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开源NLP标注工具技术分享
数据堂 AI-Lab
一、什么是标注平台
自然语言处理标注工具是指通过可视化界面，以清晰、快捷的方式对文本数据进行标注的工具，该工具通常以系统形式展现，包含前端展示、后端系统与数据库三部分组成。
二、自然语言标注平台能做什么
文本分类（对文本类型进行划分，如情感分类、企业类型分类等）
命名实体识别（对文本实体进行标注，如人名、地名、实体名等等）
关系抽取任务（对文本中词关系，如主谓宾等，或因果关系等）
机器翻译任务（通过平行语料，构建翻译对）
其他NLP相关任务
三、标注工具汇总
doccano
Doccano是一个针对标注员的开源文本注释工具。它提供了文本分类、序列标记和序列到序列任务的标注功能。因此，您可以为情感分析、命名实体识别、文本摘要等创建带标签的数据。该标注工具支持多种语言，不会因为语言造成数据难以读取等问题，还能够自动进行线下学习
Doccano平台优势
合作标注：可以进行多人合作，分配标注任务。
语言独立性：你可以对任何语言的文本进行标注。在使用doccano的人群中，已知有英语，中文，日语，阿拉伯语，印度尼西亚语。
自动标注：对一个文本进行了一部分标注后，后台通过学习，能自动对文本进行标注，提高标注效率。
环境依赖：
Python 3.6
Django 2.0.5+
Google Chrome(highly recommended)
地址：https://github.com/chakki-works/doccano
YEDDA
YEDDA是一个针对实体类的开源文本注释工具。它提供了序列标记的标注功能。该标注工具一个轻量级但高效的文本边界（span）注释的开源工具。YEDDA为文本跨度标注提供了一个系统的解决方案，从协作用户标注到管理员评估和分析。它克服了传统文本注释工具效率低下的问题，通过命令行和快捷键对实体进行注释，这些实体可配置自定义标签。
该标注工具的优势在于
高效:它支持快捷方式和命令行模式，以加速注释过程。
智能化:为用户提供实时系统建议，减少重复标注。
为客户端程序，减少部署系统难度
环境依赖：
Python 3.4+
地址：https://github.com/jiesutd/YEDDA
Chinese-Annotator
该平台有几大特性，标注过程背后含有智能算法，将人工重复劳动降到最低此外，标注界面显而易见地友好，让标注操作尽可能简便和符合直觉。标注框架如下图所示，是一个较为完整的系统，包括前端、后台与数据库。
该标注工具的优势在于
主动学习算法，能够通过在线学习完成预识别工作
标注界面清晰明了，操作简便
环境依赖：
python3.6
virtualenv
mongodb
地址：https://github.com/deepwel/Chinese-Annotator
IEPY
IEPY是一个专注于关系提取的信息提取开源工具。举一个关系提取的例子，如果我们试图在以下位置找到出生日期：“约翰·冯·诺伊曼（John von Neumann，1903年12月28日至1957年2月8日）是匈牙利和美国的纯数学和应用数学家，物理学家，发明家和数学家。”IEPY的任务是将“John von Neumann”和“December 28, 1903”识别为“was born in”关系的主题和客体
该标注工具的优势在于
系统较为完整，有用户管理功能
主动学习算法，能够通过在线学习完成预识别工作
环境依赖：
Ubuntu
Python
Stanford CoreNLP
Java
地址：https://github.com/machinalis/iepy
DeepDive
Deepdive与IEPY类似，也是针对信息抽取类型任务的开源标注工具，deepdive非常适合信息抽取，是构建知识库的利器。能够基于词性标注、句法分析等通过各种文本规则实现实体之间关系的抽取，同时可面向异构、海量的数据。
该标注工具的优势在于
界面比较简洁，适合于大量关系抽取任务
环境依赖：
Ubuntu
Python
Stanford CoreNLP
地址：http://deepdive.stanford.edu
BRAT
NLP基本上都是监督学习，而监督学习需要海量人工标注的语料，越多越好。而标注文本是一个很繁琐的工作，有一个好用的工具会帮助很多。brat可以用于各种NLP任务，该工具是为实体识别和关系抽取设计的。brat服务器是一个Python程序，默认情况使用Ubuntu系统，网页浏览器使用谷歌Chrome。
该标注工具的优势在于
标注实体的同时可以进行关系的标注
环境依赖：
Ubuntu
Python
apache2
地址：https://github.com/nlplab/brat
标注工具对于数据生产任务至关重要，一个好的标注工具能够大大减少标注过程中出现的问题，减少标注人员出现的错误，提高数据生产效率与数据质量。
四、NLP数据
1万中文新闻语料标注
1 万条中文新闻事件标注数据，每篇新闻均包含一个或多个事件，对每个事件进行了标注。数据以xml格式存储，该数据可用于自然语言理解等任务。
27亿条社交评论类内容数据
社交评论类内容数据，总计约 27 亿条左右；其中会有部分重复内容；该数据可用于自然语言理解等任务。
5万条中文社交评论类句法标注数据
5万条中文社交评论类句法标注数据，进行依存句法标注，覆盖娱乐、财经、科技、时尚、体育、文化、社会等不同类别，数据可用于自然语言理解研究等任务，该数据可用于自然语言理解等任务。