2565.常用的文本数据标注工具不包括()。

题目：2565. 常用的文本数据标注工具不包括( )。 选项： A: YEDDA B: Chinese-Annotator C: doccano D: LabelBox 正确答案：D 解析： 本题考查的是对常用文本数据标注工具的了解。需要判断哪一个工具不属于“常用的”中文或通用文本数据标注工具范畴，或在特定语境下是否主要面向文本标注任务。 逐项分析： A: YEDDA（Yet another Entity and Dependency Dataset Annotator） YEDDA 是一款由北京大学研发的轻量级、开源的文本标注工具，特别适用于中文命名实体识别（NER）、关系抽取等自然语言处理任务。支持多种标注格式，广泛应用于中文文本标注场景，属于常用的文本标注工具。 B: Chinese-Annotator 这是一个专为中文文本设计的开源标注工具，支持命名实体识别、词性标注、句法分析等任务。其名称即表明其针对中文语言的特点进行了优化，是中文NLP研究中常用的工具之一。 C: doccano doccano 是一个开源的、基于Web的文本标注平台，支持文本分类、序列标注、情感分析等多种任务。界面友好，支持多人协作，被广泛应用于学术研究和工业项目中，是当前非常流行的文本标注工具。 D: LabelBox LabelBox 是一个商业化的数据标注平台，主要面向图像、视频和传感器数据的标注，在计算机视觉领域应用广泛。虽然它也支持文本标注功能，但其核心优势和主要应用场景并非文本数据处理，且在文本标注领域的普及程度和专业性不如其他三个工具。尤其在中文文本处理或学术研究中使用较少。 因此，从“常用的文本数据标注工具”这一限定来看，LabelBox 并不属于典型的、专注于文本标注的常用工具。 结论： 正确答案为 D，因为 LabelBox 主要用于图像等非文本数据的标注，虽具备文本标注能力，但在文本标注领域并不属于“常用”或“主流”的专用工具。 核心知识点： 1. 文本数据标注工具：指用于对文本进行人工或半自动标记的软件工具，常见任务包括命名实体识别、文本分类、关系抽取、情感分析等。 2. 开源与商用平台区别：开源工具如 doccano、YEDDA 更适合研究和小规模项目；商用平台如 LabelBox、Scale AI 等更侧重企业级数据管理与多模态支持。 3. 工具适用场景差异：不同标注工具根据语言支持、功能设计、部署方式等各有侧重，选择时需结合任务类型（文本/图像）、语言（如中文支持）、成本和团队规模等因素。 综上，本题答案选 D。