人工智能的人工部分—數(shù)據(jù)標注當今社會人工智能領域蓬勃發(fā)展，各領域都在追求智能化，耳熟能詳?shù)挠兄悄荞{駛、智能家居、智能語音、智能推薦等。人工智能是通過機器學習，大量學習已知樣本，有了預測能力之后再預測未知樣本，以達到智能化的效果，機器學習可分為監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習，無監(jiān)督學習的效果是不可控的，常常被用來做探索性的實驗。在實際應用中，通常是有監(jiān)督學習，有監(jiān)督學習就需要做數(shù)據(jù)標注，所以智能的前提是人工，因為智能結果的輸出是多次人工樣本的輸入，可以說人工的數(shù)據(jù)標注是智能的前提與靈魂，沒有人工就沒有智能，有多少人工就有多少智能。一、數(shù)據(jù)標注的分類數(shù)據(jù)標注從難易程度方面可劃分為常識性標注與專業(yè)性標注。例如，地圖識別領域的標注多為常識性標注，標注道路、路牌、地圖等數(shù)據(jù)，語音識別標注也多為常識性標注。做該類型標注工作難點在于需要大量標注訓練樣本，因為應用場景多樣且復雜，對標注員無專業(yè)技能要求，主要是認真負責，任務完成效率快、質量高的即為好的標注員。醫(yī)療診斷領域標注多為專業(yè)性標注，因為病種、癥狀的分類與標注需要有醫(yī)療專業(yè)知識的人才能做，招聘領域標注也屬于專業(yè)性標注，因為標注員需要熟知招聘業(yè)務、各崗位所需的知識技能，還需了解HR招人時的關注點，才能判斷簡歷是否符合職位的招聘要求。該類型的標注工作需要有招聘領域專業(yè)知識的標注員，或者稱為標注專家，標注工作的難點比較多，例如選撥培養(yǎng)合適的標注員、標注規(guī)則的界定、標注質量的控制等多方面。數(shù)據(jù)標注從標注目的方面可劃分為評估型標注與樣本型標注。評估型標注一般是為了評估模型的準確率，發(fā)現(xiàn)一些Badcase樣例，然后優(yōu)化算法模型，該類型標注工作為了節(jié)約標注資源可控制標注數(shù)量，一般情況下標注千量級的數(shù)據(jù)，樣本具有統(tǒng)計意義即可，標注完成后需要統(tǒng)計正確率，以及錯誤樣例，該類型標注的重點是錯誤樣例的原因總結，分析每個Badcase出現(xiàn)的原因，并將原因歸納為不同的分類，有了原因分析方便算法同學分類型分批次的優(yōu)化模型。樣本型標注即為模型提供前期的訓練樣本，作為機器學習的輸入，該類型標注工作需要標注大量數(shù)據(jù)，一般情況下需要標注萬量級的數(shù)據(jù)。為了樣本的均衡性，標注樣本多是隨機抽取的，這樣做的優(yōu)點是可在一定程度上避免樣本偏差，但缺點是要標注大量數(shù)據(jù)。如果是文本型樣本，有時可借助算法抽取一些高頻、高質量樣本進行標注，這樣可一定程度上減少標注工作量，但可能存在樣本偏差。總之樣本型標注是個苦力活，業(yè)界有句話這么說的：如果你和一個人有仇，那么勸他去干標注吧。數(shù)據(jù)標注從標注對象方面可劃分為文本標注、圖像標注、語言標注、視頻標注，從標注方式方面可劃分為分類標注、標框標注、描點標注，這些標注分類基本都屬于標注形式的差異，沒有較強的專業(yè)度，所以不做較多講述了。二、數(shù)據(jù)標注規(guī)則的制定常識性標注的規(guī)則比較簡單，標注一部分樣本即可總結出較通用的規(guī)則，但專業(yè)性標注的規(guī)則比較復雜，制定專業(yè)的標注規(guī)則需要遵循以下三原則：多維分析與綜合分析相結合，因子權重影響因素場景化，問題類型標簽化、結構化。以下是招聘領域簡歷與職位匹配度標注規(guī)則的指導思想，具體細節(jié)規(guī)則會在《數(shù)據(jù)標注（下）》中闡述。該標注規(guī)則比較符合標注規(guī)則制定的三原則。第一，多維分析與綜合分析相結合。簡歷與職位的匹配度影響因素肯定是多維的，不能只參考工作經歷或專業(yè)要求一個因子，或者某幾個因子，要多維分析，最終再給出綜合評分結果。當然簡歷與職位的匹配標注也不可能一上來就能給出綜合的評分，不能純感性的告訴標注員：你覺得是簡歷與職位非常匹配就給分，不匹配就不給分，這在邏輯上也不合理。所以要先給單一因子打分，然后參考每個因子的評分結果，最終再進行綜合分析給出評分結果。第二，因子權重影響因素場景化。前面有提到簡歷與職位匹配度評估需要給每個因子打分，那每個因子打分結束后怎么給出綜合評分呢，給每個因為賦予權重嗎？然后按權重計算總分？答案是否定的，我們要結合具體場景把所有因子進行歸類分析，比如設定一些重要因子，如果重要因子不匹配可能就直接不給分，比如工作經歷代表的是一個人的勝任力，如果該候選人不具備該崗位的勝任力，總分肯定是0分。還有一些因子雖然不是很重要，但會影響評分，有些因子時而重要時而不重要，比如年齡，HR想要1-3年經驗的行政專員，候選人40歲，該情況肯定會影響最終評分且很有可能總分是0分。所以把所有影響因子結合場景進行歸類分析是十分必要的。第三，問題類型標簽化、結構化。標注結果一般情況下會以分數(shù)的形式展示，ABCD，或者0123，然后一組數(shù)據(jù)沒有得到滿分是因為什么呢？哪里不匹配呢？所以前期制定標注規(guī)則時一定要把原因分析考慮進去，列出所有不匹配的原因，形成結構化的原因標簽，有利于最終分析Badcase的分類與占比，然后算法或者策略團隊在優(yōu)化時可以優(yōu)先解決占比高或影響惡劣的case。數(shù)據(jù)標注是一項看似簡單實際卻十分復雜的