数据标注实用教程(笔记之一)

数据标注概述（笔记）
人工智能算法能学习的数据必须通过人工逐一标注。

所以，数据标注就成为目前大部分人工智能算法得以有效运行的关键环节。

标注的数据量越大，算法的性能就越好。

数据标注是对未处理的初级数据，包括语音、图像、文本、视频等进行加工处理并转换为机器可识别信息的过程。

原始数据一般通过数据采集获得，之后的数据标注相当于对数据进行加工，然后输送到人工智能算法中完成调用。

数据标注产业主要是根据用户或企业的需求对图像、语音、文本、视频等进行不同方式的标注，从而为人工智能算法提供大量的训练数据，以供机器学习使用。

数据标注的基本流程包括四个环节：数据采集，数据清洗，数据标注，数据质检。

数据采集：比较常见的是通过互联网获取公开数据集与专业数据集，公开数据是政府、科研机构等对外开放的资源，获取比较简单。

专业数据集比较耗费人力和物力，有时需要通过人工采集或购买获得，有时也需要通过拍摄、录制等自主手段获得。

数据清洗：在完成数据采集后，并不是每一条数据都能够直接使用，有些数据是不完整、不一致、有噪声的脏数据。

这些数据需要通过数据预处理，才能真正用于问题的分析和研究中。

在数据预处理过程中，对脏数据进行数据清洗是重要的环节。

在数据清洗时应对所采集的数据进行筛选，去掉重复的无关的数据。

针对数据集中存在的异常值、缺失值进行查缺补漏。

同时，平滑噪声数据。

最大限度地纠正数据的不一致性和不完整性，将数据统一成适合标注且与主题密切相关的，待标注数据集。

数据标注：完成数据清洗后即进入数据标注环节，数据标注员负责标注数据。

可采用分类标注、拉框标注、区域标注、标点标注，或其他标注方法进行数据标注。

数据质检：无论是数据采集、数据清洗，还是数据标注，人工处理数据的方式，并不能保证完全正确。

为了提高数据输出的准确率，数据质检成为重要的环节。

而最终通过质检环节的数据，才算是真正完成了数据标注工作。

数据标注的分类
根据待标注数据类型一般分为文本标注、音频标注、图像标注、视频标注。

文本标注：文本标注主要是用于自然语言处理（Natural language processing，NLP）。

自然语言是人类智慧的结晶。

NLP也是人工智能领域最困难的问题之一。

因为自然语言表达的意思，与语境有密切的关系。

同样的一句话，语境不同，传递的信息也会大相径庭。

目前，NLP的应用领域非常广泛，如客服行业、金融行业、医疗行业等。

文本标注有分词标注、词性标注、情感标注、意图识别、实体标注等。

音频标注：音频标注主要用于语音识别（Automatic speech recognition，ASR）和语音合成(Test To speech, TTS)。

ASR主要是将语音转化成文字。

TTS主要是将文字转化为语音。

目前较常见的应用场景有智能客服、电话机器人、IPhone的siri等。

音频标注方式有语音转写、
语音情感标注等。

图像标注：图像标注主要用于为计算机视觉的相关算法提供数据集，人脸识别、自动驾驶、车牌识别及医疗影像的识别等都会用图像标注。

图像标注方式有矩形框标注、多边形标注、打点、OCR识别、语义分割、图像审核分类等。

视频标注：视频标注目前的解决方案，大部分是通过对视频取帧后进行图像标注，然后再进行合成训练。

视频标注，目前的应用场景也逐渐增加，如监控视频、自动驾驶、智慧交通等。

视频标注的方式基本和图像标注一致。

数据标注行业竞争加剧。

数据标注行业是一个次新行业，目前已经进入快速增长期。

从微观角度来看，数据标注行业市场规模不断扩大，意味着会有更多参与者加入，同时也意味着潜在市场竞争加剧。

由于数据标注行业的专业门槛较低，又过度依赖人力，导致数据标注行业内部云集了大量中小型数据服务供应商。

所以在未来几年内数据标注行业将会迎来洗牌期。

从宏观角度来看，随着人工智能商业化落地进展的加快，人工智能企业对于数据服务供应商也提出了新的要求，高质量、精细化、定制化的数据集，越来越受到数据需求方的青睐。

这对于数据服务供应商的技术实力、精细化管理能力、流程把控能力等都带来了新的考验。