什么是大数据标注？

就是给上的物体拉框框，只要会用电脑就能干。

电脑屏上的里，三三两两的人在操场上，或是在跳绳，或是在围观。何信要做的是用鼠标将正在跳绳的人框出来。“说出来你可能都不相信，就是画这一个框。”“好比你现在打开电脑，然后摁住鼠标右键拉一下，在桌面上就是一个框就是3分钱”。

数据标注员是近两年为了帮助人工智能训练数据应运而生的新兴职业，主要根据不同的任务需求对图像、声音、文字等进行不同方式的标注。 在AI技术逐渐兴起的背景下，各种AI落地应用也都应运而生，不仅提高了办事效率，也为企业或个人节省了成本。

在数据标注员诞生之初，标注员都需要通过繁琐的步骤接收大批量数据，然后寻找合适的第三方标注工具进行非规范化的标注，最终将标注好的数据再交至客户手中，整个过程下来会耗费大量的人力物力，而且效率和标注质量的问题也很难剔除干净。

不仅如此，由于标注人员的增加和数据需求无法形成正比，标注市场上形成了供过于求的现象，不少标注团队和人员处于无“活”可接的待业状态。

    沟通时，当对方被杏仁核"绑架"，这四种方法可以让对方的情绪变得平缓。运用好这些方法，让沟通回归良性，我们一起来了解：

    一、塑造共同的目标---唤醒对方，让他从他的惯性中跳出。

    **《古惑仔》，一帮黑社会即将开打，一个人说“大家求财！大家求财"…在听到“求财”的字眼时，都把情绪平复下来，然后重新回到理性的对话。那么激进的人都可以被带动，相信普通人也可以很有效。

    二、对比说明---通过消除对方的错节而平复情绪。

    遇到对方沟通作选择时，习惯会选“是”或“否”。但其实还存在很多的选择，不要否定对方的付出，我们应该建立在让结果更美好的谈话目标上。

    三、标注对方的情感---准确说出对方的感受，讲述他的情绪，控制对方失控的情绪。

    或许生活使我们麻木，但是绝不能忽略情感的感受，不管是对人还是对己。标注情感或许是一种猜测，但对于对方来说，这是试图理解他们的信号，只有看到这种友好的信号，对方才会更愿意和你敞开心扉，达到更好的谈话氛围。

    四、道歉和拔刺

道歉：发现对方被你激怒，坦然地做出让步；

拔刺：还没谈的时候，让对方降低心理预期。

    道歉是在激起对方情绪时处理的好办法，但是人的情绪一旦上来，很难完全平复，因此只能算是一种弥补方式。如果你明知道接下来的话语会极大激起对方的情绪，你就需要用拔刺的办法，提前为对方做好前期的心理铺垫，这样真正谈起来才能更和气。

    在应用以上四种方法时，还有两个方面要重点关注。

    一是自始至终寻找联结。维护安全感，让对方感觉你跟他目的一致性。即让对方觉得你重视他这个人，而不是只重视那个谈话的目标，这是核心中的核心。

    二是在每一个“不”字后面听到“是”。

      语言的惯性让我们希望得到对方的直接认同，但是每个人的观念不同，真正能够令到我们大家的讨论产生结果，最后可以达成一致行动的东西，能落地做好事情的，反而是“不 ”。所以要能容下一个“不”字，其实对方不是错误，只是和你有不一样的想法。

    总之，在生活中不要害怕“不”字，当对方说出“不”的时候，很可能是我们进一步深入去了解对方需求的机会。

  最后要说的是，人们大多按照自己最习惯的方式交流，改变和接纳很难！营造谈话氛围的核心在于打破思维的惯性，学会提醒自己：目标、需求、我的工具是什么？才能够慢慢地把对方带回到正确的道路上来。

AI数据标注怎么做？标注流程是什么？

精数标注研究院

2022-09-05 15:35河南

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人工智能在计算机领域中是一种可以根据人类需求做出合理行为的计算机程序。那么，要想实现人工智能，就需要把人类的理解能力和判断能力教给计算机，让计算机拥有类似人类的识别能力。所以说，在这一过程中，就需要计算机模仿人类进行经验学习。而数据标注就是把需要计算机进行机器学习的的、视频等初级数据打上标签，让计算机进行不断的识别这些初级数据的特征，最终可以让计算机能够自主的识别。那么，数据标注是怎么做的呢？标注流程又是怎样的呢？接下来一一给大家做解答。

AI数标注怎么做

首先，带领大家简单了解下做数据标注时涉及的几个概念。

1、什么是数据标注？上文中我们已经阐述过数据标注是做什么的，简单来说，就是对文本、图像、音频、视频等数据进行高质量、高精度的处理打标签，来满足机器训练学习的需求。

2、标签：对需要机器学习的数据进行标识特征、类别和属性等，用于建立数据和机器训练学习的可读数据编码间的联系。

3、数据标注工具：数据标注员根据标注任务在对初级数据进行标注时，所需用到的工具和软件。

4、数据标注员：负责对文本、图像、音频、视频等数据进行高质量、高精度的处理打标签的工作人员。

人工智能人脸识别技术

现阶段，计算机特征数据主要分为图像数据、语音数据、文本数据等。数据标注也是对这几种特征数据进行不同形式的打标签操作。

图像数据在标注场景中应用是非常广泛的，主要有点标、框标、区域标注、2D/3D融合标注等标注方法。目前，人脸识别技术落地应用的比较成熟，无论是刷脸进火车站地铁站还是购物人脸支付，日常场景中随处可见。

语音应答交互也是目前人工智能领域中重要的分支。基于语音识别、声纹识别、语音合成等建模测试中，需要对语音数据进行任务角色标注、环境场景的标注、多语种标注、情感标注等。

为了满足自然语音处理不同层次的需求，文本数据标注处理是关键的环节。数据标注员需要通过对语句分词的标注、语义判断的标注、情感标注、多音字标注等，为人工智能机器学习提供高准确率的文本语料。

数据标注全流程

精数标注研究院数据标注的流程首先从数据采集开始，采集的对象包括文本、、视频和音频等多种类型和多种格式的数据。新采集的数据是非结构化的，有些数据是不完整、不一致、有杂音噪声的数据，需要通过数据清洗，对采集的数据进行筛选、去重、查缺补漏、平滑噪音等操作，将数据清理成适合标注的格式，帮助获取高质量、高精度的训练数据。

数据经过清洗后，就可以进入数据标注的核心环节。在现实的标注工作中，数据管理员会将数据根据不同的需求，将待标注的数据分为不同的数据包任务，每一个数据任务都会有不同的规范和标注形式要求，然后将标注任务分配给多个标注员进行标注工作。

为了提高数据输出的正确率，标注员完成标注工作后，需要质检师对数据进行检验，最终通过质检环节的数据才是真正可用于机器训练学习的数据。

人工智能数据标注流程

以上就是对数据标注是怎么做的及标注流程的介绍，希望可以为在人工智能数据标注行业的小伙伴提供帮助。对数据标注各个环节感兴趣的小伙伴，可以更加深入的学习了解，精数标注研究院也希望可以成为你们的布道师，相互学习进步！

以下内容关于《

数据标注员主要干什么

》的解答。

1数据标注员就是使用自动化的工具从互联网上抓取、收集数据包括文本、、语音等等，然后对抓取的数据进行整理和标注。

2相当于互联网上的“专职编辑”。

3这个岗位的工作任务简单，没什么技术含量。

4工资基本也不高，大部分3000-4000。

本文整理自网络，主要是对自然语言处理能发展和落地的方向进行总结，也算是对自然语言处理常见任务的总结。

NLP的四大任务如下：

序列标注（Sequence labeling）是我们在解决NLP问题时经常遇到的基本问题之一。在序列标注中，我们想对一个序列的每一个元素标注一个标签。一般来说，一个序列指的是一个句子，而一个元素指的是句子中的一个词。比如信息提取问题可以认为是一个序列标注问题，如提取出会议时间、地点等。

序列标注一般可以分为两类：

命名实体识别（Named entity recognition， NER）是信息提取问题的一个子任务，需要将元素进行定位和分类，如人名、组织名、地点、时间、质量等。

举个NER和联合标注的例子。一个句子为：Yesterday , George Bush gave a speech 其中包括一个命名实体：George Bush。我们希望将标签“人名”标注到整个短语“George Bush”中，而不是将两个词分别标注。这就是联合标注。

11 BIO标注

解决联合标注问题最简单的方法，就是将其转化为原始标注问题。标准做法就是使用BIO标注。

BIO标注：将每个元素标注为“B-X”、“I-X”或者“O”。其中，“B-X”表示此元素所在的片段属于X类型并且此元素在此片段的开头，“I-X”表示此元素所在的片段属于X类型并且此元素在此片段的中间位置，“O”表示不属于任何类型。

比如，我们将 X 表示为名词短语（Noun Phrase, NP），则BIO的三个标记为：

因此可以将一段话划分为如下结果：

我们可以进一步将BIO应用到NER中，来定义所有的命名实体（人名、组织名、地点、时间等），那么我们会有许多 B 和 I 的类别，如 B-PERS、I-PERS、B-ORG、I-ORG等。然后可以得到以下结果：

[上传失败(image-b1cfb3-1609330627120)]

12 序列标注常用模型

选择双向LSTM的原因是：当前词的tag和前后文都有关。

13 序列标注具体任务

（1）分词

（2）词性标注（Part-of-Speech tagging ，POS tagging)

（3）命名实体标注（name entity recognition, NER）

21 分类的具体任务

（1）文本分类、情感分类

31 具体任务

（1）句法分析、蕴含关系判断（entailment）

这类任务一般直接面向普通用户，提供自然语言处理产品服务的系统级任务，会用到多个层面的自然语言处理技术。

41 具体任务

（1）机器翻译（Machine Translation，MT）

Encoder-Decoder的最经典应用，事实上这一结构就是在机器翻译领域最先提出的。

（2）文本摘要、总结（Text summarization/Simplication）

输入是一段文本序列，输出是这段文本序列的摘要序列。

（3）阅读理解（Reading Comprehension）

将输入的文章和问题分别编码，再对其进行解码得到问题的答案。

（4）语音识别

输入是语音信号序列，输出是文字序列。

（5）对话系统（Dialogue Systerm）

输入的是一句话，输出是对这句话的回答。

（6）问答系统（Question-Answering Systerm）

针对用户提出的问题，系统给出相应的答案。

（7）自动文章分级（Automatic Essay Grading）

给定一篇文章，对文章的质量进行打分或分级。

1 词法分析（Lexical Analysis）：对自然语言进行词汇层面的分析，是NLP基础性工作

2 句子分析（Sentence Analysis）：对自然语言进行句子层面的分析，包括句法分析和其他句子级别的分析任务

3 语义分析（Semantic Analysis）：对给定文本进行分析和理解，形成能勾够表达语义的形式化表示或分布式表示

4 信息抽取（Information Extraction）：从无结构文本中抽取结构化的信息

5 顶层任务（High-level Tasks）：直接面向普通用户，提供自然语言处理产品服务的系统级任务，会用到多个层面的自然语言处理技术

1序列标注中的BIO标注介绍，地址： https://blogcsdnnet/HappyRocking/article/details/79716212

2 http://nlpersblogspotcomau/2006/11/getting-started-in-sequence-labelinghtml

3NLP 四大任务，地址： https://wwwdazhuanlancom/2019/08/21/5d5ca1e2826b9/

4NLP基本任务，地址： https://blogcsdnnet/lz_peter/article/details/81588430

5微信研究员解析深度学习在NLP中的发展和应用，地址： https://educsdnnet/course/play/8673

6从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 - 张俊林的文章 - 知乎 https://zhuanlanzhihucom/p/49271699

数据标注是指将原始数据中的特定信息或标签进行标记、分类或注释的过程。它是为了训练机器学习和人工智能模型而进行的关键步骤。通过数据标注，将数据赋予了语义和结构，以便模型能够从中学习并作出准确的预测或分类。

                                   

作为数据标注工程师，你将负责根据特定任务和模型需求，对数据进行标注、分类、划分、绘制边界框等操作。这可能涉及图像、文本、语音或视频数据的标注工作，例如图像分类、目标检测、情感分析、文本分类等。

要成为一名数据标注工程师，可以考虑以下步骤：

1 获取相关技能：学习和熟练掌握与数据标注相关的技能和工具。这包括对数据类型的理解，如图像处理、自然语言处理等，以及相关的标注工具和软件的使用。

2 学习机器学习和深度学习基础：了解机器学习和深度学习的基本原理，熟悉常用的机器学习算法和深度学习框架，以便更好地理解数据标注的目的和使用场景。

3 实践项目和经验：通过参与实际的数据标注项目，积累经验和展示你的能力。你可以在学术研究项目、开源社区或相关企业的实习中找到这样的机会。

4 寻找工作机会：数据标注工程师的职位可以在科技公司、数据服务提供商、人工智能初创企业、研究机构等地方找到。你可以浏览行域招聘网、职业社交平台或与相关行业的人建立联系，了解和申请相关的工作机会。

5 持续学习和发展：数据标注领域一直在不断发展和演变，因此持续学习和跟进最新的技术和方法对于职业发展非常重要。参与相关的培训课程、研讨会或行业会议，保持更新的技能和知识。

记住，成为一名数据标注工程师需要技术知识和实践经验，同时也需要具备耐心、细致和准确性，因为数据标注是一项重复性高且要求准确的工作。