數據標註是大部分人工智能算法得以有效運行的關鍵環節。簡單來說，數據標註是對未經處理過的語音、圖片、文本、視頻等數據進行加工處理，從而轉變成機器可識別信息的過程。
數據標註的主要類型
數據標註的類型主要是圖像標註、語音標註、3D點雲標註和文本標註。
l?圖像標註
圖像標註是對未經處理的圖片數據進行加工處理，轉換為機器可識別信息，然後輸送到人工智能算法和模型裏完成調用。
常見的圖像標註方法有語義分割、矩形框標註、多邊形標註、關鍵點標註、點雲標註、3D立方體標註、2D/3D融合標註、目標追蹤等。
l?語音標註
語音標註是標註員把語音中包含的文字信息、各種聲音先“提取”出來，再進行轉寫或者合成，標註後的數據主要被用於人工智能機器學習，使計算機可以擁有語音識別能力。
常見的語音標註類型有ASA語音轉寫、語音切割、語音清洗、情緒判斷、聲紋識別、音素標註、韻律標註、發音校對等。
l?3D點雲標註
點雲數據壹般由激光雷達等3D掃描設備獲取空間若幹點的信息，包括XYZ位置信息、RGB顏色信息和強度信息等，是壹種多維度的復雜數據集合。
3D點雲數據可以提供豐富的幾何、形狀和尺度信息，並且不容易受到光照強度變化和其它物體遮擋等影響，可以很好地了解機器的周圍環境。
常見的3D點雲標註類型有3D點雲目標檢測標註、3D點雲語義分割標註、2D3D融合標註、點雲連續幀標註等。
l?文本標註
文本標註是對文本進行特征標記的過程，對其打上具體的語義、構成、語境、目的、情感等數據標簽，通過標註好的訓練數據，我們可以教會機器如何來識別文本中所隱含的意圖或者情感，使機器可以更好地理解語言。
常見的文本標註有ocr轉寫、詞性標註、命名實體標註、語句泛化、情感分析、句子編寫、槽位提取、意圖匹配、文本判斷、文本匹配、文本信息抽取、文本清洗、機器翻譯等。
景聯文科技｜數據采集｜數據標註
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