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]
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
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]
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]
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]
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]
相关:
DeepDive[10]
相关:
snorkel项目github地址[11]
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。
2019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]
[1] 官方介绍: http://brat.nlplab.org/introduction.html
[2] BRAT项目github地址: https://github.com/nlplab/brat
[3] brat使用: https://blog.csdn.net/guofei_fly/article/details/104113217
[4] Chinese-Annotator项目github: https://github.com/deepwel/Chinese-Annotator
[5] YEDDA项目github地址: https://github.com/jiesutd/YEDDA
[6] IEPY项目github地址: https://github.com/machinalis/iepy
[7] 官方说明文档: https://iepy.readthedocs.io/en/latest/
[8] Doccano项目github地址: https://github.com/doccano/doccano
[9] Doccano实体标注演示demo: http://doccano.herokuapp.com/demo/named-entity-recognition/
[10] DeepDive: http://deepdive.stanford.edu/labeling
[11] snorkel项目github地址: https://github.com/snorkel-team/snorkel
[12] 2019常用NLP标注工具简单介绍:
https://blog.csdn.net/weixin_44912159/article/details/103654550
[13] 中文文本标注工具调研以及BRAT安装使用: https://www.jianshu.com/p/3a70ee9ad632
[14] 语料标注工具1: https://zhuanlan.zhihu.com/p/64513343
[15] 语料标注工具2: https://zhuanlan.zhihu.com/p/64574125
[16] 语料标注工具3: https://zhuanlan.zhihu.com/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》
: https://blog.csdn.net/owengbs/article/details/49780225