Markup是一款开源的文档标注工具,核心定位为帮助用户将非结构化的文档内容转换为规范化的结构化数据。它支持多种类型文档的自定义标注任务,可根据用户需求设置标注规则,支持团队协作完成标注项目,适配不同领域的数据整理需求。核心功能包含自定义标注 schema 配置、团队协作标注、数据集导出、版本管理、模型辅助标注等,目标用户覆盖人工智能算法团队、数据处理公司、学术研究人员、独立开发者等,适用于大语言模型训练数据整理、计算机视觉数据集标注、学术研究数据预处理、企业非结构化文档归档等多种场景。
- 运营状态
- 正常运营
- 地址
- www.getmarkup.com
- 定价模式
- 该工具为开源项目,基础核心功能完全免费,
- 是否开源
- 闭源
- 适合人群
- 人工智能算法团队、数据服务公司、NLP领域研究人员、计算机视觉研究人员
- 收录时间
- 2026/9/4
- 内容更新
- 2026/9/15
- 访问量
- 0 次
编辑点评
这是一款开源的文档标注工具,核心作用是帮助用户将各类非结构化文档转换为可用于机器学习、数据归档的结构化数据。和同类闭源标注工具相比,它支持用户私有部署,保障数据安全性,同时提供完善的团队协作功能,适合规模化的标注项目推进。工具本身没有复杂的学习门槛,配置完成后成员可以快速上手开展标注工作,同时支持自定义标注规则,适配不同领域的标注需求,不管是文本类的语料标注还是图像类的目标标注都可以完成。它的版本管理功能可以有效降低标注过程中的出错风险,方便回溯修改内容,对于需要把控标注质量的项目来说,这一功能实用性较强。开源属性也允许有技术能力的团队根据自身需求修改工具功能,适配特殊的业务场景,整体适配多种不同规模的数据标注需求。
核心功能
使用指南
- 1
进入官网后,点击创建新项目按钮,输入项目名称,选择要处理的文档类型,设置项目的访问权限,完成项目基础信息创建。
- 2
进入项目设置页面,根据自身数据需求配置标注schema,添加需要提取的字段,定义每个字段的类型和规则,保存配置后同步给所有项目成员。
- 3
通过成员管理页面添加协作成员,为不同成员分配对应权限,批量上传需要标注的非结构化文档,系统会自动完成内容预处理。
- 4
标注人员进入对应文档页面,按照预先设置的标注规则,对文档内容进行框选、标记,填写对应提取字段内容,完成后提交审核。
- 5
审核人员校验所有标注结果,修改不合格标注,确认全部完成后,进入数据导出页面,选择需要的格式导出结构化数据集,用于后续使用。
优势与不足
优点5 项
开源开放,支持源代码获取和二次开发
支持私有部署,可保障敏感数据安全
完善的团队权限管理,支持多人协作
支持多种文档类型和多种数据导出格式
自带版本管理,可回溯历史标注内容
不足4 项
部署需要一定技术基础,新手自主部署存在难度
在线版使用有流量限制,大规模项目需本地部署
高级功能需自主开发,默认功能无法满足特殊场景需求
官方中文文档不完善,国内用户学习成本较高
定价说明
该工具为开源项目,基础核心功能完全免费,用户可以直接下载源代码在本地部署使用,不收取任何费用。官网提供的在线试用版本,对免费用户有项目数量和存储容量限制,单个免费项目最多容纳1000份文档,总存储容量不超过1GB。如果需要官方提供的企业级部署服务和技术支持,需要联系官方团队定制报价,价格根据项目规模和服务内容确定。对于个人用户和小规模研究项目,免费的开源版本已经可以满足使用需求,不需要支付额外费用,大规模企业项目则建议选择官方定制服务。
价格和授权政策可能变化,请以官网最新信息为准
适合人群与场景
- 人工智能算法团队
训练数据整理
- 数据服务公司
批量文档标注
- NLP领域研究人员
语料数据标注
- 计算机视觉研究人员
图像数据标注
- 企业数据部门
非结构化文档归档
- 独立AI开发者
小规模数据集标注
- 高校科研团队
学术研究数据处理
常见问题
深度了解
在人工智能研发和数据处理过程中,将非结构化文档转换为结构化数据是十分重要的环节,专业的标注工具可以提升标注效率,保障标注数据质量。Markup作为一款开源的标注工具,为用户提供了完善的标注功能,可适配多种不同类型的标注项目。它支持用户自定义标注规则,用户可以根据自身项目需求定义标注字段和规则,保障标注数据符合后续使用要求,同时支持多人团队协作,不同权限的成员可以分工完成标注、审核、管理工作,提升大规模项目的推进效率。它支持多种常见类型的文档处理,包含文本、PDF、图像等,完成标注后可以导出为多种常用数据格式,直接适配多数机器学习框架和数据处理工具,不需要额外格式转换。作为开源工具,它支持本地化私有部署,用户可以将工具部署在自己的服务器中,保障敏感数据的安全,同时支持二次开发,有技术能力的用户可以根据自身业务需求修改工具功能,适配特殊的标注场景。它还自带标注版本管理功能,自动保存每一次修改记录,用户可以回溯历史版本,避免误操作导致数据丢失,方便项目管理者管理标注质量和进度,不管是小规模的学术研究项目,还是大规模的企业数据标注项目,都可以找到适配的使用方式。
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