常見的數據標注類型
1.分類標注：分類標注，就是我們常見的打標簽。一般是從既定的標簽中選擇數據標注對應的標簽，是封閉集合?？梢杂泻芏喾诸?標簽：成人、女、黃種人、長發等。對于文字，可以標注主語、謂語、賓語，名詞動詞等。
適用：文本、圖像、語音、視頻
應用：臉齡識別，情緒識別，性別識別
2.標框標注：機器視覺中的標框標注，很容易理解，就是框選要檢測的對象。如人臉識別，首先要先把人臉的位置確定下來。
適用：圖像
應用：人臉識別，物品識別
3.區域標注：相比于標框標注，區域性的數據標注要求更加準確。邊緣可以是柔性的。如自動駕駛中的道路識別。
應用：自動駕駛
4.描點標注：一些對于特征要求細致的應用中常常需要描點標注。人臉識別、骨骼識別等。
應用：人臉識別、骨骼識別
5.其他標注：標注的類型除了上面幾種常見，還有很多個性化的。根據不同的需求則需要不同的數據標注。如自動摘要，就需要標注文章的主要觀點，這時候的標注嚴格上就不屬于上面的任何一種了。
在聊天軟件中，通常會有一個語音轉文本的功能，這種功能的實現大多數人可能都會知道是由智能算法實現的，但是很少有人會想，算法為什么能夠識別這些語音呢，算法是如何變得如此智能的？其實智能算法就像人的大腦一樣，它需要進行學習，通過數據標注學習后它才能夠對特定數據進行處理，反饋。
正如語音的識別，模型算法是無法直接識別語音內容的，而是經過人工對語音內容進行文本轉錄，將算法無法理解的語音內容轉化成容易識別的文本內容，然后算法模型通過被轉錄后的文本內容進行識別并與相應的音頻進行邏輯關聯。
也許會有人問，那么不同的語速、音色模型算法怎么能夠分辨呢。這就是為什么模型算法在學習時需要海量數據的原因，這些數據必須覆蓋常用語言場景、語速、音色等，全面的數據才能訓練出出色的模型算法。
數據的質量直接回影響到模型的質量，因此數據標注在整個流程中是非要重要的一點。一般來說標注部分可以有三個角色：
標注員：標注員負責標記數據。
審核員：審核員負責審核被標記數據的質量。
管理員：管理人員、發放任務、統計工資。
只有在數據被審核員審核通過后，這批數據標注的數據才能夠被算法同時利用。
關于數據標注的流程思考：
1.任務分配：假設標注員每次標記的數據為一次任務，則每次任務可由管理員分批發放記錄，也可將整個流程做成“搶單式”的，由后臺直接分發。
2.標記程序設計：需要考慮到如何提升效率，比如快捷鍵的設置、邊標記及邊存等等功能都有利于提高標記效率。
3.進度追蹤：程序對標注員、審核員的工作分別進行追蹤，可利用“規定截止日期”的方式淘汰怠惰的人。
4.質量追蹤：通過計算標注人員的標注正確率和被審核通過，對人員數據標注質量進行追蹤。
隨著行業的發展不斷前進變化?？v觀市面上標注行業的現狀，要想滿足需求，培養專業的數據標注人才迫在眉睫。AI優評在這樣的大背景下誕生，并致力于為行業培養更多優秀的專業人才，建立準入體系，使得行業發展更加規范化，以此為人工智能的發展，為社會經濟的進步作出自己的努力和貢獻。
