Doccano 是一款广受欢迎的开源文本标注工具，用于自然语言处理（NLP）开发者和研究人员高效地对文本数据进行标注，以支持各种 NLP 任务，如文本分类、命名实体识别、序列标注、情感分析等。
项目地址：https://github.com/doccano/doccano
一、功能特点
1.多任务支持：支持多种常见的 NLP 标注任务。例如在文本分类任务中，可以为文本分配不同的类别标签；在命名实体识别任务中，能够标注出文本中的人名、地名、组织机构名等实体；在序列标注任务中，可对文本序列中的每个元素进行标注。
2.用户友好界面：提供直观且易于操作的 Web 界面，即使是没有专业技术背景的人员也能快速上手。用户可以通过简单的鼠标点击、拖拽等操作完成标注工作，同时界面清晰地展示了标注任务的相关信息和进度。
3.多人协作：允许多个用户同时参与同一个标注项目，并且支持用户角色管理。可以设置不同的用户权限，如管理员、标注员、审核员等，方便团队协作进行大规模数据的标注工作。管理员可以创建项目、分配任务和管理用户，标注员负责具体的标注操作，审核员则对标注结果进行检查和审核。
4.数据导入导出：支持多种常见的数据格式导入和导出，如 JSON、CSV 等。方便用户将已有的数据导入到 Doccano 中进行标注，标注完成后又可以将标注好的数据导出，用于后续的模型训练和分析。
5.标注可视化：在标注过程中，能够实时可视化标注结果，让用户直观地看到标注的效果。例如，在命名实体识别任务中，会用不同的颜色高亮显示不同类型的实体，方便用户检查和修改标注。
二、使用流程
1. 安装部署：可以通过 Docker 或源代码的方式进行安装部署。使用 Docker 安装较为简便，只需要按照官方文档的步骤执行相应的 Docker 命令即可完成安装和启动。
2. 创建项目：登录 Doccano 系统后，以管理员身份创建一个新的标注项目。在创建项目时，需要选择标注任务类型、设置项目名称和描述等信息。
3. 导入数据：将需要标注的文本数据导入到项目中。可以选择上传本地的文件，或者通过 API 接口从其他数据源获取数据。
4. 设置标签：根据标注任务的需求，设置相应的标签。例如，在文本分类任务中，设置不同的类别标签；在命名实体识别任务中，定义各种实体类型的标签。
5. 分配任务：将标注任务分配给不同的标注员。管理员可以根据标注员的技能和工作量进行合理分配。
6. 进行标注：标注员登录系统，选择分配给自己的任务，按照标签定义和标注规则对文本进行标注。
7. 审核与修正：审核员对标注员的标注结果进行审核，发现问题及时反馈给标注员进行修正。
8. 导出数据：标注和审核工作完成后，将标注好的数据导出，用于后续的自然语言处理模型训练。
三、优势
1.可以方便地与其他 NLP 工具和框架进行集成，如 TensorFlow、PyTorch 等，为后续的模型训练和开发提供便利。
2.与仅支持单一或少数几种标注任务的工具如LabelImg（主要用于图像标注中的目标检测标注）相比，doccano支持文本分类、命名实体识别、序列标注、情感分析等多种自然语言处理标注任务，能满足NLP领域的多样化需求。
3.除了常规的基于文本框选择、下拉菜单选标签等标注方式外，还支持正则表达式标注、脚本标注等高级标注方式。例如，用户可以通过编写正则表达式来快速标注具有特定格式的文本内容，相比一些只能进行手动逐字标注的工具，大大提高了标注效率。
4.协作
与一些侧重于个人使用的标注工具如Prodigy（虽功能强大，但在多人协作方面相对较弱）相比，doccano允许多个用户同时参与同一个标注项目，并且可以精细地设置不同用户角色和权限，如管理员、标注员、审核员等，便于团队进行大规模数据标注时的分工与管理。
团队成员在标注过程中可以实时看到彼此的标注进度和结果，方便及时沟通和协调。管理员还能在后台清晰地查看每个标注员的任务完成情况、标注准确率等指标，便于对整个标注项目进行监控和管理。
5.数据管理
与部分标注工具只支持有限的数据格式不同，doccano支持JSON、CSV、TSV等多种常见数据格式的导入导出，方便用户与不同的数据源和后续处理工具进行对接。用户可以轻松地将从不同渠道获取的数据导入到doccano中进行标注，标注完成后又能方便地导出给各种NLP模型训练框架使用。
doccano具有数据版本管理功能，能够记录数据的标注历史和版本变化。用户可以随时查看数据的标注过程和修改记录，对于标注过程中出现的问题可以快速追溯和定位，保证标注数据的质量和可追溯性。
四、局限性
1.复杂标注任务支持不足：对于一些非常复杂的标注任务，如具有复杂语义关系的标注，Doccano 的功能可能不够强大，需要进行一定的二次开发。
2.性能问题：在处理大规模数据时，可能会出现性能瓶颈，导致标注操作的响应速度变慢。
3.自定义标注规则灵活性有限：虽然可以设置标签和标注规则，但在一些特殊场景下，自定义标注规则的灵活性可能无法满足所有需求。
