2020-06-06 14:06:31

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数据标注(data labeling)是针对语音、图像、文本等数据,通过贴标签、做记号、标颜色或划重点的方式,来标注出其中目标数据的不同点、相似点或类别。有了被标注过的数据,AI算法才能在其基础上进行训练和学习。同时,数据标注的质量越高,AI学习和产出的结果越精确,AI也就显得越智能。

介绍

数据标注主要是针对语音、图像、文本等进行标注,主要通过做标记、标重点、打标签、框对象、做注释等方式对数据集作出标注,再将这些数据集给机器训练和学习。数据标注的类型主要有:拼音标注、韵律标注、词性标注、音素时间点标注、语音转写、分类标注、打点标注、标框标注、区域标注等等。

背景资料

在人工智能时代,数据的重要性不言而喻。很多号称拥有海量数据的公司,其实有的只是非结构化或未标注过的数据。数据标注,才是将数据转化为AI商业价值的重要一环。

介绍

数据标注(data labeling)是通过数据加工人员借助一些标记工具,对人工智能学习数据进行加工的一种行为。通常数据标注的类型包括:图像标注、语音标注、文本标注、视频标注等种类。标记的基本形式有:标注画框、3D画框、文本转录、图像打点、目标物体轮廓线等。

举例

举个例子,在生活中如果想要订机票,人们会有很多种表达:“订机票”;“有去上海的航班么”;“要出差,帮我查下机票”;“查下航班,下周二出发去上海”......这些表达方式,有无穷多的组合,都代表“订机票”的意图。听到这些表达的AI,要如何才能准确理解这些表达指的都是“订机票”这件事?

如果没有数据标注员对大量的句子进行标注,比如提炼出主题、标出实体、进行意图分类、情感分类等等,给AI提供详尽高质的“教材”,那么AI即使有了算法和算力,也无法训练出任何“智能”。

介绍

数据标注是适用于数据处理需求,专业的标注团队将源数据转化为可用数据: 

数据分类/数据清洗:包括评价内容分类、图片类型分类、垃圾流量清洗、有效语音筛选等;

数据校验评估:包括文本语法校验、图片相关性评估、搜索相关性评估、情感倾向性评估等;

数据内容提取:包括图片文字提取、文本关键字提取、语音转写文本、网页摘要撰写。

商机

随着近年来深度学习算法的兴起,需要依赖于大量标注的数据基础上才能发挥作用,业界对数据标注的需求量随之暴增,因而提供数据标注服务成为AI领域一个热门生意。

在全球知名的数据标注众包平台亚马逊Mechanical Turk上,发布者只需要填写简单的个人信息就可以开始工作,自行上传标注任务。截至2011年1月,MechanicalTurk上的注册工人数量已经达到了50万。在2016年,有大约5%的美国人通过 MechanicalTurk赚钱,而这个数量已经超过了优步司机。

在中国,目前全国从事数据标注业务的公司约有几百家,全职的数据标注从业者有约20万人,兼职数据标注从业者有约100万人。由于数据标注需求的井喷,为整个数据服务行业的发展按下了快进键。

据智研报告显示,2018年,中国数据标注与审核行业的市场规模已达到52.55亿元。在数据标注赛道中,不乏互联网大厂的身影,更多的是疯狂涌入的创业公司。在廉价劳动力迅速扩张的比拼中,数据粗放、混乱、复用的情况屡见不鲜,整个行业呈现出一派草莽的气质。



计算机语言:Java、JavaScript、PHP、Python、C#、Android、Objective-C、Go语言、c/C++、NodeJS、Swift、R语言。

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