最近在做NLP相關項目，包括句法分析、情感分析等，有大量數據需要標注。我評估了幾個文本標注工具，也接觸了幾家數據標注公司和平台，總結如下，供各位參考。
文本標注平台（標注外包公司）
數據標注公司的工作比較多樣，文本數據標注是最基礎的，另外語音、圖片、視頻標注也都可以做。目前這個行業良莠不齊，有的平台技術實力強，有品牌背景，比如京東眾智、百度眾包，數據保密做得好。有的平台是專門做代理的，你的數據需求交給他，他轉手就分包給下一層。下面介紹幾個平台，也綜合了其他博主的一些意見，如下：
京東眾智
標注質量比較高，項目交付准時，數據隔離方案可以不出自己的服務器完成標注，比較重視客戶的數據安全。也提供私有化部署服務。
百度眾測
標注能力比較廣泛，百度進入標注行業比較久，積累了較多的眾包用戶。不過我個人不看好眾包模式，因為質量比較難把控。
figure-eight
國外知名的數據標注平台，國外好多大公司都與它有合作。需求方可以自行配置標注工具和相應的label，直接在平台上發任務，沒有客戶經理溝通…這可能對國內客戶不太友好。
文本標注工具（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，用戶界面友好。
介紹：http://deepdive.stanford.edu/labeling
前端代碼：https://github.com/HazyResearch/mindbender
3. BRAT
介紹：http://brat.nlplab.org/index.html
在線試用：http://weaver.nlplab.org/~brat/demo/latest/#/
代碼：https://github.com/nlplab/brat
4. IEPY ：工程比較完整，有用戶管理系統。前端略重，對用戶不是非常友好
代碼：https://github.com/machinalis/iepy
說明：http://iepy.readthedocs.io/en/latest/index.html