最近在做NLP相關專案，包括句法分析、情感分析等，有大量資料需要標註。我評估了幾個文字標註工具，也接觸了幾家資料標註公司和平臺，總結如下，供各位參考。

文字標註平臺（標註外包公司）

資料標註公司的工作比較多樣，文字資料標註是最基礎的，另外語音、圖片、視訊標註也都可以做。目前這個行業良莠不齊，有的平臺技術實力強，有品牌背景，比如京東眾智、百度眾包，資料保密做得好。有的平臺是專門做代理的，你的資料需求交給他，他轉手就分包給下一層。下面介紹幾個平臺，也綜合了其他博主的一些意見，如下：

京東眾智

標註質量比較高，專案交付準時，資料隔離方案可以不出自己的伺服器完成標註，比較重視客戶的資料安全。也提供私有化部署服務。

百度眾測

標註能力比較廣泛，百度進入標註行業比較久，積累了較多的眾包使用者。不過我個人不看好眾包模式，因為質量比較難把控。

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國外知名的資料標註平臺，國外好多大公司都與它有合作。需求方可以自行配置標註工具和相應的label，直接在平臺上發任務，沒有客戶經理溝通…這可能對國內客戶不太友好。

文字標註工具（開源）

1. Prodigy

　　Website: https://prodi.gy/docs/ 

　　Blog: https://explosion.ai/blog/prodigy-annotation-tool-active-learning

2. DeepDive (Mindtagger)：前端比較簡單，使用者介面友好。 

　　介紹：http://deepdive.stanford.edu/labeling 

　　前端程式碼：https://github.com/HazyResearch/mindbender 

3.  BRAT

　　介紹：http://brat.nlplab.org/index.html 

　　線上試用：http://weaver.nlplab.org/~brat/demo/latest/#/ 

　　程式碼：https://github.com/nlplab/brat

4. IEPY ：工程比較完整，有使用者管理系統。前端略重，對使用者不是非常友好

　　程式碼：https://github.com/machinalis/iepy 

　　說明：http://iepy.readthedocs.io/en/latest/index.html