《数据标注工程》第六章数据标注应用下
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数据标注工程
6.3 智能医疗
第六章 数据标注应用
6.3.2 智能医疗应用的四种数据标注
骨骼点标注：是将人体运动的关节点进行描点标注，多应用于健康档案的建立。 人工智能通过对骨骼点标注的学习，可以快速锁定病灶关节。
6.3 智能医疗
第六章 数据标注应用
6.3.2 智能医疗应用的四种数据标注
医疗影像标注：是对医疗影像进行区域标注及分类标注，多应用于辅助临床诊 断。人工智能通过学习大量的医疗影像标注数据集，将会很好的辅助医生进行 临床诊断以及提出治疗方案。
大数据应用人才培养系列教材数据标注工程张燕总主编主编第六章数据标注应用智能医疗大数据应用人才培养系列教材智能医疗第六章数据标注应用631智能医疗的发展智能医疗第六章数据标注应用632智能医疗应用的四种数据标注病历文本标注
大数据应用人才培养系列教材
数据标注工程
刘鹏 张燕 刘 鹏 主编
总主编
大数据应用人才培养系列教材
第六章 数据标注应用
6.1 自动驾驶 6.2 智能安防 6.3 智能医疗 6.4 作业与练习
6.3 智能医疗
第六章 数据标注应用
6.3.1 智能医疗的发展
1. 业务管理自动化，包括医院建立医疗收费和药品进出库管理系统。 2. 电子病历建设，包括病人基本信息、既往病史，医疗影像等。 3. 临床医疗信息化，包括医嘱录入电脑等。 4. 慢性疾病系统管理。 5. 医疗信息互通。 6. 临床医疗诊断。 7. 全民健康系统管理。
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39_《数据标注工程——概念、方法、工具与案例》教学ppt课件—05语音数据标注
②音调：指声音的高低，由声波的频率决定。比如在一般情况下，男声听起 来比较低沉，而女声听起来会比较尖锐；
③音强：指声音的强弱，由声波的振动幅度决定，可简单理解为语音信号波 形图中的信号幅度；
④音长：指声音的长短，由发音时间的长短决定。
5 .1 语音数据标注简介
第5章 语音数据标注
5.1.2 语音信号基础知识
5 .3 典型开源语音数据标注工具
第5章 语音数据标注
5.3.2 语音数据标注平台
（6）标注时段检索模块：如下图所示，该模块可辅助标注人员更为快捷地搜索、 定位已标注语音段落，它支持分段式检索、位置搜索与条件搜索。
（7）标注信息综合模块：如下图所示，该模块用于显示已标注语音段落的所有 内容，它综合了语音段落的时长信息、属性标注结果、内容转写结果等。
⑤尽可能截取没有突发噪音的语音段，可以为了避开突发噪音，而缩短语音 前后的预留静音时间，但不能出现切音的情况；
⑥只有一个字表示应答的（如嗯、哦、对），不用单独分割成独立语音段； ⑦若说话人第一遍读错句子，停顿后又重复朗读一遍该句子，则只截取朗读 正确的句子即可。
5 .2 语音数据标注概述
第5章 语音数据标注
5 .2 语音数据标注概述
第5章 语音数据标注
5.2.2 常见数据异常
在语音数据标注的过程中，需对这些异常数据加以鉴别并挑选出来，保证标注数 据的整洁性。常见的语音异常现象包括以下几种：
1 丢帧：在语音录制过程中，由于音频设备的问题而表现出的发音卡顿，比 如语音段中某0.1秒内突然没有声音，0.1秒过后语音又恢复正常，此现象称为“ 丢帧”；
5.2.3 基本标注规范
（2）有效语音判定：在语音数据标注时，不合格的无效语音段必须加以说明和 丢弃。判定一段语音为无效语音的情况有：
③音强：指声音的强弱，由声波的振动幅度决定，可简单理解为语音信号波 形图中的信号幅度；
④音长：指声音的长短，由发音时间的长短决定。
5 .1 语音数据标注简介
第5章 语音数据标注
5.1.2 语音信号基础知识
5 .3 典型开源语音数据标注工具
第5章 语音数据标注
5.3.2 语音数据标注平台
（6）标注时段检索模块：如下图所示，该模块可辅助标注人员更为快捷地搜索、 定位已标注语音段落，它支持分段式检索、位置搜索与条件搜索。
（7）标注信息综合模块：如下图所示，该模块用于显示已标注语音段落的所有 内容，它综合了语音段落的时长信息、属性标注结果、内容转写结果等。
⑤尽可能截取没有突发噪音的语音段，可以为了避开突发噪音，而缩短语音 前后的预留静音时间，但不能出现切音的情况；
⑥只有一个字表示应答的（如嗯、哦、对），不用单独分割成独立语音段； ⑦若说话人第一遍读错句子，停顿后又重复朗读一遍该句子，则只截取朗读 正确的句子即可。
5 .2 语音数据标注概述
第5章 语音数据标注
5 .2 语音数据标注概述
第5章 语音数据标注
5.2.2 常见数据异常
在语音数据标注的过程中，需对这些异常数据加以鉴别并挑选出来，保证标注数 据的整洁性。常见的语音异常现象包括以下几种：
1 丢帧：在语音录制过程中，由于音频设备的问题而表现出的发音卡顿，比 如语音段中某0.1秒内突然没有声音，0.1秒过后语音又恢复正常，此现象称为“ 丢帧”；
5.2.3 基本标注规范
（2）有效语音判定：在语音数据标注时，不合格的无效语音段必须加以说明和 丢弃。判定一段语音为无效语音的情况有：
《数据标注工程》核心课程标准
《数据标注工程》核心课程标准一、课程性质与定位本课程属于高职大数据技术与应用专业核心课程之一，其目的是培养学生掌握大数据标注工程的方法与技能，并能够灵活的运用这些方法和技能进行独立的大数据标注任务、管理、设计，不断提高实际操作能力，通过对教材的学习与实验训练，培养学生实际动手能力。
二、课程设计与理念本课程配合教材，使用浅显易懂的语言，系统教授了数据标注的基本概念、分类、流程、质量检验、管理和应用等。
通过理论与实战相结合的方式，帮助学生由浅入深进行学习，从而真正掌握数据标注的核心技术、实施和管理方法。
三、课程目标（一）总体目标培养德、智、体、美全面发展的，能够较快适应生产、建设、管理、服务等一线岗位需要的，面向电信、零售、银行、金融、政府等部门的掌握大数据标注基本技能，了解大数据技术应用框架与其生态系统，具有较高综合素质与良好职业素养的发展型、复合型、创新型技术技能人才。
（二）知识与技能目标掌握大数据标注工程的方法与技能，并能够灵活的运用这些方法和技能进行独立的大数据标注任务、管理、设计（三）能力与素质目标1、熟悉数据标注工程基础知识。
2、熟练掌握数据标注工程基本操作。
3、熟练使用数据标注任务工具。
4、有良好的操作规范习惯。
5、有设计管理数据标注任务的能力。
四、课程教学内容及学时分配五、考核评定办法1．平时成绩30%2．模块训练成果考核30%3．期末考评40%六、教学建议（一）教学条件在教学过程中，应充分利用校内实训基地的作用，使教学与实训紧密联系，保持学习内容与岗位工作内容的一致性，提高学生的职业能力。
（二）师资要求主讲教师应具备本科或硕士研究生学历，具有相关从业背景，有丰富的行业经验，了解前沿技术发展趋势及理论知识，掌握一定的教学方法与教学艺术，能综合运用各种教法开发设计课程。
（三）教学方法提倡了教学观念的转变，强调课程内容的新颖性和时代特征。
打破了传统教学过多强调概念和灌注试的教学方式，将教材内容“问题化”，让学生自己学会提出问题与解决问题，结合本课程的特点加强学生设计思维的训练。
《数据标注工程》第五章数据标注管理
大数据应用人才培养系列教材
第五章 数据标注管理
5.1 数据标注工厂设计 5.2 数据标注管理架构 5.3 数据安全管理与质量管理体系 5.4 数据标注项目评估 5.5 数据标注订单管理 5.6 数据标注客户关系管理 5.7 作业与练习
5.6 数据标注客户关系管理
第五章 数据标注管理
想要成功实施客户关系管理就需要做好以下工作：
5.3.1 数据存储安全管理要求
1. 数据加工的服务器与计算机禁止连接互联网，禁止通过外接设 备进行拷贝。 2. 数据加工的服务器需要使用多节点存储系统，这样当发生事故 某些节点上的数据出现损坏情况，也能够及时通过数据恢复算法将 数据进行恢复。 3. 数据加工的服务器需要定期做好容灾备份管理，这样当发生突 发情况，也能够保证数据不丢失。
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数据标注工程
大数据应用人才培养系列教材
第五章 数据标注管理
5.1 数据标注工厂设计 5.2 数据标注管理架构 5.3 数据安全管理与质量管理体系 5.4 数据标注项目评估 5.5 数据标注订单管理 5.6 数据标注客户关系管理 5.7 作业与练习
5.1 数据标注工厂设计
5.2 数据标注管理架构
数据加工从业务性质上可以划分为三个部分：①数据 采集；②数据清洗；③数据标注。 数据采集组由于主要负责采集工作，设立数据采
集组负责人，并根据项目小组划分，设立项目小 组长。 数据清洗组业务模式分为原始数据的质量检验工 作以及敏感隐私数据的清洗工作，所以除了设立 数据清洗组负责人外，还需要在负责人下面分别 设立原始数据质量检验组长以及敏感隐私数据清 洗组长，两个组长下面再分别项目小组，设立项 目小组长。 数据标注组因为标注方法类型比较多，所以需要 根据标注方法类型进行管理。每种类型的数据标 注分别设置单项标注负责人，然后再根据项目安 排项目组长；因为数据标注项目需要多个项目小 组共同参与完成，所以需要在项目组长下面设立 项目小组长；因为数据标注项目小组的工作质量 是由标注质检员进行检验的，所以一般数据标注 项目小组长由质检员担任。
《数据标注工程》第四章数据标注质量检验
5.3 数据安全管理与质量管理体系
第五章 数据标注管理
5.3.3 溯源体系建设
溯源体系需要对数据从预处理阶段到最终交付期间所有经手的办 公人员都进行记录。当发生数据泄漏后，可以清楚的了解到哪些办公 人员接触过该数据，并负责哪些环节，这样可以快速锁定调查范围， 追查数据泄漏源以及追究责任。
为了更好建设溯源体系，可以使用智能水印技术对数据标注每个 环节进行记录。智能水印是通过算法进行制作并在数据上进行记录， 只有在特定算法下才能够识别，肉眼无法察觉。通过智能水印技术可 以将数据加工阶段各环节责任人在数据中进行记录，当发生数据泄漏 问题后，可以根据智能水印，直接找到泄漏环节与责任人，快速锁定 调查范围。
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第五章 数据标注管理
5.1 数据标注工厂设计 5.2 数据标注管理架构 5.3 数据安全管理与质量管理体系 5.4 数据标注项目评估 5.5 数据标注订单管理 5.6 数据标注客户关系管理 5.7 作业与练习
5.5 数据标注订单管理 数据标注订单管理流程图
第五章 数据标注管理
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第五章 数据标注管理
5.1 数据标注工厂设计 5.2 数据标注管理架构 5.3 数据安全管理与质量管理体系 5.4 数据标注项目评估 5.5 数据标注订单管理 5.6 数据标注客户关系管理 5.7 作业与练习
5.1 数据标注工厂设计
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第五章 数据标注管理
5.1 数据标注工厂设计 5.2 数据标注管理架构 5.3 数据安全管理与质量管理体系 5.4 数据标注项目评估 5.5 数据标注订单管理 5.6 数据标注客户关系管理 5.7 作业与练习
《2024年数据标注研究综述》范文
《数据标注研究综述》篇一一、引言随着人工智能（）和机器学习（ML）技术的飞速发展，数据标注在和ML的模型训练中起着越来越重要的作用。
本文将围绕数据标注展开综述，首先探讨数据标注的基本概念，再对其研究历程进行回顾，接着介绍不同类型的数据标注及其应用场景，并最后讨论数据标注的现状及面临的挑战与未来发展。
二、数据标注的基本概念数据标注指的是将原始数据进行人工处理、转化，以符合算法模型对输入数据格式的需求。
在机器学习中，高质量的标注数据对于模型性能的优劣起着决定性作用。
标注任务主要包括文本标注、图像标注、语音标注和视频标注等。
其中，文本和图像是人工智能应用最为广泛的两个领域。
三、数据标注研究历程数据标注的发展历程可以追溯到机器学习的初期。
随着和ML技术的进步，对数据标注的需求和要求也不断提高。
在早期阶段，人们主要依赖手工标注方法进行数据处理。
随着技术的进步，一些自动化和半自动化的标注工具和方法逐渐被开发出来，提高了标注的效率和准确性。
四、不同类型的数据标注及应用场景（一）文本数据标注文本数据标注广泛应用于自然语言处理（NLP）等领域，主要涉及实体识别、关键词提取、句法分析、语义分析等任务。
常见的文本标注方法包括人工转写、关键信息提取等。
（二）图像数据标注图像数据标注主要用于计算机视觉任务，包括目标检测、图像分类、图像分割等。
常见的图像标注方法包括矩形框标定、点选标定、语义分割等。
在自动驾驶、安防监控等领域，图像数据标注具有广泛的应用。
（三）语音及视频数据标注语音及视频数据标注主要应用于语音识别、语音合成、视频分析等领域。
这些任务需要针对语音和视频内容进行详细的标注，如语音转文字、情感分析等。
五、数据标注的现状及挑战（一）现状目前，随着和ML技术的发展，数据标注行业得到了快速发展。
许多企业开始投入大量资源进行数据标注工具的研发，以提高标注的效率和准确性。
同时，一些高校和研究机构也开始关注数据标注的研究，推动其在各个领域的应用。
数据标注工程 2
习题：
1．本章介绍的自动驾驶标注有几种，分别介绍这几种标注的 用途。 2．本章介绍的智能安防标注有几种，分别介绍这几种标注的 用途。 3．本章介绍的智能医疗标注有几种，分别介绍这几种标注的 用途。
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6.2 智能安防
第注
行人标注：是对行人进行标框标注，主要应用于进出人数的统计，一般在商城、 超市、市中心、车站、学校、工厂等人员容易密集的场所需要通过进出人数的 统计来判断容纳人员是否已经饱和，可以有效的防范因为人员过于密集而造成 危险。
6.2 智能安防
人脸标注：是一个应用广泛并且在不断发展的数据标注，在智能安防中，主要 应用于人脸识别与身份识别。
数据标注工程PPT课件 数据采集与清洗
第二章 数据采集与清洗
数据清洗原理示意图
2.3 数据清洗
第二章 数据采集与清洗
2.3.1 数据清洗方法
数据清洗包括以下应用方法： 处理缺失值
数据的收集过程很难做到数据全部完整。处理缺失值的方法有3 种： 1.忽略元组 2.数据补齐(人工填写、特殊值填充、平均值填充、使用最有可能的值填充) 3.不处理 噪声数据 噪声（noise）是一个测量变量中的随机错误或偏差。造成这种误差有多方面的原因， 例如，数据收集工具的问题，数据输入、传输错误，技术限制等。可以通过对数值进行 平滑处理而消除噪声。主要使用的技术有： 1.回归 2.分箱 3.孤立点分析 重复数据 在数据库中，对于属性值相同的记录，可以将其看作是重复记录。
4. 干净数据回流。通过以上三大环节，基本已经可以得到干净数据，这时需要将将 其替换掉原来的“脏”数据，实现干净数据回流，以提高数据质量，同时也避免了重复 进行数据清洗的工作。
2.3 数据清洗
2.3.3 MapReduce数据去重
假设目前采集了两个文本文 件，里面涉及不少重复数据， 具体如左图：
对于上述两个文件中的每行 数据，我们都可以将其看作 是Map和Reduce函数处理 后的Key值，当出现重复的 Key值，就将其合并在一起， 从而达到去重的目的。如右 图：
感谢聆听
数据清理主要是达到数据格式标 准化、异常数据清除、数据错误 纠正、重复数据的清除等目标。 数据集成是将多个数据源中的数 据结合起来并统一存储，建立数 据仓库。 数据变换是通过平滑聚集、数据 概化、规范化等方式将数据转换 成适用于数据挖掘的形式。 数据归约是指在对挖掘任务和数 据本身内容理解的基础上，寻找 依赖于发现目标的数据的有用特 征，以缩减数据规模，从而在尽 可能保持数据原貌的前提下，最 大限度地精简数据量。
数据标注概述-数据标注在行业中的应用精选全文完整版
数据标注在行业中的应用
1 智能交通
近年来，随着人工智能浪潮的兴 起，无人驾驶、智能交通安全系统 走进了日常生活之中，国内许多公 司纷纷投入到自动驾驶 、 无人驾驶 的研究。来自无人驾驶 智能交通安全系统
数据标注在行业中的应用
1 智能交通
数据标注的参与对于智能交通的发展起到了非常大的作用，具体工作包括采集行
身份验证 智能投资咨询 人脸识别 活体检测
数据标注在行业中的应用
4 智能家居
智能家居在全球范围内都出 现了强劲的发展势头，并且其结 合日趋成熟的物联网技术，将会 有更大的发展空间。
数据标注在行业中的应用
5 智能家居
在智能家居方面，数据标注的应用包括 人脸标记 家具的标记 场景的语义分割 唤醒词和语音的采集
车视频并对路况信息进行提取，对包括红绿灯、停车点及车道线在内的所有参与交通
的事物进行标注。 从而为 行人识别
?
行人识别
车辆识别
车辆识别
红绿灯识别 车道线识别
车辆识别
车道线识别
等技术提供精确的训练数据，为智能交通保驾护航。
数据标注在行业中的应用
2 智能语音
智能语音技术旨在打通人与机器的通信问题， 涉及多学科，其核心技术包括
语音识别 声纹识别 语音合成 自然语言理解
数据标注在行业中的应用
2 智能语音
智能语音技术中，应用到数 据标注的场景主要是：
语音语言采集 情感判断 语音文字转化
数据标注在行业中的应用
3 智能金融
在金融领域，人工智能技术不仅可以应用在身份验证、智能投资咨询方面， 还可以应用在风险管理、欺诈检测等方面。所以，通过高质量的标注数据提高金 融机构的执行效率与准确率，已经成为一大趋势。
《数据标准工程》教学大纲(含章节授课内容)
实践教学内容：
1.关键点标注
2.框标注
3.图像区域标注
测试内容：
1.在线测试
4
8
课堂讲授
教师演示学生练习
考勤10%
线上测试20%
操作评价70%
BOB2
BOB3
BOB3
任务3视频数据标注
AOB2
理论及线上内容：
1.视频数据标注简介
2.视频数据标注工具
3.视频数据标注案例解析
实践教学内容：
1.人体追踪属性标注
（请说明本课程的总评成绩如何组成）
总评成绩=过程考核成绩（100%）
其中：
过程考核成绩=Σ（各任务单元评价总成绩╳各单元权重）；
单元
1
2
3
4
5
6
7
单元权重
12.5%
18.8%
15.6%
15.6%
12.5%
12.5%
15.7%
教学目标
课程对应的专业核毕业能力
专业核心能力比例分配
课程对应的专业核心能力指标
教学目标
RGZNA专业能力：熟练运用从事数据标注、人工智能技术应用开发编码、测试、维护等活动所需的知识、技能和工具。
40%
RGZNA1：会熟练利用数据标注的核心技术、实施和管理方法来对具体图像、语音、文本数据进行标注。
AOB1：了解数据标注的起源与发展，熟悉数据标注的应用场景。
DOB3
任务63D点云标注
AOB3
理论及线上内容：
1.3D点云标注简介
2.3D点云标注工具
实践教学内容：
3D雷达点云标注项目
测试内容：
1.在线测试
2.当堂检测
2
6
1.关键点标注
2.框标注
3.图像区域标注
测试内容：
1.在线测试
4
8
课堂讲授
教师演示学生练习
考勤10%
线上测试20%
操作评价70%
BOB2
BOB3
BOB3
任务3视频数据标注
AOB2
理论及线上内容：
1.视频数据标注简介
2.视频数据标注工具
3.视频数据标注案例解析
实践教学内容：
1.人体追踪属性标注
（请说明本课程的总评成绩如何组成）
总评成绩=过程考核成绩（100%）
其中：
过程考核成绩=Σ（各任务单元评价总成绩╳各单元权重）；
单元
1
2
3
4
5
6
7
单元权重
12.5%
18.8%
15.6%
15.6%
12.5%
12.5%
15.7%
教学目标
课程对应的专业核毕业能力
专业核心能力比例分配
课程对应的专业核心能力指标
教学目标
RGZNA专业能力：熟练运用从事数据标注、人工智能技术应用开发编码、测试、维护等活动所需的知识、技能和工具。
40%
RGZNA1：会熟练利用数据标注的核心技术、实施和管理方法来对具体图像、语音、文本数据进行标注。
AOB1：了解数据标注的起源与发展，熟悉数据标注的应用场景。
DOB3
任务63D点云标注
AOB3
理论及线上内容：
1.3D点云标注简介
2.3D点云标注工具
实践教学内容：
3D雷达点云标注项目
测试内容：
1.在线测试
2.当堂检测
2
6
《数据标注工程——概念、方法、工具与案例》教学课件—06文本数据标注
（6）数据交付：数据加密后交付客户。
6.1 文本数据标注简介
第6章 文本数据标注
6.1.4 交付格式
文本类标注任务的数据结果包含文本标签的位置和标签的具体内容。标注文件的 输岀格式推荐使用易解析、易存储的数据格式，包括JSON、XML、TXT等。标 注文件应该包含详细的标签信息。每个独立标签应包含以下信息： （1）标签id：每个标签的独立编号； （2）文件路径：待标注文本的文件链接； （3）原始文本：待标注文本的全部内容（文本数据标注任务仅需提供文件路径 或原始文本中的一个）； （4）置信度：为标签的置信度； （5）每个标签中可能包含多个对象，对于每个对象需要定义：
（4）金融行业：在企业的商务合同中，关键信息的读取显得尤为重要。例如： 合同中提到的公司名称、合同编号、发票编号、相关金额、到期日期和风险提示 等内容，这些内容囊括了甲乙双方公司的核心信息。对于一个规模较大的公司来 说，每天的签约合同非常之多，这时用人工智能对合同中的相关信息进行提取， 可以大幅减少劳动力，降低人力成本、提高工作效率。
6.1 文本数据标注简介
第6章 文本数据标注
6.1.2 基本概念
文本数据标注类型包括：序列标注、关系标注、属性标注和类别标注。具体介绍 如下：
（1）序列标注：是一个比较简单的自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）NLP任务，也是最基础的任务。序列标注的涵盖范围非常广 泛，包括分词、实体、关键字、韵律、意图理解等；
（2）近二三十年的研究成果显示，自然语言对话系统历经了由基于概率决策过 程的多轮对话系统到基于深度学习的生成式对话系统、再到将深度学习和符号处 理相融合的神经符号对话系统的快速发展。但是，无论系统发展的如何迅速、无 论系统朝着何种方向发展，自然语言对话系统的核心推动力从未改变，即更好地 进行自然语言理解、知识表示和逻辑推理。
6.1 文本数据标注简介
第6章 文本数据标注
6.1.4 交付格式
文本类标注任务的数据结果包含文本标签的位置和标签的具体内容。标注文件的 输岀格式推荐使用易解析、易存储的数据格式，包括JSON、XML、TXT等。标 注文件应该包含详细的标签信息。每个独立标签应包含以下信息： （1）标签id：每个标签的独立编号； （2）文件路径：待标注文本的文件链接； （3）原始文本：待标注文本的全部内容（文本数据标注任务仅需提供文件路径 或原始文本中的一个）； （4）置信度：为标签的置信度； （5）每个标签中可能包含多个对象，对于每个对象需要定义：
（4）金融行业：在企业的商务合同中，关键信息的读取显得尤为重要。例如： 合同中提到的公司名称、合同编号、发票编号、相关金额、到期日期和风险提示 等内容，这些内容囊括了甲乙双方公司的核心信息。对于一个规模较大的公司来 说，每天的签约合同非常之多，这时用人工智能对合同中的相关信息进行提取， 可以大幅减少劳动力，降低人力成本、提高工作效率。
6.1 文本数据标注简介
第6章 文本数据标注
6.1.2 基本概念
文本数据标注类型包括：序列标注、关系标注、属性标注和类别标注。具体介绍 如下：
（1）序列标注：是一个比较简单的自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）NLP任务，也是最基础的任务。序列标注的涵盖范围非常广 泛，包括分词、实体、关键字、韵律、意图理解等；
（2）近二三十年的研究成果显示，自然语言对话系统历经了由基于概率决策过 程的多轮对话系统到基于深度学习的生成式对话系统、再到将深度学习和符号处 理相融合的神经符号对话系统的快速发展。但是，无论系统发展的如何迅速、无 论系统朝着何种方向发展，自然语言对话系统的核心推动力从未改变，即更好地 进行自然语言理解、知识表示和逻辑推理。
《数据标注工程——概念、方法、工具与案例》教学课件—02数据标注的概念、工具与方法
2.1数据标注的概念及其对人工智能发展的意义
第2章 数据标注概念、工具与 方法
2.1.3 数据标注对于人工智能应用的意义
数据标注就是将大量的、原始的、杂乱的数据转化为规范化的、计算机能够读懂 的、标识出关键特征的数据集，从而支持人工智能的相关应用。
数据标注质量影响人工智能应用效率。高质量的、准确标注的数据将最大限度地 提升人工智能判别的准确率；而低质量的、没有准确标注的数据会影响、甚至阻 滞人工智能的进化能力。
人工智能技术应用核心课程系列教材
数据标注工程
——概念、方法、工具与案例
人工智能技术应用核心课程系列教材
第2章 数据标注概念、工具与方法
2.1 数据标注的概念及其对人工智能发展的意义 2.2 数据标注对象 2.3 数据标注工具与平台 2.4 典型数据标注技术 2.5 数据标注工程 2.6 本章小结 2.7 作业与练习
2.3 数据标注工具与平台
第2章 数据标注概念、工具与 方法
2.3.4 文本数据标注工具
（1）文本属性标注：标注人员可以对两条文字数据进行对比，也可以根据模板 中提供的类别模板对文本内容进行标注，例如选取一句话中的主语、谓语和宾语 等。页面最上方有一行文本文字，标注人员通过阅读文本确定文本的主题、时间， 发生地点等内容，根据实际情况将相关内容填写在下方的文本框内。
文本数据可收集的种类包括：命令词、常见人名、地名库、歌曲名称、影视名称、 餐饮词汇、短信库、电子邮件等文本分类、语言识别、机器翻译、文本校对等。
2.2 数据标注对象
第2章 数据标注概念、工具与 方法
2.2.5 视频数据集
视频是典型的、复合的多媒体数据，可以包含图像、语音、音乐、音效和文字等 多种媒体信息。
《数据标注工程——概念、方法、工具与案例》教学课件—11工程化数据标注的系统平台
11.2.3 数加加Pro标注平台的产品架构
（1）任务标注平台（前台）：提供智能化辅助下的标注模板，实现高效地数据 处理工作；
（2）系统管理平台（后台）：提供标注模板（可配置和定制）、项目管理、任 务管理、数据管理、人员管理、绩效管理等，为企业数据产品生产、数据处理、 模型训练、数据存储的全生命周期提供服务
11.1 数据标注系统概述
第11章 工程化数据标注的系统平台
11.1.2 典型标注工具 图像目标框标注工具：能够对图像中的目标对象进行矩形框标注。
人工智能技术应用核心课程系列教材
第11章 工程化数据标注的系统平台
11.1 数据标注系统概述 11.2 典型数据标注系统平台 11.3 本章小结 11.4 作业与练习
11.2 典型数据标注系统平台 11.2.4 数加加Pro标注平台的产品优势
（1）丰富的标注工具
第11章 工程化数据标注的系统平台
无缝多段落语音标注模板
11.2 典型数据标注系统平台 11.2.4 数加加Pro标注平台的产品优势
（1）丰富的标注工具 图片矩形框标注模板
第11章 工程化数据标注的系统平台
语音标注 图像标注 文本标注
获取结果数据接口： 获取任务标注数据结果集
数据层
OpenAPI（上传数据）
企业数据平台
Hadoop/对象存储（S3/Cephy/Swift/NFS等）
上传数据接口： 上传本地数据或者对象存储的地址信息
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第11章 工程化数据标注的系统平台
11.1 数据标注系统概述 11.2 典型数据标注系统平台 11.3 本章小结 11.4 作业与练习
11.2 典型数据标注系统平台
《数据标注工程——概念、方法、工具与案例》教学课件—04视频数据标注
4.2 视频数据标注工具
第4章 视频数据标注
4.2.1 视频数据标注工具
（1）视频数据标注工具界面：视频数据标注工具界面包括工具栏、视野区、状 态栏、属性区、对象列表区五个部分，如图所示。
4.2 视频数据标注工具
第4章 视频数据标注
4.2.1 视频数据标注工具
（1）视频数据标注工具界面：工具栏、视野区、状态栏、属性区、对象列表区 五个部分功能介绍如下：
④数据来源：对原始视频进行抽帧处理，形成连续的图片。
⑤标注页面分为四大区域：工具区、标注对象窗口、标注属性窗口、帧控制 区域。
⑥标注方式：对视频中出现的关键物体进行追踪标注，支持线下抽帧方式导 入标注平台进行视频数据标注；
⑦动态属性：标注物随着运动状态会发生变化的属性，如遮挡情况、阶段情 况、运动轨迹等。
（4）合格率要求：标注框准确率95%以上，计算方式：准确率=正确标注框数/ 全部标注框数*100%。
数据标注流程：原始数据→清洗筛选→数据标注→数据初验（项目组）→终验交 付。
4.3 视频数据标注案例解析
4.3.1 矩形框标注案例：人体追踪属性标注
人体追踪标注属性示意图如下图所示。
第4章 视频数据标注
4.1 视频数据标注简介
第4章 视频数据标注
4.1.3 视频源数据管理
视频源数据管理包含视频信息管理和视频目录管理两大块。 （1）视频信息管理：包含视频上传、视频修改、视频查询、视频删除、下载视 频等功能。 （2）视频目录管理：包含添加目录、删除目录和目录排序功能。 视频管理的用例图如图所示。
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标注对象：使用矩形框标注所有人像，并对目标物给出分类和唯一的对象编码以 及描述的其他字段。
《数据标注工程——概念、方法、工具与案例》教学课件—07 3D点云标注
上图中，左右两侧的摄像头共同构成了双目视觉传感器。
7.1 3D点云标注简介
第7章 3D点云标注
7.1.1 点云的获取方法
（2）激光雷达：激光雷达（Light Detection And Ranging，LIDAR），是以发 射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。其工作原理是向目标发射 探测信号（激光束），然后将接收到的从目标反射回来的信号（目标回波）与发 射信号进行比较，作适当处理后，就可获得目标的有关信息，如目标距离、方位、 高度、速度、姿态、甚至形状等参数。激光雷达实物图如下图所示。
黑白点云
彩色点云
雷达点云
点云数据（point cloud data）一般由激光雷达等3D扫描设备获取空间若干点的 信息，一般包括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。
7.1 3D点云标注简介
第7章 3D点云标注
7.1.1 点云的获取方法
（1）双目视觉传感器：类似人的双眼，它是基于视差原理并由多幅图像获取物 体三维几何信息的方法。双目立体视觉系统一般由双摄像机从不同角度同时获得 被测物的两幅数字图像，或由单摄像机在不同时刻从不同角度获得被测物的两幅 数字图像，并基于视差原理恢复出物体的三维几何信息，下图为双目视觉传感器 实物图。
由设备而异，但都可以通过后期处理成标准的pcl文件格式*.pcd。目前可以识别
ASCII，二进制，二进制压缩3种pcd格式。下表为3D点云存储格式及数据类型
清单。
类 型 文件格式 编码方式
BIN
.bin
二进制
.asc
.txt
ASCII
.xyz
.neu
.pts
PCD
.pcd
《数据标注工程——概念、方法、工具与案例》教学课件—10工程化数据标注的进度管理
10.1 项目进度管理的定义和实践
第10章 工程化数据标注的进度管理
10.1.2 项目进度管理的实践
SCRUM的工作流程
（1）交付目标（User Story）：客户的业务需求，也就是交付目标。 （2）任务（Task）：由交付目标拆分成的具体任务。 （3）交付周期（Sprint）：在这个交付周期里，需完成设定好的交付目标。一般需要 2-6 周时间。 （4）业务需求列表（Backlog）：即交付目标的清单。分为当前周期的业务需求列表（Sprint Backlog） 和整个产品的业务需求列表（Product Backlog）。 （5）冲刺评审会议（Sprint Review Meeting）：评审当前周期的团队成果。 （6）冲刺燃尽图（Sprint Burndown Chart）：就是记录当前周期的需求完成情况。 （7）每日工作例会（Daily Meeting）：用于跟踪任务状态，监控当前进度。 （8）发布（Release）：开发周期完成，项目发布新的可用版本。
（3）本周期的业务需求列表全部完成，团队进行评审会议，并进行回顾
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第10章 工程化数据标注的进度管理
10.1 项目进度管理的定义和实践 10.2 项目活动分解排序和估算时间 10.3 制订项目进度计划 10.4 监控进度计划实施 10.5 本章小结 10.6 作业与练习
频度 每周一次 每周一次 阶段结束
项目结束
接收人 项目管理办公室
质量经理 项目经理 项目管理办公室 质量经理 项目管理办公室 质量经理
10.4 监控进度计划实施 10.4.3 数据标注项目进度监控实例
人脸数据标注项目
第10章 工程化数据标注的进度管理
10.4 监控进度计划实施 10.4.3 数据标注项目进度监控实例
数据标注方法
数据标注方法1. 引言数据标注是指在机器学习和人工智能领域中，为了训练和评估模型而对数据进行标记的过程。
数据标注的质量直接影响到模型的准确性和性能。
本文将介绍常见的数据标注方法及其应用。
2. 人工标注方法人工标注是最常用的数据标注方法之一，它需要人工专家对数据进行逐个标注。
人工标注可以分为单一标注和多人标注两种方式。
2.1 单一标注单一标注是指由一个人工专家对数据进行标注。
这种方法适合于数据量较小、标注难度较低的情况下。
例如，对于一组图片中的物体进行分类标注。
2.2 多人标注多人标注是指由多个人工专家对同一组数据进行标注，然后将不同标注结果进行比对和整合，以提高标注的准确性。
这种方法适合于标注难度较高、标注结果有争议的情况下。
例如，对于一段语音进行情感分析标注。
3. 半自动标注方法半自动标注方法结合了人工标注和自动标注的优势，旨在提高标注效率和准确性。
常见的半自动标注方法包括主动学习和协同标注。
3.1 主动学习主动学习是一种迭代的标注方法，它通过选择最具信息量的样本来引导人工专家进行标注。
主动学习可以分为基于实例的主动学习和基于模型的主动学习两种方式。
3.1.1 基于实例的主动学习基于实例的主动学习通过选择最具代表性的样本来引导标注过程。
例如，对于一组图片进行目标检测标注，主动学习可以选择那些难以分类的样本进行标注，以提高模型的性能。
3.1.2 基于模型的主动学习基于模型的主动学习通过选择最具不确定性的样本来引导标注过程。
例如，对于一组文本进行命名实体识别标注，主动学习可以选择那些模型预测结果不确定的样本进行标注，以提高模型的准确性。
3.2 协同标注协同标注是一种将人工专家和自动标注相结合的方法。
它通过将自动标注的结果呈现给人工专家，并允许人工专家进行修改和确认，以提高标注的准确性和效率。
4. 自动标注方法自动标注方法是一种通过机器学习和自然语言处理技术来自动进行数据标注的方法。
自动标注方法可以分为基于规则的方法和基于模型的方法。
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大数据应用人才培养系列教材
数据标注工程
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第六章 数据标注应用
6.1 自动驾驶 6.2 智能安防 6.3 智能医疗 6.4 作业与练习
6.3 智能医疗
第六章 数据标注应用
6.3.1 智能医疗的发展
1. 业务管理自动化，包括医院建立医疗收费和药品进出库管理系统。 2. 电子病历建设，包括病人基本信息、既往病史，医疗影像等。 3. 临床医疗信息化，包括医嘱录入电脑等。 4. 慢性疾病系统管理。 5. 医疗信息互通。 6. 临床医疗诊断。 7. 全民健康系统管理。
6.3 智能医疗
第六章 数据标注应用
6.3.2 智能医疗应用的四种数据标注
病历文本标注：是对病历信息进行文本标框标注，通过对病历内容的文本转录 实现电子病历系统建立。
6.3 智能医疗
第六章 数据标注应用
6.3.2 智能医疗应用的四种数据标注
人体标框标注：是根据人体不同部位进行标框标注，多应用于远程医疗外伤诊 断。
大数据应用人才培养系列教材
第六章 数据标注应用
6.1 自动驾驶 6.2 智能安防 6.3 智能医疗 6.4 作业与练习
习题：
1．本章介绍的自动驾驶标注有几种，分别介绍这几种标注的 用途。 2．本章介绍的智能安防标注有几种，分别介绍这几种标注的 用途。 3．本章介绍的智能医疗标注有几种，分别介绍这几种标注的 用途。
6.3 智能医疗
第六章 数据标注应用
6.3.2 智能医疗应用的四种数据标注
骨骼点标注：是将人体运动的关节点进行描点标注，多应用于健康档案的建立。 人工智能通过对骨骼点标注的学习，可以快速锁定病灶关节。
6.3 智能医疗第六章 源自据标注应用6.3.2 智能医疗应用的四种数据标注
医疗影像标注：是对医疗影像进行区域标注及分类标注，多应用于辅助临床诊 断。人工智能通过学习大量的医疗影像标注数据集，将会很好的辅助医生进行 临床诊断以及提出治疗方案。
数据标注工程
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第六章 数据标注应用
6.1 自动驾驶 6.2 智能安防 6.3 智能医疗 6.4 作业与练习
6.3 智能医疗
第六章 数据标注应用
6.3.1 智能医疗的发展
1. 业务管理自动化，包括医院建立医疗收费和药品进出库管理系统。 2. 电子病历建设，包括病人基本信息、既往病史，医疗影像等。 3. 临床医疗信息化，包括医嘱录入电脑等。 4. 慢性疾病系统管理。 5. 医疗信息互通。 6. 临床医疗诊断。 7. 全民健康系统管理。
6.3 智能医疗
第六章 数据标注应用
6.3.2 智能医疗应用的四种数据标注
病历文本标注：是对病历信息进行文本标框标注，通过对病历内容的文本转录 实现电子病历系统建立。
6.3 智能医疗
第六章 数据标注应用
6.3.2 智能医疗应用的四种数据标注
人体标框标注：是根据人体不同部位进行标框标注，多应用于远程医疗外伤诊 断。
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第六章 数据标注应用
6.1 自动驾驶 6.2 智能安防 6.3 智能医疗 6.4 作业与练习
习题：
1．本章介绍的自动驾驶标注有几种，分别介绍这几种标注的 用途。 2．本章介绍的智能安防标注有几种，分别介绍这几种标注的 用途。 3．本章介绍的智能医疗标注有几种，分别介绍这几种标注的 用途。
6.3 智能医疗
第六章 数据标注应用
6.3.2 智能医疗应用的四种数据标注
骨骼点标注：是将人体运动的关节点进行描点标注，多应用于健康档案的建立。 人工智能通过对骨骼点标注的学习，可以快速锁定病灶关节。
6.3 智能医疗第六章 源自据标注应用6.3.2 智能医疗应用的四种数据标注
医疗影像标注：是对医疗影像进行区域标注及分类标注，多应用于辅助临床诊 断。人工智能通过学习大量的医疗影像标注数据集，将会很好的辅助医生进行 临床诊断以及提出治疗方案。