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浅谈数据标注细分领域

2025-12-19 17:26:25 1379441534
数据标注是指对数据（文本、图像、音频、视频或3D点云数据）进行标记的过程，以便Ai模型能够理解和处理这些数据。


这篇文章简单罗列数据标注的细分领域。
图片

  • 文本标注

应用于聊天机器人、搜索引擎、情感分析、翻译、语音助手和内容审核。

类型定义用途例子
实体标注识别和标注文本中的关键实体（人物、地点、组织、日期等）。用于搜索引擎、聊天机器人和信息提取。在“苹果公司在巴黎开设新店”这句话中，将“苹果”标记为组织，“巴黎”标记为地点。
词性标注给句子中的每个单词贴上语法角色标签（名词、动词、形容词等）。改进机器翻译、语法纠错和文本转语音系统。在“猫跑得很快”这句话中，“猫”被标记为名词，“跑”被标记为动词，“快”被标记为副词。
情感标注识别文本中表达的情感基调或观点。用于产品评测、社交媒体监测和品牌分析。在“这部电影太棒了”这句话中，将情感标记为“积极”。
意图标注在句子或查询中标记用户的意图。用于虚拟助手和客户支持机器人。在“帮我预订飞往纽约的航班”中，将意图标记为旅行预订。
语义标注为概念添加元数据，将文本链接到相关实体或资源。用于知识图谱、搜索引擎优化和语义搜索。给“特斯拉”添加元数据标签，将其与“电动汽车”概念联系起来。
共指消解识别不同词语指代同一实体的情况。有助于对话式人工智能理解上下文并进行摘要。在“约翰说他会来”中，将“他”标记为指代“约翰”。
语言标注对文本进行语音、词法、句法或语义信息的标注。用于语言学习、语音合成和自然语言处理研究。为语音合成中的文本添加重音和语调标记。
内容审核对有害、冒犯性或违反政策的内容进行标记。用于社交媒体管理和网络安全。将“我恨你”等攻击行为标记为冒犯性内容。

常见任务：

  • 聊天机器人训练：标注用户输入，帮助聊天机器人理解查询并准确回复。

  • 文档分类：根据主题或类别给文档贴上标签，以便于排序和自动化。

  • 客户情绪监测：识别客户反馈中的情绪基调（积极、消极或中性）。

  • 垃圾邮件过滤：标记不需要的或无关的邮件，以训练垃圾邮件检测算法。

  • 实体链接和识别：检测和标记文本中的名称、组织或地点，并将它们链接到现实世界的参考资料。


  • 图片标注

图像标注是指对图像中的对象、特征或区域进行标记或标注，以便计算机视觉模型能够识别和解释它们的过程。

类型定义用途例子
边界框标注在物体周围绘制一个矩形框，以确定其位置和大小。图像和视频中的目标检测。在交通监控录像中用矩形框出车辆。
多边形标注利用多个连接点勾勒出物体的精确形状，以提高精度。对卫星或农业图像中的不规则形状物体进行标记。在航拍照片中描绘建筑物边界。
语义分割根据类别对图像中的每个像素进行标记。在自动驾驶或医学成像中识别精确的物体边界。在街景中，将“道路”像素着色为灰色，“树木”像素着色为绿色，“汽车”像素着色为蓝色。
实例分割即使属于同一类，也要分别给每个对象实例贴上标签。对同一类型的多个对象进行计数或跟踪。在人群图像中区分人物 
关键点和地标标注在物体上标记特定的兴趣点（例如，面部特征、身体关节）。人脸识别、姿态估计、手势跟踪。在人脸上标记眼睛、鼻子和嘴角的位置。
三维长方体标注在物体周围绘制一个类似立方体的框，以捕捉其在三维空间中的位置、尺寸和方向。自动驾驶汽车、机器人、AR/VR应用。在送货卡车周围放置一个 3D 长方体，以检测其距离和大小。
线和折线标注沿着线性结构绘制直线或曲线。车道检测、道路测绘、电力线路巡检。行车记录仪视频中可以看到在道路车道上画黄线。
骨骼或姿态标注连接关键点，创建用于运动跟踪的骨架结构。运动分析、医疗保健姿势分析、动画。连接头部、肩部、肘部和膝盖，以追踪跑步者的运动。
常见任务：

  • 目标检测：使用边界框识别和定位图像中的物体。

  • 场景理解：为场景中的各种组成部分贴上标签，以便进行上下文图像解释。

  • 人脸检测与识别：检测人脸并根据面部特征识别个体。

  • 图像分类：根据视觉内容对整个图像进行分类。

  • 医学影像诊断：标记 X 光片或 MRI 等扫描图像中的异常情况，以辅助临床诊断。

  • 图像描述：分析图像并生成描述其内容的句子的过程。这包括目标检测和上下文理解。

  • 光学字符识别 (OCR)：从扫描的图像、照片或文档中提取印刷体或手写体文本，并将其转换为机器可读文本。


  • 视频标注

视频标注是指对视频帧中的对象、事件或动作进行标记和标注，以便人工智能和计算机视觉模型能够随着时间的推移检测、跟踪和理解它们。

类型定义用途例子
逐帧标注手动标记视频中的每一帧以追踪物体。用于需要高精度移动物体的场合。在一部野生动物纪录片中，通过给每一帧画面贴上标签来追踪老虎的行踪。
边界框跟踪在移动物体周围绘制矩形框，并跟踪它们在帧之间的移动。用于交通监控、零售分析和安防领域。通过监控录像追踪十字路口的车辆。
多边形跟踪使用多边形勾勒运动物体的轮廓，比使用边界框获得更高的精度。用于体育分析、无人机拍摄以及不规则形状物体检测。在比赛中使用多边形追踪足球的运动轨迹。
3D长方体跟踪绘制立方体状的方框，以捕捉物体在三维空间中随时间推移的位置、方向和尺寸。用于自动驾驶和机器人技术。通过行车记录仪视频追踪行驶中卡车的位置和大小。
关键点和骨骼追踪通过标记和连接特定点（关节、地标）来跟踪身体运动。用于人体姿态估计、运动表现分析和医疗保健。追踪短跑运动员在比赛中的手臂和腿部动作。
视频语义分割对每一帧中的每个像素进行标记，以对物体及其边界进行分类。应用于自动驾驶汽车、AR/VR 和医学成像领域。在视频的每一帧中标注道路、行人和车辆。
视频实例分割与语义分割类似，但它还能将每个对象实例分开。用于人群监测、行为追踪和物体计数。在拥挤的火车站里给每个人贴上标签。
事件或动作标注在视频中标记特定活动或事件。用于体育赛事集锦、监控和零售行为分析。标记足球比赛中的“进球”时刻。
 常见任务：

  • 活动检测：识别并标记视频中的人物或物体动作。

  • 物体跟踪：逐帧跟踪并标记视频素材中移动的物体。

  • 行为分析：分析视频流中对象的模式和行为。

  • 安全监控：监控视频录像，以发现安全漏洞或不安全状况。

  • 体育/公共场所事件检测：标记特定动作或事件，如进球、犯规或人群移动。

  • 视频分类（标签）：视频分类涉及将视频内容分类到特定类别中，这对于审核在线内容和确保用户安全体验至关重要。

  • 视频字幕：类似于我们给图片添加字幕的方式，视频字幕是将视频内容转换为描述性文本。


  • 音频标注

音频标注是指对录音进行标记和标注的过程，以便人工智能和语音识别模型能够解释口语、环境声音、情绪或事件。

类型定义用途例子
语音转文本将音频文件中的语音转换为文本。用于字幕、转录服务和语音助手。将播客节目转录成文本格式。
说话人分割识别并标记音频文件中的不同说话人。应用于呼叫中心、面试和会议记录。在客户支持电话中标记“发言人 1”和“发言人 2”。
语音标注对语音中的音素（最小的声音单位）进行标记。用于语言学习应用和语音合成。标记单词“think”中的/th/音。
情感标注对言语中表达的情绪进行标记（快乐、悲伤、愤怒、中性等）。用于情感分析、通话质量监控和心理健康人工智能工具。在客服电话中，将客户的语气贴上“沮丧”的标签。
意图标注确定口头请求或命令的目的。用于虚拟助手、聊天机器人和语音搜索。在“播放爵士乐”中，将意图标记为“播放音乐”。
环境声音对录音中的背景音或非语音声音进行标注。用于声音分类系统、智慧城市和安防领域。在街头录音中添加“狗吠”或“汽车喇叭”的标签。
时间戳标注在音频中为特定词语、短语或事件添加时间标记。用于视频编辑、转录对齐和 ASR 模型训练数据。标记时间“00:02:15”，表示演讲中提到了某个特定词语。
语言和方言标注标注音频的语言、方言或口音。用于多语言语音识别和翻译。将一段录音标记为“西班牙语 - 墨西哥口音”。
 常见任务：

  • 语音识别：识别单个说话者并将其与已知声音进行匹配。

  • 情绪检测：分析语调和音高，以检测说话者的情绪，例如愤怒或喜悦。

  • 音频分类：对非语音声音（如拍手声、警报声或引擎噪音）进行分类。

  • 语言识别：识别音频片段中所说的语言。

  • 多语言音频转录：将多种语言的语音转换为书面文本。


  • 激光雷达（3D点云标注）

LiDAR（激光雷达）标注是指对 LiDAR 传感器收集的 3D 点云数据进行标记，以便 AI 模型能够检测、分类和跟踪三维环境中的物体。

类型定义用途例子
三维点云对三维环境中的空间点簇进行标记。从自动驾驶汽车的激光雷达数据中识别道路目标。
识别标注目标，如汽车、行人、交通灯、路障、车道线。
立方体标注在点云中的物体周围放置三维立方体，以估计其尺寸和方向。在交通目标中创建一个三维立方体计算障碍物位置和面积。
计算目标物的面积和时空距离。
语义与实例分割为每个雷达扫描到的点云数据分配类别
区分同一类别的对象。
如道路、花坛、柱状体、树木、建筑物等。
常见任务：

  • 3D 物体检测：利用点云数据识别和定位 3D 空间中的物体。

  • 障碍物分类：标记不同类型的障碍物，例如行人、车辆或障碍物。

  • 机器人路径规划：标注供自主机器人遵循的安全最优路径。

  • 环境测绘：创建带注释的周围环境 3D 地图，用于导航和分析。

  • 运动预测：利用标记的运动数据来预测物体或人的运动轨迹。

  • LLM标注（大语言模型）

大型语言模型 (LLM) 标注是指对文本数据进行标注、整理和结构化，以便能够有效地训练、微调和评估大规模 AI 语言模型（如 ChatGPT、豆包或 Deepseek）。

类型定义用途例子
说明标注精心设计并标注提示语以及相应的理想回答，以教会模型如何遵循指示。用于训练 LLM 以执行聊天机器人任务、客户支持和问答系统。提示：“用 50 个字概括这篇文章。” → 注释回答：简洁概括符合指导原则。
分类标注根据文本的含义、语气或主题，为其分配类别或标签。用于内容审核、情感分析和主题分类。将推文标记为“积极”情绪和“体育”主题。
实体和元数据在训练数据中标记命名实体、概念或元数据。用于知识检索、事实提取和语义搜索。在“特斯拉于 2024 年推出了一款新车型”中，将“特斯拉”标记为组织，“2024”标记为日期。
推理链标注创建逐步解释如何得出答案的说明。用于训练法学硕士进行逻辑推理、问题解决和数学任务。问题：“15 × 12 等于多少？” → 注释推理：“15 × 10 = 150，15 × 2 = 30，总和 = 180。”
对话标注构建多轮对话，保留上下文，识别意图，并做出正确回应。用于对话式人工智能、虚拟助手和交互式机器人。顾客询问有关运送的问题 → AI 提供相关的后续问题和答案。
错误标注识别 LLM 输出中的错误并对其进行标记以便重新训练。用于提高模型精度和减少幻觉。将“巴黎是意大利的首都”标记为事实错误。
安全与偏见标注对有害、有偏见或违反政策的内容进行标记，以便进行过滤和调整。用于使法学硕士项目更安全、更符合伦理。将“冒犯性玩笑”内容标记为不安全。
常见任务：

  • 指令执行评估：检查 LLM 执行或遵循用户提示的效果如何。

  • 幻觉检测：识别 LLM 何时生成不准确或捏造的信息。

  • 提示质量评级：评估用户提示的清晰度和有效性。

  • 事实正确性验证：确保人工智能的回答在事实上是准确且可验证的。

  • 危害标记：检测并标记有害、冒犯性或带有偏见的 AI 生成内容。

内容来源：“数据标注港”微信公众号

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