LabelFast

中文文本自动预标注，简单样本秒变训练数据

LabelFast 是一个面向中文 NLP 场景的自动标注开源工具，核心目标是降低文本数据标注的门槛。它通过预训练模型或规则引擎，对简单样本进行自动预标注，从而减少人工标注的工作量。项目主要解决中文自然语言处理任务中标注成本高、效率低的问题，尤其适用于分类、实体识别等常见任务。其核心能力包括：支持多种标注策略、提供简洁的标注界面、可导出多种格式的标注结果，并允许用户自定义标注规则。项目处于早期阶段，代码结构清晰，便于二次开发。

开源 free 开源模型
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 88
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类开源模型
开发团队duanyu
所属国家
官网地址https://modelscope.cn/studios/duanyu/LabelFast/summary
GitHubhttps://github.com/duanyu/LabelFast
定价模式free
价格说明开源工具，本地部署，完全免费。
访问状态
是否开源是
开源协议
主要语言Python
技术栈/模型annotation,large-language-models,llm,nlp
GitHub 星标★ 88
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-11-03 00:00:00
最近更新2026-09-18 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数5

使用教程

核心亮点

  • 针对中文优化，内置中文分词和预训练模型支持
  • 自动预标注功能可显著减少人工标注时间
  • 提供简洁的 Web 界面，支持多人协作标注

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 目前仅支持文本分类和序列标注，场景覆盖有限

适用场景

  • 中文情感分析数据集的快速构建
  • 法律、医疗等专业领域文本的实体识别标注
  • 小团队快速生成 NLP 模型训练样本

替代项目

Label Studio、Doccano、Prodigy

项目介绍

LabelFast 是数据集领域的开源项目，由 duanyu 开发，2023 年首次发布。

它收录于数据集分类，该分类目前共有 279 个项目，GitHub 星标数为 88。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-18。开源工具，本地部署，完全免费。

它主要面向的使用场景是：中文情感分析数据集的快速构建。同类可对比的替代方案包括 Label Studio、Doccano、Prodigy。

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