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數據標註有哪些類型?

數據標註是大多數人工智能算法有效運行的關鍵環節。簡單來說,數據標註就是對未經處理的語音、圖片、文本、視頻等數據進行處理,從而轉化為機器可讀信息的過程。

數據標註的主要類型

數據標註的主要類型有圖像標註、語音標註、三維點雲標註和文本標註。

l?圖像註釋

圖像標註是將未經處理的圖像數據進行處理,轉化為機器可讀的信息,然後輸送給人工智能算法和模型,完成調用。

常見的圖像標註方法包括語義分割、矩形框標註、多邊形標註、關鍵點標註、點雲標註、三維立方體標註、2D/三維融合標註、目標跟蹤等。

l?語音註釋

語音標註是指標註者先將語音中包含的文本信息和各種聲音“提取”出來,然後轉錄或合成。標記後的數據主要用於人工智能機器學習,使計算機具備語音識別能力。

常見的語音標註類型有ASA註音、語音切割、語音清洗、情感判斷、聲紋識別、音素標註、韻律標註、發音校對等。

l?3D點雲標註

點雲數據是多維復雜數據集,壹般由激光雷達等三維掃描設備獲取,包括XYZ位置信息、RGB顏色信息和強度信息。

三維點雲數據可以提供豐富的幾何、形狀和尺度信息,並且不易受光照強度和其他物體變化的影響,因此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。

l?文本註釋

文本標註是對文本進行特征標註的過程,用語義、成分、上下文、目的、情感等特定數據進行標註。通過標註好的訓練數據,我們可以教會機器如何識別文本中隱含的意圖或情感,讓機器更好地理解語言。

常見的文本標註包括ocr音譯、詞性標註、命名實體標註、句子概括、情感分析、句子寫作、槽提取、意圖匹配、文本判斷、文本匹配、文本信息提取、文本清洗、機器翻譯等。

京聯文科技|數據收集|數據標註

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