数据标注是语言模型训练管道中的核心步骤，它确保训练数据的准确性和高质量。优质的标注工具能够助力数据使用者更高效地构建和优化数据集。本文总结了五种广泛应用的开源文本数据标注工具---Label Studio、Doccano、Argilla、YEDDA和Refinery的主要特性、优势及目标用户。在选择这些工具时，需全面考虑任务类型、部署与维护成本，以及包括团队学习培训在内的总体成本。
Label Studio
Label Studio是一个高度通用的开源数据标注工具，专为各种数据类型设计，包括文本、图像、音频和视频。它被广泛用于一系列标注任务，如文本分类、对象检测和语音转文本。
功能与特点：
•多模态支持：处理文本、图像、音频、视频等。
•与机器学习模型集成：支持预标注和主动学习。
•协作功能：基于角色的访问控制、实时进度跟踪和基于团队的工作流。
•开源：免费使用和可定制。
•可扩展：适用于小团队和企业级项目。
完整功能集，可扩展性强，提供企业级支持，适用于数据科学家、机器学习从业者以及处理多模态数据的企业。
Refinery
Refinery是一个开源平台，旨在通过高效的协作过程促进标记数据集的创建。它支持一系列数据类型，重点关注NLP任务。
•半自动注释：将人类专业知识与机器辅助相结合，以实现更快的注释。
•数据质量控制：内置一致性和数据验证检查。
•协作工作流：多个用户可以同时工作，具有基于角色的权限，从而实现高效的团队管理。
•与流行库集成：支持与库集成，如拥抱脸和空间增强功能。
完整功能集，可扩展性强，提供企业级支持，从事NLP任务或其他大型标注项目的团队。
Doccano
Doccano是一个开源文本标注工具，主要专注于NLP任务，如文本分类、序列标记和序列到序列任务。
功能与特点：
•文本分类：为文本数据分配类别。
•命名实体识别（NER）：标记命名实体，如名称、位置和组织。
•序列标记：单独标注文本元素，对词性标记等任务很有用。
•多语言支持：本机兼容各种语言。
易于部署，使用简便，适合NLP初创公司和专注于文本数据标注小型团队。
YEDDA
YEDDA （Yet Another Data Annotation）是一个专注于基于文本标注的开源平台，特别适用于命名实体识别和事件提取等任务。
•快速标注：键盘快捷键和快速标注选项，以加快标注过程。
•预标注：允许使用机器学习模型自动或半自动预标注。
•数据质量监控：支持检查数据集注释一致性的工具。
专注于命名实体识别和事件提取任务，界面简单，无需设置，立即可用，适合学术与教育。
Argilla
Argilla是一个数据标注和管理平台，旨在为人工智能构建高质量的数据集。它侧重于文本标注、提供协作、数据质量监控和性能评估。
协作工作流：支持多个标注者之间的实时协作。
功能与特点：
•模型辅助标注：通过预标注和基于人工智能的推荐，帮助加快标注过程。
•数据质量管理：内置工具来监控标记数据的质量和一致性。
•API集成：与机器学习管道和框架无缝集成。
以Python为基础，与HuggingFace集成，专注特定功能，可快速设置，适合人工智能团队、机器学习工程师和企业专注于大型项目中的数据质量控制。
标注工具趋势
这些开源的数据标注工具涵盖了从全模态到文本专用的多种工具，如Label Studio和Refinery支持全模态（文本、视频、音频、图像）数据标注，Doccano和YEDDA专注于文本标注，而Argilla则致力于AI数据标注。
当前市场趋势凸显出对多模态标注能力的迫切需求，大语言模型（LLM）的评估和反馈循环受到更多关注，同时自动化与质量控制的重要性提升，强调了开发者体验及API集成。新兴趋势包括：工具对LLM功能的支持或增强、自动化水平的提高以减少人工操作、数据质量管理在整个流程中的重要性增加，以及采用API优先的方法来促进便捷集成和使用。这些进展共同定义了数据标注领域的当前格局与未来走向。
功能对比
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数据类型：在数据支持方面，Label Studio和Argilla提供了强大的多模态支持，涵盖文本、图像、音频等多种数据类型，适用于更复杂的项目需求。而Doccano和YEDDA主要集中在文本标注任务上，YEDDA仅支持序列标注任务，Doccano则专注于NLP任务，尤其适合文本分类和NER等基本任务。
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部署难度与启动速度：在部署和启动上，Doccano和YEDDA具有轻量级和快速启动的优势，能够快速投入使用，适合对资源要求较低的团队。相比之下，Label Studio和Refinery的部署相对复杂，需要更多的环境配置和技术栈支持，但Refinery在启动速度上也表现优秀。
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性能表现与资源占用：就性能而言，Label Studio虽然功能全面，但相对资源消耗较高；而Doccano、Refinery和Argilla则在资源占用方面表现较好，尤其是YEDDA，其极低的资源消耗使其适合快速原型开发和小规模标注任务。
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扩展性与开发集成：Label Studio和Refinery在扩展性上表现突出，支持插件系统和自定义规则，能够根据特定需求进行功能扩展。而Doccano和YEDDA的扩展性较为有限，主要集中在基本的标注任务上。
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自动化与质量控制：Refinery和Argilla在自动化程度和质量控制方面具备明显优势，前者通过规则引擎和弱监督支持半自动化标注，后者则提供内置的质量管理工具，帮助确保标注数据的高质量。相较而言，Doccano和Label Studio的自动化支持较少，主要依赖人工标注。
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团队协作与数据管理：Refinery和Argilla特别适合需要团队协作和完整数据生命周期管理的团队，提供了完善的数据管理和协作工具。Label Studio也支持团队协作，但在数据管理和质量控制方面略显基础。Doccano和YEDDA则在多人协作和数据管理功能上较为简单，YEDDA更是没有多人协作支持。
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生态集成与LLM支持：Label Studio和Argilla在生态集成上表现出色，尤其是Label Studio，其支持与主流工具如Hugging Face和TensorFlow的无缝集成；Argilla则原生支持LLM评估，适合AI驱动的项目。Refinery也具有一定的集成能力，但Doccano和YEDDA在这方面的支持相对较少。
小结
在对比Doccano、Label Studio、Refinery、Argilla和YEDDA时，各工具在数据支持、部署难度、性能、扩展性、自动化程度等方面各具特点。Label Studio在多模态数据支持和插件扩展性方面表现出色，适合复杂的机器学习项目，但资源占用较高。Doccano专注于文本标注，部署简单，适合小规模NLP任务，自动化和扩展性较为有限。Refinery在数据质量控制、团队协作和端到端数据管理方面表现优越，适合大规模项目。Argilla提供强大的数据质量管理和LLM支持，适合AI驱动项目。YEDDA虽具低资源消耗和快速启动优势，但功能较为单一，缺少多模态支持和团队协作功能。
没有最好的，只有最合适的，根据项目需求、团队规模及自动化程度来决定选择工具直接使用，或改造使用。