数据标注常见种类都有哪些?

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数据标注其实就是我们通过各种线上工具从我们的互联网平台上去获取、收集各类数据，也就是文本、图片、语音、视频等等，然后由我们的标注员去进行整理和标注。数据标注常见的种类包括图像类、语音类、文本类等等。

数据标注是人工智能中最前端的基础工作，但是他是需要我们大量的人工去进行操作完成以满足对智能机器的训练需求，之后可能会随着人工智能的快速发展，我们人力做的数据标注肯定也会在智能化辅助工具的帮助下大大减少，之后数据标注员的门槛也可能会相对高一些。

一、图像类

1、矩形拉框

2D拉框，需要拉一个贴合框，框选出待检测的物体（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，根据时长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，判断一篇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。

数据标注的最终数据是为计算机服务的，所以越精细的标注对计算机的训练越高效，这就要求我们的标注员一定要是一个细心认真的人。越细心、越认真，标注数据的精细度就越有保证。其次，因为需要标注的数据的场景是千变万化的，会有各种各样复杂的场景出现，这就要求我们的标注员要有较强的观察能力。观察能力越强的人，标注出的物体轮廓也就离物品的真实轮廓越相近，越准确。

最后，因为数据标注在单一的场景中需要重复一个或者几个动作，除去判断，这种重复的劳动是相对比较枯燥的，这就要求我们的标注员需要有耐心能够坐得住。越有耐心，能坐得住，标注数据的稳定性就越有保证。

数据标注常见的种类有图像标注、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。

图像标注：对图像数据进行标注，包括目标检测、图像分类、分割、关键点检测等任务。
语音标注：对语音数据进行标注，包括语音转写、语音切割、语音清洗等任务。
文本标注：对文本数据进行标注，包括情感分析、命名实体识别、语句泛化等任务。
3D点云标注：对3D点云数据进行标注，包括目标检测、分割、点云连续帧标注等任务。
还有现在大家都知道的4D标注
不同的数据标注形式适用于不同的机器学习任务和数据类型，标注质量和精度也会影响模型的训练效果。因此，在进行数据标注时，需要根据具体任务和数据类型选择合适的标注形式，并保证标注质量和精度

人工智能，其实是部分替代人的认知功能。人工智能算法是数据驱动型算法，也就是说，如果想实现人工智能，首先需要把人类理解和判断事物的能力教给计算机，让计算机学习到这种识别能力。目前人工智能需要标注大量数据，即对原始信息进行数据标注。
数据标注为通过分类、画框、标注、注释等，对图片、语音、文本等数据进行处理，标记对象的特征，以作为机器学习基础素材的过程。数据标注可以包括各种类型的标注任务，例如文本分类、图像分类、目标检测、语音识别等。标注人员根据特定的标准和指导，对数据进行标记，例如给文本分类任务中的文本打上标签，给图像分类任务中的图像进行分类，给目标检测任务中的图像中的目标框进行标注等

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