置层级onRenderTooltip: (e) =><>label111111</>},{id: 'id1',color: 'green',endToken: 5,startToken: 1,name: 'label222222',kind: 'label',onRenderTooltip: (e) =><>label222222</>},{id: 'id2',color: 'blue',endToken: 25,startToken: 10,name: 'relation',kind: 'relation',}
];const labelerText = 'This is sample text to test the labeler functionality.';return <><Labeler text={labelerText} annotations={annotations} labelerConfigs={{ isAnnotationResizingEnabled: true,isRtl: false, tokenizationType: 'character' }} labelerOverflow={'scroll'}labelerHeight={"100px"}/>
</>;
};export default HomePage;

下面的了解即可

YEDDA：(2016)(python)

优点是安装方便，程序很小，标注方便，如果要实现给同一个实体加多个标签，也可以实现。最大标签数8，界面也还过的去。

YEDDA(以前的 SUTDAnnotator)是为在文本(几乎所有语言，包括英语、中文)、符号甚至表情符号上注释块/实体/事件而开发的。它支持快捷注释，对于手动注释文本非常有效。用户只需选择文本范围并按快捷键，该范围就会自动注释。它还支持命令注释模型，可以批量注释多个实体，并支持将注释文本导出为序列文本。此外，更新版本还增加了智能推荐和管理员分析。它兼容所有主流操作系统，包括Windows、Linux和MacOS。

https://github.com/jiesutd/YEDDA

python

Prodigy(2017)：

Prodigy 是一种现代注释工具， 用于为机器学习模型创建训练和评估数据。您还可以使用 Prodigy 来帮助您检查和清理数据、进行错误分析以及开发基于规则的系统以与统计模型结合使用。

https://prodi.gy/docs/

Python library

Chinese-Annotator：(2017)

基于prodigy的中文标注工具

https://github.com/deepwel/Chinese-Annotator

demo:https://demo.prodi.gy/?=null&view_id=textcat

技术方案：

vue2 element
Python

Brat：(2010)

支持实体、关系、事件抽取的标注。可以标注情感。

优点在标注实体的同时可以进行关系标注，还可以实现二级标注。

brat rapid annotation tool

GitHub - nlplab/brat: brat rapid annotation tool (brat) - for all your textual annotation needs

技术方案

jq
Python

IEPY

主要用来信息抽取和关系抽取任务

https://github.com/machinalis/iepy

DeepDive

主要用来关系抽取任务，17就停止更新了

http://deepdive.stanford.edu/#documentation

个人小结

大致可以选用Brat，Doccano，YEDDA，Prodigy试一下，选用Brat是因为有现成的中文情感标注，还有Brat有关系标注，选用Doccano是它的页面很友好，而且可添加的标签数也比较多，选用YEDDA是它完全用Python桌面开发且支持中文，选用Prodigy是因为支持标注的功能最全。