一、开源数据标注工具

1. BRAT

安装环境：osx或者linux系统，windows（linux虚拟环境）

标注任务支持：实体识别、实体关系抽取、事件抽取标注

标注语言支持：可适配到中文标注

标注任务扩展：可适配到Aspect-Based Sentiment Analysis方向数据标注

相关🔗：

官方介绍[1]

BRAT项目github地址[2]

brat使用[3]

2. prodigy

标注任务支持：实体识别、分类、情感分析

标注语言支持：只针对英文

特点：基于主动学习的标注工具

3. Chinese-Annotator

标注任务支持：中文命名实体识别、中文关系识别、中文文本分类

安装环境：面向OSX

特点：灵感来源Prodigy，基于主动学习的标注系统，同时支持用户标注

相关🔗：

Chinese-Annotator项目github地址[4]

4. YEDDA

标注任务支持：实体识别、实体关系抽取、事件抽取

标注语言支持：支持大部分语言，包括英语、中文

特点：基于python2、可标记种类数只有7种

相关🔗：

YEDDA项目github地址[5]

5. IEPY

标注任务支持：主要是关系抽取

相关🔗：

IEPY项目github地址[6]

官方说明文档[7]

6. Doccano

标注任务支持：实体识别、情感分类、机器翻译

标注语言：多语言

Doccano项目github地址[8]

Doccano实体标注演示demo[9]

7. Deepdive

相关🔗：

DeepDive[10]

8. snorkel

相关🔗：

snorkel项目github地址[11]

二、总结

目前来看要做中文领域事件抽取样本标注，可选用的是YEDDA和BRAT。笔者已经使用过BRAT来进行事件抽取标注了，后续针对BRAT的使用方法会专门出一期文章。

三、其他参考资料：

常用NLP标注工具简单介绍[12]

中文文本标注工具调研以及BRAT安装使用[13]

语料标注工具1[14]

语料标注工具2[15]

语料标注工具3[16]

情感分析系列之《利用BRAT进行中文情感分析语料标注》[17]

参考资料

[1] 官方介绍:/introduction.html

[2] BRAT项目github地址:/nlplab/brat

[3] brat使用:/guofei_fly/article/details/104113217

[4] Chinese-Annotator项目github:/deepwel/Chinese-Annotator

[5] YEDDA项目github地址:/jiesutd/YEDDA

[6] IEPY项目github地址:/machinalis/iepy

[7] 官方说明文档:https://iepy.readthedocs.io/en/latest/

[8] Doccano项目github地址:/doccano/doccano

[9] Doccano实体标注演示demo:/demo/named-entity-recognition/

[10] DeepDive:http://deepdive.stanford.edu/labeling

[11] snorkel项目github地址:/snorkel-team/snorkel

[12] 常用NLP标注工具简单介绍:

/weixin_44912159/article/details/103654550

[13] 中文文本标注工具调研以及BRAT安装使用:/p/3a70ee9ad632

[14] 语料标注工具1:/p/64513343

[15] 语料标注工具2:/p/64574125

[16] 语料标注工具3:/p/64745990

[17] 情感分析系列之《利用BRAT进行中文情感分析语料标注》

:/owengbs/article/details/49780225