什么是人工智能中的数据标注?

数据标注是对文本、视频、图像等元数据进行标注的过程,标记好的数据将用于训练机器学习的模型。常见的数据标注类型有文本标注、语义分割和图像视频标注。这些经标注的训练数据集可用于训练自动驾驶、聊天机器人、翻译系统、智能客服和搜索引擎等人工智能应用场景之中。

在本文中,我们将探讨六种不同类型的数据标注及其在机器学习中最常见的用途。

什么是人工智能数据标注?

数据标注是向训练数据集添加元数据的过程。这种元数据通常采用标签的形式,可以添加到任何类型的数据中,包括文本、图像和视频。添加高质量和高精准的标签是为机器学习开发训练数据集的一个关键过程。

数据标注是数据预处理中不可缺少的阶段,因为监督式机器学习模型可以学习识别标注数据中重复出现的模式。当一个算法处理了大量的标注数据后,算法可以在新的、未标记数据出现时识别相同的模式。因此,数据科学家需要使用清洗过后的标注数据来训练机器学习模型。

数据标注的类型

不同的数据标注类型适用于不同的标注场景,不同的标注场景也针对的是不同的AI应用场景。接下来,我们将介绍一些比较常见的标注类型,适用于常见的标注场景。对于初识数据标注的你来说,阅读以下标注类型带你入门数据标注:

语义标注

语义标注是对文本中的各种概念进行标注的任务,例如人、物体或公司名称。机器学习模型使用经过语义标注的数据来学习如何对新文本中的新概念进行分类。这可以帮助提高搜索相关性和训练聊天机器人。

图像视频标注

想必你曾疑惑,为什么汽车可以无人驾驶?为什么两个双胞胎可以互相解锁对方的手机?这就是你可能听说过的计算机视觉这个概念,而让机器能够拥有“视觉”,离不开图像标注数据的训练。图像标注有多种形式,对图像进行拉框(也称作边界框),到语义分割,图像中的每一个像素都被赋予一个含义。这个标签通常可以帮助机器学习模型将标注区域识别为一种不同类型的对象。这种类型的数据通常作为图像识别模型的基础真值,这些模型可以识别和屏蔽敏感内容,引导自主车辆,或执行面部识别任务。

计算机视觉和模式识别

与图像标注类似,视频标注通常涉及到向内容添加边界框、多边形或关键点。这可以在逐帧的基础上完成,然后将这些帧拼接在一起,以帮助跟踪标注对象的运动,或者直接在视频本身使用视频标注工具。这种类型的数据在开发计算机视觉模型中也发挥着至关重要的作用,比如说:用于物体跟踪和定位等任务。

文本分类

文本分类和内容分类指的是给文档分配预定义类别的任务。例如,您可以按主题标记文档中的句子或段落,或按主题(如国内、国际、体育或娱乐)组织新闻文章。随着机器解读人类语言的能力不断提高,使用高质量文本数据进行训练的重要性变得越来越无可争议。在任何情况下,准备准确的训练数据都必须从准确、全面的文本标注开始。

实体标注

实体标注是给非结构化的句子贴上信息标签,以便机器能够读取它们的过程。实体标注可以根据特定的需求进行不同的分类标注,所以说实体标注的类型是非常广泛的。我们举几个最常见的一些实体标注的类型:

  • NER命名实体识别:是指对文本信息中存在的命名实体进行元素提取和分类。这些实体基于预定义的类别(如人、组织和地点)进行标记。命名实体识别模型将语义知识添加到内容中,使个人和系统易于快速识别和理解任何给定文本的主题。

NER命名实体识别实体标注

  • 实体链接:这是对文本的两个部分之间的关系进行标注的过程。例如,你可以将公司和员工,或者人和他们的家乡标记为相关概念。

意图提取

对于聊天机器人来说,当用户输入查询时,算法准确判断用户的意图可能影响着产品的生命周期。举个例子,你在国外的时候要取消一家很火的米其林餐厅预约,电话500年一直占线,你只能先和聊天机器人勾搭起来:

“我想要支付取消费用并取消预订。”

“取消费用是多少?”

“你们是不是会对那些预约但是no-show的人收取取消费用?”

这三个例子都包含了 “取消费用 “这个短语,但都有不同的意图。在第一句中,意图是让聊天机器人采取一个行动:取消预订。第二句和第三句有着不同的意图:接收更多关于餐厅取消费用政策的信息。如果聊天机器人不能识别这一点,它可能会错误地取消用户的餐厅预订。

意图提取是解决上述问题的技术方案。对于意图提取,我们在数据中明确标注用户在短语或句子层面的意图。这样一来,算法就有了一个人们对某些请求的措辞方式库,算法就可以根据这个基础真相开始推断关于新的句子。

如何进行数据标注

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