数据标注的方式有哪些种类

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数据标注的方式主要有3类，分别是图像类、语音类、文本类。

一、图像类

1、矩形拉框

2D拉框，需要拉一个贴合框，框选出带检测的物体（人、车、植物、动物），一般框选出来之后，还需要打一个对应的标签来标注属性（性别、年龄、颜色、大小）等。

2、多边形拉框

多边形拉框比矩形框稍微难一点点，需要围绕标注元素进行轮廓勾勒，是以多点框的形式进行，跟矩形框一样，多边形框也是需要打上对应的标签来标注属性。

3、OCR识别

OCR有两种标注方法，一种是利用多点打框，另外一种是对需要框选的内容进行绝对准确的转写，此标注方法主要用于文本训练较多。

4、语义分割

此类相比拉框打点来说，相对较少一些，需要对图片上的元素进行区分，并对每部分分别进行标注填色，需要把框选的部分元素用抠图的方式先抠出来，再选择相应的属性标签，这样部分元素就切割出来了。

5、打点

打点一般用于人脸或者关键部位打点标注，会对点的位置进行限制和要求，从而会实现高精度的检测识别。

6、图片审核分类

需要对图片进行判定，一般也是分两种，一种是需要将图片分类，另一种是判断图片是否有效。

二、语音类

1、语音转写

语音转写是最常见的语音标注之一，标注员需要先听一点语音然后再将自己听到的话转写出来。常见的语种包括（中文、外文、方言）等，根据时常可以分为长语音或者短语音，一般一分钟以下（通常为三秒左右）的语音为短语音，其中语音的长短，声音质量，有无预打标结果，是否需要切割等因素都会较大的影响语音转写的难度。

2、其他类语音标注

其他类语音占比比较小，给一段文本和语音判定文本和语音内容是否对应，或者是给一段语音标注人员对语音进行鉴定听是不是包含违法敏感元素。

三、文本类

1、情感标注

此标注需要根据一句话去判定一句话包含的情感，一般有（正向，中性，负向）三级，要求高的话可能会被分成六级甚至十二级别的情感标注。

2、实体标注

需要将一句话中的实体提取出来，如电视、冰箱、篮球之类的，有时候还需要划分这句话的类别比如百科、音乐、新闻或者文本中的动作指令。

3、相似性判断

需要判断两句话表达的含义是否一致。如果一致标1，不一致标-1，无法判定标0。

4、其他类文本标注

其他类的文本标注如舆情标注，判断一段文章提及的公司是积极还是消极的影响。还有文章敏感性检测判断文本内容有无违法敏感信息。

数据标注的作用

1、机器学习训练：数据标注是训练监督式机器学习模型的必要步骤。通过为数据赋予标签或注释，模型可以学习输入数据与输出标签之间的关系，从而进行分类、回归、预测等任务。高质量的标注数据有助于提高模型性能。

2、数据分析和洞察：标注数据可用于数据分析，帮助研究人员和决策者发现数据中的模式、趋势和关联性。这对于制定业务策略、市场研究和决策支持至关重要。

3、自然语言处理：文本数据标注用于自然语言处理任务，如情感分析、命名实体识别、机器翻译等。标注文本有助于训练文本理解模型，提高文本处理的准确性。

4、声音和语音处理：语音和音频数据标注用于语音识别、音乐分类、声音分析等应用。标注语音有助于训练自动语音识别系统和音频处理工具。

5、医疗诊断：医学影像数据标注对于医疗诊断和治疗规划至关重要。通过标注X光、MRI和CT扫描图像，医生可以更准确地诊断疾病。

数据标注是大部分人工智能算法得以有效运行的关键环节。简单来说，数据标注是对未经处理过的语音、图片、文本、视频等数据进行加工处理，从而转变成机器可识别信息的过程。

数据标注的主要类型

数据标注的类型主要是图像标注、语音标注、3D点云标注和文本标注。

l 图像标注

图像标注是对未经处理的图片数据进行加工处理，转换为机器可识别信息，然后输送到人工智能算法和模型里完成调用。

常见的图像标注方法有语义分割、矩形框标注、多边形标注、关键点标注、点云标注、3D立方体标注、2D/3D融合标注、目标追踪等。

l 语音标注

语音标注是标注员把语音中包含的文字信息、各种声音先“提取”出来，再进行转写或者合成，标注后的数据主要被用于人工智能机器学习，使计算机可以拥有语音识别能力。

常见的语音标注类型有ASA语音转写、语音切割、语音清洗、情绪判断、声纹识别、音素标注、韵律标注、发音校对等。

l 3D点云标注

点云数据一般由激光雷达等3D扫描设备获取空间若干点的信息，包括XYZ位置信息、RGB颜色信息和强度信息等，是一种多维度的复杂数据集合。

3D点云数据可以提供丰富的几何、形状和尺度信息，并且不容易受到光照强度变化和其它物体遮挡等影响，可以很好地了解机器的周围环境。

常见的3D点云标注类型有3D点云目标检测标注、3D点云语义分割标注、2D3D融合标注、点云连续帧标注等。

l 文本标注

文本标注是对文本进行特征标记的过程，对其打上具体的语义、构成、语境、目的、情感等数据标签，通过标注好的训练数据，我们可以教会机器如何来识别文本中所隐含的意图或者情感，使机器可以更好地理解语言。

常见的文本标注有ocr转写、词性标注、命名实体标注、语句泛化、情感分析、句子编写、槽位提取、意图匹配、文本判断、文本匹配、文本信息抽取、文本清洗、机器翻译等。

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