文本标注工作是将标签或标记与文本中特定内容相对应的工作。其主要目的是为文本提供额外的信息，以便进行更深入的分析和处理，尤其是在人工智能领域。
文本标注对于人工智能应用中的监督机器学习任务至关重要。用于训练AI模型，有助更准确地理解自然语言文本信息，提高文本分类、情感分析和语言翻译等任务的性能。通过文本标注，我们可以教AI模型识别文本中的实体、理解上下文，并在出现新的类似数据时做出准确的预测。
本文主要推荐一些较好的开源文本标注工具。
https://github.com/HumanSignal/label-studio
Label Studio是一个开源的数据标注工具，能够处理多种数据类型并支持导出为多种模型格式。它被广泛应用于准备原始数据或改进现有的训练数据，以提高机器学习模型的准确性。
https://github.com/doccano/doccano
Doccano是一个开源文本标注工具，提供文本分类、序列标记和序列任务的功能。它支持文本标注团队协作、多语言、移动应用、表情符号、深色主题和REST风格的API。可以使用Docker和Docker Compose安装。
https://github.com/UniversalDataTool/universal-data-tool
Universal Data Tool是一个用于编辑和注释各种类型的数据（包括图像、文本、音频和文档）的多功能应用程序。它支持广泛的数据类型，并提供实时协作、易于使用的GUI、为文本标注人员创建培训课程等功能。该工具可以在网络上使用，也可以作为桌面应用程序使用，并支持CSV或JSON格式的数据下载和上传。
https://github.com/jiesutd/YEDDA
YEDDA是一个可以用于各种语言、符号和表情符号的文本标注工具。它支持使用快捷方式、命令模型，并将标注文本导出为序列文本。支持智能推荐和管理员分析等功能。
YEDDA兼容所有主流操作系统，包括Windows、Linux和MacOS。
https://github.com/argilla-io/argilla
Argilla是一个面向人工智能工程师和领域专家的开源数据协作平台，提供高质量、高效率的数据输出。
它有助于控制数据质量并提高AI输出质量，并通过实现数据和模型的快速迭代来提高效率。Argilla还提供了数据管理和模型训练工具。
https://github.com/code-kern-ai/refinery
Refinery是KernAI的一个开源平台，专为处理自然语言数据的数据科学家设计。它提供半自动化数据标注、数据子集质量评估和集中数据监控等功能，旨在提高人工标记效率。
该工具利用Hugging Face和spaCy等技术构建预建语言模型，并与其他标签工具集成，以实现灵活的数据处理。
功能特征：
https://github.com/recogito/recogito-js
ApplitoJS是一个用于文本注释的JavaScript库，用于向网页添加文本标注功能或构建自定义文本标注程序。可以通过npm或下载最新版本来安装。
https://github.com/label-sleuth/label-sleuth
Label Sleuth是一个用于文本标注和分类的开源、无代码系统。它使医生、律师、心理学家等领域的专家也能够在没有NLP专家配合的情况下构建自定义NLP模型。
通常NLP模型创建需要领域和机器学习专业知识。Label Sleuth通过直观的文本标注和AI模型构建，绕开了对NLP专业知识的要求。当用户在标注数据时，机器学习模型在后台进行训练，进行预测并建议下一步标记什么。
作为一个无代码系统，它不需要机器学习知识，并允许快速开发模型，从任务定义到完成模型只需几个小时。
https://github.com/samueldobbie/markup
Markup是一种在线标注工具，可用于将非结构化文档转换为NLP和ML任务的结构化格式，例如：实体识别。在您标注时进行同步学习，以预测和推荐更为复杂的标注，并且还提供对用于概念映射的通用和自定义本体的集成访问。
功能特征：
https://github.com/davidjurgens/potato
Potato是一个基于Web的文本标注工具，支持快速设置和部署各种文本标注任务。可以作为Web服务器运行，由单个配置文件驱动，不需要启动编码。但Potato很容易自定义，通常不需要额外的网页设计，就可以调整文本标注人员的操作界面。
关键特征：
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