Markup

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。

Markup是一款面向非结构化文档处理的开源标注工具，主要解决零散文档内容难以规整为可用结构化数据的痛点。用户无需从零搭建标注流程，可根据自身的标注需求提前设置对应的标注规则，依托预设的schema体系对不同类型的文档内容做定向标注，支持多人同步参与同一标注项目，适配不同领域的基础数据整理需求，不用额外适配复杂的第三方工具接口就能完成基础标注流程的搭建。

它的能力集中在文档类内容的标注与结构化转换，不覆盖图像、音频等非文档类数据的标注场景。如果你的日常工作需要批量处理文档类标注任务、需要多名成员协作完成标注校验，或是需要导出标注后的数据集用于后续训练，这款工具会是适配度较高的选择，个人单量极小的零散标注任务则无需特意选用。

主要功能

• 自定义标注规则：支持用户自行配置标注schema，匹配不同领域的文档标注需求，不用受固定标注模板限制
• 多人协作标注：支持多名成员加入同一标注项目，分工完成标注与校验环节，减少单人处理的工作量
• 标注数据集导出：可将完成标注的结构化内容批量导出，直接对接后续的数据处理或模型训练流程
• 标注版本管理：留存不同阶段的标注修改记录，可回溯历史标注版本，避免误操作丢失已完成内容
• 模型辅助标注：依托内置辅助能力预标注文档内容，减少人工手动标注的重复操作量

怎么使用

1. 打开Markup的web端页面，注册账号后新建专属的标注项目，上传需要处理的目标文档
2. 进入项目配置页，自定义设置对应的标注schema与标注规则，明确标注内容的格式要求
3. 邀请团队成员加入项目，分配不同的标注、校验角色权限，启动正式的标注流程
4. 标注完成后核对内容，导出整理好的结构化数据集，可同步查看各版本的标注修改记录

适合什么人群

• AI算法团队，批量标注文档类训练数据
• 数据处理公司，协作完成客户文档结构化需求
• 学术研究人员，整理调研获取的非结构化文档
• 独立开发者，搭建轻量私有文档标注工作流

Markup是什么

Markup是一款开源的文档标注工具，官网称其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。它的服务对象为需要对各类文档进行标注处理的用户，覆盖的场景包含数据整理、信息提取等相关需求。官方介绍中，该工具明确自身为开源产品，依托开放属性为用户提供灵活的标注功能支持。

核心能力

它能支持多种类型文档的自定义标注任务，用户可根据自身需求设置具体的标注规则，无需受固定模板的限制。该能力依赖用户提供的标注规则配置，以及工具对非结构化文档内容的识别处理能力，实际使用中能适配不同领域的基础数据整理需求。它无法自动识别未配置规则的文档内容，也不能直接生成结构化数据外的其他格式内容，仅聚焦于标注与转换环节。

它具备团队协作完成标注项目的能力，支持多人共同参与同一标注任务，可同步各成员的标注进度与内容。该能力需要团队成员共享同一项目空间，且需提前设置项目的权限分配，实际用起来能减少跨成员的沟通成本。它无法解决团队协作中的非标注类沟通问题，也不能自动分配标注任务，需手动进行任务拆分。

它支持数据集导出功能，可将标注完成的结构化数据导出为适配不同场景的格式，具体导出规则以官网为准。该能力依赖标注环节的内容完整性，实际用起来能直接对接后续的数据处理环节。它无法导出未完成标注的文档内容，也不能自定义导出格式外的其他文件类型。

它拥有版本管理能力，可记录标注项目的修改历史，支持用户回溯至之前的标注版本。该能力依托工具的本地数据存储机制，实际用起来能避免标注内容的误删或错误修改。它无法实现自动版本迭代，需手动触发版本保存操作。

工作方式

用户进入官网后，先注册或登录账号，创建属于自己的标注项目，随后上传需要处理的非结构化文档。接着用户根据文档类型与需求，在工具中配置对应的标注规则，邀请团队成员加入项目开展协作标注。标注完成后，用户可通过工具的导出功能生成结构化数据集，整个流程均在web端完成。

产出物为符合标注规则的结构化数据集，具体格式可在导出时选择，数据内容严格匹配用户设置的标注规则，未标注的内容不会出现在最终产出中。

典型场景与产出

某数据整理团队在处理大量非结构化的业务文档时，会使用Markup搭建标注项目，设置对应的数据提取规则，组织团队成员共同完成标注任务，最终产出符合规范的结构化数据集，用于后续的数据分析。该产出可直接对接团队的现有数据处理流程，无需额外调整格式。

某研究人员在处理学术文献中的特定信息时，会用Markup自定义标注规则，针对文献中的关键数据进行标注，产出可用于文献计量分析的结构化数据集。该产出能减少手动提取信息的工作量，且标注过程可回溯验证。

适用边界

它不适合仅需快速查看文档内容的用户，也无法处理无需结构化转换的文档任务，对于非web端的操作场景也无法适配。它的已知局限为仅支持web端使用，无移动端客户端，且开源版本的功能以官网公示为准，部分高级功能可能需付费获取。用户需绕开的坑为未配置标注规则就上传文档，会导致无法进行有效标注，需先完成规则设置再启动标注流程。

编辑点评

Markup作为开源的文档标注工具，核心优势在于自定义标注规则的灵活性与团队协作的便捷性，能满足不同领域的基础结构化数据转换需求，但其仅支持web端使用、无移动端客户端的局限，以及部分高级功能需付费获取的规则，也会对部分用户的使用造成限制。内容基于官网公开材料整理，功能与价格以官网为准。

价格与免费额度

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。

优点与不足

能帮你做的 8 件事

1. 01自定义标注规则
2. 02多人协作标注
3. 03标注数据集导出
4. 04标注版本管理
5. 05开源标注工具场景的常用方案
6. 06文档标注场景的常用方案
7. 07AI算法团队，批量标注文档类训练数据的日常效率工具
8. 08先用免费额度验证需求再决定付费

更新历史

• 2026.09.15页面资料核验与信息更新
• 2026.09.04Markup 收录进 Toolifai 目录

常见问题