《數(shù)據(jù)標(biāo)注實(shí)訓(xùn)》課程教案課題：數(shù)據(jù)標(biāo)注概述教學(xué)目的：了解數(shù)據(jù)標(biāo)注的相關(guān)概念及行業(yè)現(xiàn)狀。掌握數(shù)據(jù)標(biāo)注的應(yīng)用場(chǎng)景。掌握常見標(biāo)注任務(wù)類型。課型：新授課課時(shí)：本章安排8個(gè)課時(shí)。教學(xué)重點(diǎn)：重點(diǎn)：了解數(shù)據(jù)標(biāo)注的應(yīng)用場(chǎng)景教學(xué)難點(diǎn)：難點(diǎn)：常見標(biāo)注任務(wù)類型教學(xué)過程：教學(xué)形式：講授課，教學(xué)組織采用課堂整體講授和演示。教學(xué)媒體：采用啟發(fā)式教學(xué)、案例教學(xué)等教學(xué)方法。教學(xué)手段采用多媒體課件、視頻等媒體技術(shù)。板書設(shè)計(jì)：本課標(biāo)題數(shù)據(jù)標(biāo)注概述課次8授課方式理論課□討論課□習(xí)題課□其他□課時(shí)安排16學(xué)分共4分授課對(duì)象普通高等院校學(xué)生任課教師教材及參考資料1.《數(shù)據(jù)標(biāo)注實(shí)訓(xùn)》；電子工業(yè)出版社。2.本教材配套視頻教程及學(xué)習(xí)檢查等資源。3.與本課程相關(guān)的其他資源。教學(xué)基本內(nèi)容教學(xué)方法及教學(xué)手段課程引入近年來，隨著科技的高速發(fā)展與進(jìn)步，人工智能（ArtificialIntelligence，AI）技術(shù)研究與應(yīng)用日漸成熟。人工智能真正被世人所知還是在2016—2017年。2016和2017年，Google公司開發(fā)的AlphaGo圍棋機(jī)器人分別與世界冠軍李世石和柯潔對(duì)弈并取得勝利，這一結(jié)果震驚了世界。AlphaGo取得的勝利表明，通過深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)的人工智能是有可能超越人類的，甚至可以說，這一超越在某些方面正在或已經(jīng)實(shí)現(xiàn)。此后，人工智能研究的熱潮高居不下，國內(nèi)人工智能研究的浪潮也因此被引爆。2020年，我國提出“加快新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)進(jìn)度”的口號(hào)。人工智能被作為“新基建”七大領(lǐng)域之一，將為經(jīng)濟(jì)增長提供新動(dòng)力。而數(shù)據(jù)標(biāo)注作為人工智能的基石也成為人工智能產(chǎn)業(yè)落地的關(guān)鍵因素，為“智慧應(yīng)用、萬物連接”落地打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)并發(fā)揮著重要作用。數(shù)據(jù)標(biāo)注為何在人工智能產(chǎn)業(yè)落地中占據(jù)如此重要的地位？簡而言之，人工智能要解決的是機(jī)器學(xué)習(xí)的問題，其根本是模仿人類學(xué)習(xí)，將人類學(xué)習(xí)的過程賦予機(jī)器，再通過機(jī)器學(xué)習(xí)，讓機(jī)器能夠展現(xiàn)人類智慧，增強(qiáng)人類智能，這就需要對(duì)機(jī)器的算法模型進(jìn)行訓(xùn)練。在人工智能訓(xùn)練中，零亂不成體系的原始數(shù)據(jù)并不能直接為算法模型所識(shí)別和使用，而是需要經(jīng)過一定的處理和加工變成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)后才能為人工智能提供基礎(chǔ)支撐。參考以下形式：1.銜接導(dǎo)入2.懸念導(dǎo)入3.情景導(dǎo)入4.激疑導(dǎo)入5.演示導(dǎo)入6.實(shí)例導(dǎo)入7.其他形式1.1什么是數(shù)據(jù)標(biāo)注人工智能訓(xùn)練的過程好比人類成長的認(rèn)知過程，人類從呱呱墜地開始即處于不斷的主動(dòng)或被動(dòng)學(xué)習(xí)和認(rèn)知中。當(dāng)我們出生的時(shí)候，對(duì)這個(gè)世界是一無所知的。在成長過程中，身邊人會(huì)不斷地告訴我們這是什么，就這樣隨著反復(fù)的學(xué)習(xí)和強(qiáng)化，我們開始有了認(rèn)知，開始會(huì)叫爸爸、媽媽，開始認(rèn)識(shí)顏色、小貓、小狗、汽車、飛機(jī)，并隨著學(xué)習(xí)過程的深入變得更加聰明。機(jī)器學(xué)習(xí)的過程也是如此。例如，我們想讓機(jī)器來認(rèn)識(shí)汽車，應(yīng)該怎么辦呢？首先我們需要知道的是，機(jī)器本身并不具備如人類一樣的認(rèn)知和思考能力，因此當(dāng)我們把汽車圖片展示給它的時(shí)候，它顯然不知道這張圖片代表著什么。所以，我們要將機(jī)器當(dāng)成孩子，像教孩子一樣地告訴它什么樣的物體是汽車。我們首先會(huì)拿來各式各樣大量的汽車圖片，并在圖片上加標(biāo)記之后將這些圖片數(shù)據(jù)“喂”給計(jì)算機(jī)，告訴它這是汽車，并讓它認(rèn)知不同顏色、形狀、大小以及不同品牌的汽車。在計(jì)算機(jī)了解了大量的汽車特征后，我們?cè)匐S機(jī)挑選一張汽車圖片，它就會(huì)識(shí)別出這是汽車，甚至在我們拿著一張別的汽車圖片來給它的時(shí)候，它也能認(rèn)出這是汽車。上述機(jī)器識(shí)別汽車的結(jié)果就是人工智能訓(xùn)練的結(jié)果，這一過程也是從人工到智能的過程。人工智能并不是與生俱來的，它是要靠人工去輔助智能來實(shí)現(xiàn)的，因此人工智能包括人工和智能兩部分。智能的核心主要是算法模型，而人工的核心則是數(shù)據(jù)標(biāo)注。算法模型經(jīng)過對(duì)大量帶標(biāo)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)之后，便具備了舉一反三的認(rèn)知能力。相應(yīng)地，上述給汽車圖片添加標(biāo)記的過程就是數(shù)據(jù)標(biāo)注。如果要給數(shù)據(jù)標(biāo)注下個(gè)定義，那么數(shù)據(jù)標(biāo)注便可以從狹義和廣義兩個(gè)角度來理解。狹義的數(shù)據(jù)標(biāo)注是指隨人工智能崛起而產(chǎn)生的一種新興職業(yè)，是專門為人工智能模型訓(xùn)練提供訓(xùn)練數(shù)據(jù)的服務(wù)。在此過程中，需要通過某些工具或手段人為地為圖片、視頻、語音和文本數(shù)據(jù)添加分類、畫框、注釋等，例如為圖片畫框、將語音轉(zhuǎn)成文本、給文本或圖片及語音等添加分類，這些標(biāo)記后的數(shù)據(jù)成果可用于算法模型訓(xùn)練，提高模型效果。訓(xùn)練好的算法模型可以運(yùn)用到圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自動(dòng)駕駛等不同領(lǐng)域。如今，隨著產(chǎn)業(yè)發(fā)展，數(shù)據(jù)標(biāo)注已經(jīng)被賦予了更多使命，也逐漸包含了更廣泛的任務(wù)類型。廣義來講，數(shù)據(jù)標(biāo)注是指一切與數(shù)據(jù)加工有關(guān)的服務(wù)，包括數(shù)據(jù)清洗、格式調(diào)整、識(shí)別、整理、形式轉(zhuǎn)換等。數(shù)據(jù)標(biāo)注的起源可以追溯到2007年，這一年斯坦福大學(xué)的李飛飛教授等人啟動(dòng)了ImageNet項(xiàng)目。這是一個(gè)依靠亞馬遜勞務(wù)眾包平臺(tái)進(jìn)行圖片分類和標(biāo)注的項(xiàng)目，目的是積累更好的數(shù)據(jù)集為機(jī)器學(xué)習(xí)算法提供服務(wù)。自2010年起，ImageNet項(xiàng)目每年都會(huì)組織一次視覺識(shí)別挑戰(zhàn)賽。隨著歷年挑戰(zhàn)賽的舉辦，各參賽團(tuán)隊(duì)的分類錯(cuò)誤率逐年下降，這也為數(shù)據(jù)標(biāo)注積累了大量的經(jīng)驗(yàn)和人才。1.2數(shù)據(jù)標(biāo)注的行業(yè)現(xiàn)狀1.2.1政策層面2020年2月，人力資源和社會(huì)保障部與國家市場(chǎng)監(jiān)督管理總局、國家統(tǒng)計(jì)局聯(lián)合發(fā)布《人力資源社會(huì)保障部辦公廳市場(chǎng)監(jiān)管總局辦公廳統(tǒng)計(jì)局辦公室關(guān)于發(fā)布智能制造工程技術(shù)人員等職業(yè)信息的通知》（人社廳發(fā)〔2020〕17號(hào)）（以下稱為“通知”），新增“人工智能訓(xùn)練師”這一職業(yè)，將其職責(zé)描述為：?標(biāo)注和加工圖片、文字、語音等業(yè)務(wù)的原始數(shù)據(jù)。?分析提煉專業(yè)領(lǐng)域特征，訓(xùn)練和評(píng)測(cè)人工智能產(chǎn)品相關(guān)算法、功能和性能。?設(shè)計(jì)人工智能產(chǎn)品的交互流程和應(yīng)用解決方案。?監(jiān)控、分析、管理人工智能產(chǎn)品應(yīng)用數(shù)據(jù)。?調(diào)整、優(yōu)化人工智能產(chǎn)品參數(shù)和配置。通知明確規(guī)定，人工智能訓(xùn)練的職業(yè)工種包括但不限于：數(shù)據(jù)標(biāo)注員和人工智能算法測(cè)試員。自此，在人工智能行業(yè)默默付出了十幾年的標(biāo)注從業(yè)者們，有了一個(gè)統(tǒng)一的職業(yè)名稱—人工智能訓(xùn)練師，新增職業(yè)信息的通知如圖1-1所示。2017年7月，國務(wù)院發(fā)布了《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》，其中也做出了相應(yīng)規(guī)劃，預(yù)計(jì)到2025年，人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過4000億元，同時(shí)提出要大力帶動(dòng)數(shù)據(jù)標(biāo)注、電子等相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。這也預(yù)示了數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)不斷發(fā)展的趨勢(shì)，這種巨大的投入和市場(chǎng)規(guī)模，帶來的必然是大量數(shù)據(jù)標(biāo)注人才的需求。1.2.2行業(yè)需求據(jù)2020年艾瑞咨詢《中國AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)發(fā)展報(bào)告》顯示，2019年，中國AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到30.9億元，預(yù)計(jì)到2025年，市場(chǎng)規(guī)模將突破100億元，年增長21.8%。其中，圖像類、語音類、自然語言處理（NaturalLanguageProcessing，NLP）類數(shù)據(jù)需求占比分別為49.7%、39.1%和11.2%。在2021年艾瑞咨詢的更新報(bào)告中顯示，2020年中國AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到37億元，同時(shí)到2025年的預(yù)測(cè)市場(chǎng)規(guī)模為107億元，與之前報(bào)告的預(yù)測(cè)值相比增加了7億元。從2020年的需求分布來看，圖像類、語音類、自然語言處理類數(shù)據(jù)需求占比分別為45.3%、43.5%和11.2%。由此可以看出，圖像和語音標(biāo)注仍然占據(jù)大部分市場(chǎng)，2020年與2021年中國AI基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)行業(yè)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)對(duì)比如圖1-2所示。目前，各行各業(yè)對(duì)人工智能算法研發(fā)的投入都在增大，而監(jiān)督和半監(jiān)督的學(xué)習(xí)方式在達(dá)到強(qiáng)人工智能階段之前，將一直占據(jù)主流地位。從一定意義上也可以說，數(shù)據(jù)標(biāo)注在相當(dāng)長一段時(shí)間內(nèi)仍將是人工智能技術(shù)不可逾越的一個(gè)環(huán)節(jié)。而且，由于人工智能技術(shù)要迫切地在行業(yè)落地，其對(duì)于模型指標(biāo)增長的需求將迫使數(shù)據(jù)標(biāo)注的需求量倍增。從標(biāo)注任務(wù)的形式和難度來說，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)標(biāo)注已不再是最初的畫框打點(diǎn)那樣簡單，而是要滿足智能模型訓(xùn)練的更多需求。數(shù)據(jù)標(biāo)注從開始的簡易標(biāo)注，已經(jīng)開始向復(fù)雜、多樣化的標(biāo)注方向發(fā)展。以導(dǎo)航為例，過去的導(dǎo)航只是2D平面的形式，現(xiàn)在不僅有2D模式，還有空間上的3D導(dǎo)航模式。行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)注人員的要求也和過去有著很大的區(qū)別。相比以前門檻低、技術(shù)要求低、崗前培訓(xùn)的寬松要求，現(xiàn)階段對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)注人員開始有了專業(yè)、學(xué)歷和學(xué)習(xí)能力的要求。而且部分標(biāo)注項(xiàng)目對(duì)專業(yè)性有著相當(dāng)高的要求，例如醫(yī)療、金融等行業(yè)標(biāo)注項(xiàng)目。伴隨著市場(chǎng)需求的持續(xù)增長，數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)對(duì)從業(yè)人員有了更加細(xì)致地劃分，標(biāo)注專員、標(biāo)注組長等崗位開始為人們所熟知。由于行業(yè)應(yīng)用越來越深入，行業(yè)對(duì)于數(shù)據(jù)標(biāo)注人員的能力水平要求也越來越高，高級(jí)的數(shù)據(jù)標(biāo)注人員會(huì)逐漸向人工智能訓(xùn)練師的方向進(jìn)行轉(zhuǎn)型和發(fā)展。從行業(yè)內(nèi)需來看，近年來各行各業(yè)都逐漸有了標(biāo)注需求，數(shù)據(jù)標(biāo)注的工作量也隨之增大，行業(yè)內(nèi)越來越需要更高效、更完善的標(biāo)注工具來輔助數(shù)據(jù)標(biāo)注人員完成任務(wù)?，F(xiàn)如今市面上標(biāo)注工具和標(biāo)注平臺(tái)有很多，從任務(wù)實(shí)施角度來說，基本上也可滿足數(shù)據(jù)標(biāo)注工作的需求，但還需進(jìn)行規(guī)范化和專業(yè)化。1.2.3行業(yè)發(fā)展起初，數(shù)據(jù)服務(wù)企業(yè)通常是利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲等工具進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，然后將數(shù)據(jù)封裝打包賣給其他企業(yè)。這一階段中，通用的數(shù)據(jù)產(chǎn)品基本能滿足客戶的大部分需求。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)需求也隨之轉(zhuǎn)向定制化。AI對(duì)數(shù)據(jù)的要求非常高，數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性會(huì)影響AI算法模型的運(yùn)行及使用效果。從2016年起，一些AI數(shù)據(jù)標(biāo)注眾包服務(wù)平臺(tái)慢慢發(fā)展起來，其中具有代表性的就是亞馬遜勞務(wù)眾包平臺(tái)（AmazonMechanicalTurk，MTurk）。MTurk作為國外最大的勞務(wù)眾包平臺(tái)，每天都有大量的人員在線進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注工作。在中國，人工智能的發(fā)展起步較晚，大約在2017年進(jìn)入研究的爆發(fā)階段。大量的科技公司也開始研發(fā)各種各樣的移動(dòng)App，利用AI技術(shù)來實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互。隨著標(biāo)注需求日益凸顯，各大互聯(lián)網(wǎng)巨頭企業(yè)率先占領(lǐng)了國內(nèi)數(shù)據(jù)服務(wù)市場(chǎng)，紛紛建立標(biāo)注平臺(tái)、標(biāo)注基地。一時(shí)間，數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)宛如一夜春風(fēng)吹過，遍地開花。目前，隨著人工智能應(yīng)用的發(fā)展越來越成熟，其也反過來對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)起到了更明顯的指導(dǎo)和促進(jìn)作用。目前，數(shù)據(jù)標(biāo)注市場(chǎng)上呈現(xiàn)出一種發(fā)展趨勢(shì)，即開發(fā)智能標(biāo)注產(chǎn)品，通過提供少量的人工標(biāo)注數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，由機(jī)器自動(dòng)對(duì)待標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行大規(guī)模標(biāo)注。但通過此方式得出的標(biāo)注結(jié)果依然是無法與人工標(biāo)注的質(zhì)量相比的，也無法用于高要求的訓(xùn)練任務(wù)，但依然能夠在一定程度上輔助和加快數(shù)據(jù)標(biāo)注進(jìn)程。隨著數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)的發(fā)展，從事數(shù)據(jù)標(biāo)注服務(wù)的公司和人員數(shù)量都在大規(guī)模增長，數(shù)據(jù)需求大量呈現(xiàn)，標(biāo)注也更加多樣化、復(fù)雜化和精細(xì)化，這給數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)帶來了極大的生機(jī)。但在行業(yè)向前發(fā)展的同時(shí)，也呈現(xiàn)出一些問題，例如，由于數(shù)據(jù)標(biāo)注人員水平參差不齊，眾包模式下的數(shù)據(jù)質(zhì)量良莠不一；整個(gè)數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，行業(yè)發(fā)展沒有依據(jù)；特別是強(qiáng)人工智能的發(fā)展趨勢(shì)和需求已對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)注這份工作提出了更高的要求，僅能簡單標(biāo)注的數(shù)據(jù)標(biāo)注人員已無法滿足人工智能的更高要求。目前，高素質(zhì)人才稀缺，供給側(cè)業(yè)務(wù)水平遠(yuǎn)遠(yuǎn)趕不上需求側(cè)的要求，導(dǎo)致大量的高標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)注項(xiàng)目無法完成，數(shù)據(jù)標(biāo)注已經(jīng)到了必須向高精尖、專業(yè)化方向發(fā)展的階段，所以行業(yè)內(nèi)急需經(jīng)過專業(yè)培訓(xùn)和教育、具備職業(yè)素養(yǎng)的人才。1.2.4市場(chǎng)結(jié)構(gòu)（一）眾包結(jié)構(gòu)眾包結(jié)構(gòu)是數(shù)據(jù)標(biāo)注市場(chǎng)上最早興起的一種結(jié)構(gòu)，需求公司通過眾包平臺(tái)發(fā)布標(biāo)注需求，數(shù)量眾多的標(biāo)注志愿者或兼職人員在平臺(tái)上自由領(lǐng)取標(biāo)注任務(wù)。眾包結(jié)構(gòu)的優(yōu)點(diǎn)是充分利用了大量社會(huì)兼職人員的業(yè)余時(shí)間、最大限度地節(jié)省了公司在標(biāo)注成本上的損耗。但這種結(jié)構(gòu)也有著明顯的弊端，眾多分散的數(shù)據(jù)標(biāo)注人員共同實(shí)施同一個(gè)大型的標(biāo)注項(xiàng)目，由于人員能力和水平參差不齊，經(jīng)常需要進(jìn)行有效溝通，而由于人員龐雜和時(shí)空限制，這種有效溝通往往需要花費(fèi)很大的力氣才能實(shí)現(xiàn)，這對(duì)于質(zhì)量管理來說是極大的障礙；此外，由于眾包平臺(tái)上人員混雜，接觸數(shù)據(jù)的人員眾多，極不利于數(shù)據(jù)的安全保密；而當(dāng)需求方需要對(duì)標(biāo)注需求進(jìn)行調(diào)整時(shí)，眾包的兼職人員也很難及時(shí)地配合對(duì)完成任務(wù)進(jìn)行修改和調(diào)整。一些眾包平臺(tái)已經(jīng)意識(shí)到這種局限性，開始通過各種方式對(duì)平臺(tái)上的數(shù)據(jù)標(biāo)注質(zhì)量進(jìn)行把控。例如，對(duì)標(biāo)注人員進(jìn)行測(cè)評(píng)和考核，設(shè)置專門的質(zhì)檢人員等，通過淘汰的方式提高平臺(tái)內(nèi)數(shù)據(jù)標(biāo)注人員的工作能力，這在一定意義上也可以被認(rèn)為是行業(yè)開始進(jìn)步的表現(xiàn)。（二）工廠結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)標(biāo)注市場(chǎng)上的第二種市場(chǎng)結(jié)構(gòu)是工廠結(jié)構(gòu)，需求方或服務(wù)方成立專門的數(shù)據(jù)標(biāo)注公司，擁有專職的數(shù)據(jù)標(biāo)注人員。相較于眾包結(jié)構(gòu)，工廠結(jié)構(gòu)有著穩(wěn)定的、專業(yè)的數(shù)據(jù)標(biāo)注人員，針對(duì)項(xiàng)目能夠?qū)崿F(xiàn)有效地交流溝通，且溝通成本低；從標(biāo)注實(shí)施效果來看，工廠結(jié)構(gòu)由于人力穩(wěn)定，也更能夠保證進(jìn)度和質(zhì)量；從安全保密性上來看，工廠結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)傳遞過程也都可追溯，減少了數(shù)據(jù)泄露的可能性。但工廠結(jié)構(gòu)同樣存在缺點(diǎn)，即全職人員成本高，如無長期穩(wěn)定的項(xiàng)目很難保證公司的可持續(xù)發(fā)展。這正是很多標(biāo)注公司主要接收長期的大型項(xiàng)目，而不愿意涉獵短期的小型項(xiàng)目的原因，因?yàn)槎唐诘男⌒晚?xiàng)目在初期的培訓(xùn)測(cè)試階段，成本極高，項(xiàng)目額度過小則無法覆蓋成本。當(dāng)然，市場(chǎng)上有些小型公司為了生存也會(huì)選擇接收短期的小型項(xiàng)目，但當(dāng)標(biāo)注量突然增大時(shí)，小公司的標(biāo)注能力又難以應(yīng)付，顯得捉襟見肘?，F(xiàn)階段工廠結(jié)構(gòu)兩極化現(xiàn)象十分嚴(yán)重，大規(guī)模的數(shù)據(jù)標(biāo)注團(tuán)隊(duì)的人數(shù)可能超過數(shù)千人，而小規(guī)模團(tuán)隊(duì)的人數(shù)甚至不到10人。目前，市場(chǎng)上大規(guī)模的專業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)注公司不在少數(shù)。（三）眾包+工廠結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)標(biāo)注的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)不僅僅是以上兩種，也有一些企業(yè)將眾包結(jié)構(gòu)和工廠結(jié)構(gòu)進(jìn)行融合，方便對(duì)不同規(guī)模的項(xiàng)目進(jìn)行靈活的部署。這就是眾包+工廠結(jié)構(gòu)的混合形式的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)，這種結(jié)構(gòu)的標(biāo)注服務(wù)公司通常不僅有屬于自己的全職及兼職標(biāo)注團(tuán)隊(duì)，同時(shí)還擁有眾包平臺(tái)。這種結(jié)構(gòu)在一定程度上控制了成本，也保證了標(biāo)注的質(zhì)量和進(jìn)度，但對(duì)于數(shù)據(jù)安全仍然是無法保證的。由此可見，在標(biāo)注市場(chǎng)中，無論采用哪種結(jié)構(gòu)，都具有優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，而眾包+工廠相結(jié)合的形式能否成為數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)在未來的主流形式，還需要市場(chǎng)的檢驗(yàn)。但無論采用哪種形式，都要優(yōu)先確保標(biāo)注的準(zhǔn)確性、進(jìn)度及數(shù)據(jù)安全性。是否具備這三方面的能力也將是未來標(biāo)注服務(wù)企業(yè)在市場(chǎng)上能否具有競(jìng)爭(zhēng)力并占據(jù)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵。1.3數(shù)據(jù)標(biāo)注的應(yīng)用場(chǎng)景1.3.1智能教育“互聯(lián)網(wǎng)+”大潮過后，“智能+”的概念逐漸深入到各大領(lǐng)域，成為推動(dòng)各行各業(yè)發(fā)展的新動(dòng)能，也對(duì)人們的生產(chǎn)和生活方式產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。教育這一關(guān)乎“國計(jì)民生”的行業(yè)更是率先垂范，力求在各環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)智能化?，F(xiàn)如今，各類智能教育產(chǎn)品不僅極大地緩解了家長對(duì)于孩子學(xué)習(xí)輔導(dǎo)的壓力，也減輕了教育機(jī)構(gòu)在教學(xué)實(shí)施和管理方面的負(fù)擔(dān)，讓教學(xué)過程更加可追溯可控。在智能教育的實(shí)現(xiàn)過程中，數(shù)據(jù)標(biāo)注可謂是起到了至關(guān)重要的作用。首先，以教育陪伴機(jī)器人為例，這一產(chǎn)品讓很多兒童對(duì)學(xué)習(xí)產(chǎn)生了濃厚的興趣。孩子們通過與教育陪伴機(jī)器人的對(duì)話和互動(dòng)，在不知不覺間就獲得了快樂和知識(shí)。在這背后，是數(shù)據(jù)標(biāo)注的功勞。教育陪伴機(jī)器人所具備的語音及對(duì)話功能是需要通過語音識(shí)別及語音合成技術(shù)來實(shí)現(xiàn)的，與之相對(duì)應(yīng)的標(biāo)注類型就是語音轉(zhuǎn)寫及TTS類標(biāo)注。不僅如此，很多機(jī)器人還能聽懂孩子的指令，如為孩子打開音樂、視頻等，這背后也涉及大量的自然語言理解任務(wù)。為了讓機(jī)器人能夠聽懂不同人用不同方式表達(dá)的指令，往往需要對(duì)喚醒指令做大量的泛化標(biāo)注，例如，將“打開音樂”泛化成“播放歌曲”等。這些功能都是通過使用數(shù)據(jù)標(biāo)注完成的數(shù)據(jù)對(duì)算法模型進(jìn)行訓(xùn)練，從而實(shí)現(xiàn)的。智能教育陪伴機(jī)器人應(yīng)用場(chǎng)景如圖1-3所示。比較常見的智能教育場(chǎng)景還有英語口語發(fā)音訓(xùn)練及自動(dòng)化口語評(píng)測(cè)服務(wù)，這些應(yīng)用或產(chǎn)品通過語音識(shí)別技術(shù)營造了沉浸式的學(xué)習(xí)環(huán)境，并通過人機(jī)對(duì)話的互動(dòng)方式讓學(xué)習(xí)者實(shí)現(xiàn)了聽、說、讀、寫等方面的學(xué)習(xí)。英語口語發(fā)音訓(xùn)練應(yīng)用場(chǎng)景如圖1-4所示。此外，在這些場(chǎng)景的實(shí)現(xiàn)過程中，會(huì)涉及更多的標(biāo)注內(nèi)容。例如，英語口語發(fā)音訓(xùn)練需要通過大量的語音標(biāo)注來實(shí)現(xiàn)聲紋識(shí)別功能。同時(shí)，課程內(nèi)容的管控需要大量的暴恐敏感信息過濾，招生營銷也需要完成大量的智能外呼、語音質(zhì)檢、人臉融合等標(biāo)注?？傊悄芙逃膽?yīng)用場(chǎng)景還有很多，而智能教學(xué)設(shè)計(jì)和數(shù)字平臺(tái)等也正在利用人工智能技術(shù)幫助更多的學(xué)生彌補(bǔ)短板。在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)改變教育形勢(shì)的道路上，數(shù)據(jù)標(biāo)注及內(nèi)容審核將成為永遠(yuǎn)不可或缺的一環(huán)。1.3.2智慧醫(yī)療隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民生活水平的提高，人們對(duì)醫(yī)療服務(wù)形式及時(shí)效性等方面的需求也更加多樣化。然而，多種復(fù)雜因素的影響致使醫(yī)療領(lǐng)域長期面臨著資源不足、地區(qū)分布失衡、優(yōu)質(zhì)醫(yī)生短缺等問題。智慧醫(yī)療的出現(xiàn)恰好完美地解決了這一問題，人工智能輔助診斷、智能客服、智能自診等不僅有效地緩解了醫(yī)療資源短缺帶來的壓力，也提升了患者的就診體驗(yàn)。人工智能與醫(yī)療行業(yè)的結(jié)合主要體現(xiàn)在醫(yī)療影像診斷及遠(yuǎn)程問診方面。隨著醫(yī)療技術(shù)的發(fā)展，醫(yī)療影像已逐漸由輔助檢查手段發(fā)展成為重要的診查方式。傳統(tǒng)模式下，醫(yī)療影像主要是由醫(yī)生肉眼讀取并以此為依據(jù)進(jìn)行診斷的。但肉眼診查的模式速度緩慢且耗時(shí)長，而且這種診查模式完全依賴于醫(yī)生的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)和能力，對(duì)專業(yè)人才的需求量極大。AI圖像識(shí)別技術(shù)的出現(xiàn)可謂是為醫(yī)療診斷帶來了福音。通過圖像識(shí)別技術(shù)，可以對(duì)影像進(jìn)行自動(dòng)比對(duì)，可完成病灶的自動(dòng)識(shí)別，從而更快地完成診斷。利用圖像自動(dòng)識(shí)別技術(shù)能提高診斷效率，還體現(xiàn)在AI圖像識(shí)別的抗疲勞性能上。AI圖像識(shí)別技術(shù)主要靠機(jī)器完成，可24小時(shí)不間斷診斷，且每秒處理的圖像成千上萬張，甚至更快，這一點(diǎn)也能大大提高效率。與高效率相比，更有價(jià)值的是圖像自動(dòng)識(shí)別技術(shù)還能發(fā)現(xiàn)肉眼看不到的病灶，能夠幫助疑似患者診斷，從而避免漏診狀況的發(fā)生并為患者贏得最佳治療時(shí)機(jī)。圖像識(shí)別技術(shù)之所以能夠得到成功的應(yīng)用，其背后離不開數(shù)據(jù)標(biāo)注的支持。圖像識(shí)別技術(shù)能夠在醫(yī)療領(lǐng)域發(fā)揮作用主要依托于圖像識(shí)別算法模型。模型并非是天生就能夠?qū)崿F(xiàn)圖像識(shí)別的，而是要通過訓(xùn)練才能獲得這一能力，而訓(xùn)練模型所用的原材料是標(biāo)注后的數(shù)據(jù)。一個(gè)圖像識(shí)別模型的訓(xùn)練需要大量帶標(biāo)數(shù)據(jù)的支持，就醫(yī)療影像識(shí)別而言，病灶標(biāo)注、骨骼關(guān)鍵點(diǎn)標(biāo)注、器官標(biāo)注、細(xì)胞標(biāo)注等都是常見的標(biāo)注類型。醫(yī)療影像標(biāo)注應(yīng)用場(chǎng)景如圖1-5所示。智慧醫(yī)療的另一種成功應(yīng)用是遠(yuǎn)程問診。遠(yuǎn)程問診在醫(yī)學(xué)專家與患者之間建立起全新的聯(lián)系，能使患者得到及時(shí)、有效地治療，也避免了患者尋醫(yī)問藥時(shí)的勞苦奔波。在遠(yuǎn)程問診場(chǎng)景下，患者能通過問診App或智能客服完成自我診斷。輸入癥狀后，智能自診可對(duì)文本進(jìn)行語義理解和分析，從文本中抽取出關(guān)鍵信息并與數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對(duì)，從而實(shí)現(xiàn)病癥信息的精準(zhǔn)匹配，進(jìn)而給出診斷結(jié)果。此外，醫(yī)生在遠(yuǎn)程診斷時(shí)還可以通過語音識(shí)別技術(shù)將需要存檔的手寫病歷以語音方式輸入，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)生成文字形式的病歷材料，可大幅減輕工作負(fù)擔(dān)。遠(yuǎn)程問診場(chǎng)景如圖1-6所示。在線問診功能的實(shí)現(xiàn)同樣離不開數(shù)據(jù)標(biāo)注的支持。語音識(shí)別技術(shù)的實(shí)現(xiàn)需要語音模型去學(xué)習(xí)大量多樣化的語音轉(zhuǎn)寫數(shù)據(jù)，因此需要做大量的語音轉(zhuǎn)寫標(biāo)注；智能客服的實(shí)現(xiàn)需要NLP技術(shù)的輔助，比如信息抽取、句法分析、語義消歧、命名實(shí)體識(shí)別等，需要靠大量的關(guān)鍵詞標(biāo)注、指代鏈標(biāo)注、句法標(biāo)注、實(shí)體標(biāo)注等任務(wù)的支持，正是這些結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為人工智能訓(xùn)練提供支持才使得患者能夠在線上實(shí)現(xiàn)簡單的自我診斷。盡管人工智能技術(shù)落地醫(yī)療領(lǐng)域在很大程度上緩解了醫(yī)療過程中存在的弊端和限制，使得醫(yī)療體系整體運(yùn)行更加有效。但需要明確的是，目前的人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域更多的還是起輔助作用，尚無法取代醫(yī)生。隨著數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)的發(fā)展，其所提供的數(shù)據(jù)集會(huì)越來越精準(zhǔn)和多樣化，所涉及的應(yīng)用模型也會(huì)更加精準(zhǔn)有效，相信智慧醫(yī)療在科技高速發(fā)展的新時(shí)代會(huì)穩(wěn)扎穩(wěn)打，發(fā)揮更加重要的作用。1.3.3智慧司法隨著人工智能技術(shù)越來越成熟，司法這一莊嚴(yán)的領(lǐng)域也開始了智能化之旅。從犯罪高發(fā)地預(yù)測(cè)到潛在罪犯預(yù)警、從協(xié)助審訊到司法量刑，人工智能技術(shù)可謂是在司法辦案全流程中大展拳腳。在司法處理過程中，智慧司法的場(chǎng)景隨處可見。例如，司法機(jī)器人，能夠幫助當(dāng)事人完成遠(yuǎn)程立案、訴訟咨詢和引導(dǎo)、“隔空”庭審、當(dāng)庭判決等工作；通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)的犯罪預(yù)測(cè)和預(yù)警系統(tǒng)，能夠預(yù)測(cè)犯罪發(fā)生區(qū)域，并分析犯罪高發(fā)地和高發(fā)群體，從而為司法辦案提供指向性，爭(zhēng)取時(shí)間，并在必要時(shí)輔助調(diào)配警力；人臉識(shí)別技術(shù)，通過人臉關(guān)鍵特征分析能夠幫助比對(duì)并鎖定犯罪嫌疑人；人工智能測(cè)謊儀，通過人物表情形態(tài)、語調(diào)、心率、局部溫度等分析，能夠精準(zhǔn)判別犯罪嫌疑人是否在說謊，從而輔助司法審訊。在司法AI的輔助下，辦案證據(jù)得到了有效地校驗(yàn)、把關(guān)、提示、監(jiān)督，更加經(jīng)得起法律檢驗(yàn)，刑事辦案過程實(shí)現(xiàn)了全程可視、全程留痕、全程監(jiān)督，司法有失公正及冤假錯(cuò)案情況得到有效的防范。人工智能測(cè)謊儀應(yīng)用場(chǎng)景如圖1-7所示。智慧司法的實(shí)現(xiàn)同樣也有數(shù)據(jù)標(biāo)注的功勞。例如，司法機(jī)器人要想實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)解答就要先做到語義理解，所以分詞、實(shí)體、句法標(biāo)注是必不可少的步驟，此外實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)對(duì)話和解答還需要構(gòu)建大量的對(duì)話數(shù)據(jù)集并給出大量的關(guān)鍵詞，這些都需要通過數(shù)據(jù)標(biāo)注來完成。再比如，人工智能要輔助量刑，首先需要實(shí)現(xiàn)對(duì)司法案件的結(jié)構(gòu)化處理，需要通過對(duì)類似案件事由、原因、判決結(jié)果、適用法條、爭(zhēng)議焦點(diǎn)等信息進(jìn)行結(jié)構(gòu)化提取，從而通過訓(xùn)練后的模型來實(shí)現(xiàn)輔助判決，給出最優(yōu)的判決建議。另外，人臉比對(duì)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)也需要大量的人臉標(biāo)注，線上庭審及司法審訊等書面記錄的實(shí)現(xiàn)也離不開語音轉(zhuǎn)寫標(biāo)注的支持。以數(shù)據(jù)標(biāo)注為基礎(chǔ)的智慧司法極大地避免了因情感或個(gè)人意愿影響而導(dǎo)致的判決結(jié)果偏差，但從當(dāng)前落地情況來看，其在判決相關(guān)的法理與人情的平衡方面還有很大的優(yōu)化空間。盡管如此，智慧司法為司法辦案帶來的便利仍然是不容小覷的，相信隨著數(shù)據(jù)標(biāo)注越來越精準(zhǔn)、機(jī)器學(xué)習(xí)越來越全面，人工智能技術(shù)在司法領(lǐng)域的應(yīng)用會(huì)越來越廣泛，效果也會(huì)越來越好。1.3.4智慧金融隨著機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像識(shí)別等技術(shù)的落地，人工智能與金融行業(yè)的結(jié)合變得越來越緊密。在金融領(lǐng)域，有一個(gè)詞叫作“智慧金融”。智慧金融就是人工智能賦能于金融行業(yè)的應(yīng)用表現(xiàn)。如今金融行業(yè)，在產(chǎn)品研發(fā)、內(nèi)部管控、金融客服等方面，每個(gè)環(huán)節(jié)都有人工智能技術(shù)落地的典型場(chǎng)景。首先是刷臉支付、指紋支付逐漸替代了傳統(tǒng)的密碼支付，極大地簡化了支付流程，并避免了密碼泄露等風(fēng)險(xiǎn)；其次是依托于語音交互技術(shù)的語音客服，明顯地減少了銀行或金融機(jī)構(gòu)等在客戶服務(wù)方面的人力投入；此外，還有在線客服機(jī)器人，可讓用戶在幾秒鐘內(nèi)輕松了解業(yè)務(wù)辦理流程并預(yù)約辦理時(shí)間，這些都在有效降低金融機(jī)構(gòu)運(yùn)營成本的同時(shí)提升了客戶體驗(yàn)。指紋支付應(yīng)用場(chǎng)景如圖1-8所示。智慧金融人工智能技術(shù)得以突破，背后離不開數(shù)據(jù)標(biāo)注的有力支持。首先是計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，主要應(yīng)用了2D拉框、關(guān)鍵點(diǎn)、OCR等標(biāo)注類型；其次是語音交互技術(shù)，主要應(yīng)用語音轉(zhuǎn)寫標(biāo)注；再到自然語言處理技術(shù)，通常應(yīng)用到實(shí)體、關(guān)系、分類、意圖等標(biāo)注。銀行卡賬號(hào)OCR轉(zhuǎn)寫應(yīng)用場(chǎng)景如圖1-9所示。智慧金融除了能輔助優(yōu)化業(yè)務(wù)流程并提高效率，還能輔助解決金融風(fēng)險(xiǎn)和安全監(jiān)管方面的很多問題。例如，智慧金融能夠在借貸方面對(duì)借款人員進(jìn)行人際關(guān)系圖譜整理及消費(fèi)和逾期行為分析，分析借款人員的還款能力及逾期風(fēng)險(xiǎn)，可最大限度減少壞賬的產(chǎn)生，為金融企業(yè)提供保障。再比如，在金融監(jiān)管中，往往需要做股權(quán)穿透，從而監(jiān)控企業(yè)的運(yùn)營行為及運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)等。這些都需要通過實(shí)體關(guān)系的標(biāo)注來支持。所以，如果沒有數(shù)據(jù)標(biāo)注的保障，智慧金融的智能化就無法得到完美呈現(xiàn)。1.3.5智慧出行人類的出行，從依靠雙腳到借助機(jī)械車輪、電氣化的翅膀，再到如今，其效率已經(jīng)得到了本質(zhì)的提升，這也為人類節(jié)省了極大的時(shí)間和成本。然而，這些方式卻仍然離不開人的控制和參與，直到自動(dòng)駕駛技術(shù)的出現(xiàn)，才打破了這一僵局。當(dāng)下比較流行且成熟的智慧出行場(chǎng)景當(dāng)屬自動(dòng)駕駛，在車輛自動(dòng)駕駛中，人們只需要告訴設(shè)備出發(fā)地與目的地，便可以在不需人工干預(yù)的條件下順利地到達(dá)目的地。那么自動(dòng)駕駛車輛是如何按照交通標(biāo)識(shí)行駛并識(shí)別和躲避行人及障礙物，從而安全到達(dá)目的地的呢？其實(shí)，自動(dòng)駕駛能夠躲避行人且遵守交通標(biāo)識(shí)主要是依靠算法模型的訓(xùn)練。而自動(dòng)駕駛的算法模型主要以有監(jiān)督的深度學(xué)習(xí)為主，因此在訓(xùn)練過程中，需要大量的帶標(biāo)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化。自動(dòng)駕駛場(chǎng)景如圖1-10所示。自動(dòng)駕駛標(biāo)注主要以圖片標(biāo)注為主，2D拉框、3D點(diǎn)云、語義分割等都是其中應(yīng)用非常多的標(biāo)注類型。在2D拉框中，需要用矩形框畫出交通場(chǎng)景圖片中的人物、車輛、障礙物等；3D點(diǎn)云需要結(jié)合2D圖片從該圖片的點(diǎn)云圖中用立體框畫出車輛、行人、障礙物等的點(diǎn)云輪廓；而語義分割則需要按照語義用自定義畫框?qū)煌▓?chǎng)景中的圖片進(jìn)行區(qū)分，區(qū)分出圖片中的行人、車輛、道路、標(biāo)識(shí)、樹木、建筑物等。自動(dòng)駕駛場(chǎng)景中的語義分割標(biāo)注如圖1-11所示。自動(dòng)駕駛可以說是最早讓數(shù)據(jù)標(biāo)注行業(yè)興起的領(lǐng)域。同時(shí)，隨著技術(shù)成果越來越顯著，這一領(lǐng)域?qū)τ趫D片標(biāo)注的要求也顯得越來越苛刻。因此，數(shù)據(jù)標(biāo)注者在任務(wù)過程中也需要不斷地學(xué)習(xí)和成長，才能滿足越來越高的要求。1.3.6智能家居近年來，在智能化、自動(dòng)化高新技術(shù)的驅(qū)動(dòng)下，智能家居行業(yè)進(jìn)入飛速發(fā)展時(shí)期。智能家居是最貼近我們生活的人工智能。從智能門鎖到智能開關(guān)，再到智能音箱、智能窗簾、智能電視機(jī)和掃地機(jī)器人，智能家居極大地提高了人們的幸福感。下班后走進(jìn)家門，簡單的一句“我回來了”，一瞬間燈光打開、電視機(jī)打開、熱水器打開，生活變得更舒適而愜意。這些智能家居設(shè)備，不僅能聽懂主人的語音指令，而且即使是在主人用不同的方式去表達(dá)指令時(shí)，也能實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的功能。智能掃地機(jī)器人應(yīng)用場(chǎng)景如圖1-12所示。智能家居之所以能夠聽懂多種表達(dá)形式的指令，一方面是因?yàn)槠渚邆湔Z音識(shí)別功能，另一方面是因?yàn)槠渚邆淞艘欢ǖ淖匀徽Z言理解能力。語音識(shí)別能力和自然語言理解能力都是算法模型經(jīng)過大規(guī)模訓(xùn)練的結(jié)果。語音識(shí)別模型訓(xùn)練所依賴的語音轉(zhuǎn)寫標(biāo)注，在此不做詳細(xì)說明。智能家居設(shè)備要學(xué)習(xí)獲得自然語言理解能力則通常要用到意圖標(biāo)注、喚醒詞泛化標(biāo)注、控制詞采集等。在標(biāo)注過程中，數(shù)據(jù)標(biāo)注人員會(huì)針對(duì)不同的功能采集不同的喚醒詞，并對(duì)喚醒詞進(jìn)行多種形式的表達(dá)，再將標(biāo)注后的數(shù)據(jù)給模型訓(xùn)練，從而使模型學(xué)習(xí)獲得相應(yīng)的能力，如圖1-13所示。隨著行業(yè)的發(fā)展，智能家居的控制功能更加完善，控制范圍也在不斷擴(kuò)大，大到可以涵蓋所有傳統(tǒng)的弱電行業(yè)，發(fā)展前景十分廣闊。當(dāng)然，隨著應(yīng)用越來越多，智能家居在如何提高智能化、多場(chǎng)景融合化等方面所面臨的挑戰(zhàn)也會(huì)更大。值得一提的是，高度智能化的背后，一定需要更精準(zhǔn)、更大量的數(shù)據(jù)標(biāo)注。1.3.7智慧農(nóng)業(yè)農(nóng)業(yè)是人民的衣食之源，也是人類的生命之本，更是國家重要的經(jīng)濟(jì)命脈。我國素有農(nóng)業(yè)大國之稱，因此農(nóng)業(yè)的高效可持續(xù)生態(tài)發(fā)展無疑是極為關(guān)鍵的。近年來，人工智能的發(fā)展也大力推動(dòng)了我國農(nóng)業(yè)的發(fā)展，讓農(nóng)業(yè)在人工智能時(shí)代煥發(fā)出勃勃生機(jī)。目前，智慧農(nóng)業(yè)的應(yīng)用場(chǎng)景已有很多。例如，用于農(nóng)林植物保護(hù)，實(shí)現(xiàn)智慧農(nóng)業(yè)藥劑噴灑作業(yè)的植保無人機(jī)；用于精細(xì)化種植的智能化溫室；用于農(nóng)田收割的智能收割機(jī)；依托測(cè)土配方施肥的智能配肥機(jī)以及用于養(yǎng)殖的智能養(yǎng)殖場(chǎng)等。通過與人工智能技術(shù)的融合，農(nóng)業(yè)變得更加高效、智慧和精細(xì)化，實(shí)現(xiàn)了規(guī)?；?、集約化和工廠化發(fā)展，對(duì)自然環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的抵御能力有所提升，也為農(nóng)業(yè)新生態(tài)建設(shè)提供了助力。依托精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)標(biāo)注，智慧農(nóng)業(yè)實(shí)現(xiàn)了對(duì)農(nóng)作物的定位及成熟度和生長狀態(tài)的識(shí)別，從而在這些數(shù)據(jù)與生長環(huán)境和時(shí)間之間建立關(guān)聯(lián)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)施肥、自動(dòng)農(nóng)藥撒播等，大大減少了人力投入并減少了農(nóng)藥等資源的浪費(fèi)。在實(shí)現(xiàn)智慧農(nóng)業(yè)后，原本需要上百人的數(shù)百畝大棚現(xiàn)如今僅需三五個(gè)人即可輕松搞定。智慧農(nóng)業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景如圖1-14所示。在智慧農(nóng)業(yè)中，主要應(yīng)用的標(biāo)注類型包括多邊形標(biāo)注、語義分割、視頻標(biāo)注等。通過多邊形、語義分割等標(biāo)注可以獲得農(nóng)作物生長狀態(tài)、土壤條件、農(nóng)作物病蟲害、禾苗生長情況等數(shù)據(jù)，這使得智慧農(nóng)業(yè)具備了信息獲取、管理、分析等能力，可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)灌溉、降溫、施肥等自動(dòng)控制功能。特別是通過視頻標(biāo)注實(shí)現(xiàn)的實(shí)時(shí)監(jiān)控，使得無人機(jī)能夠直觀地觀察農(nóng)作物的生長狀態(tài)并判斷營養(yǎng)水平，從而可為農(nóng)業(yè)種植提供更加科學(xué)的理論依據(jù)。農(nóng)作物病蟲害標(biāo)注應(yīng)用場(chǎng)景如圖1-15所示。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，智慧農(nóng)業(yè)在農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)建設(shè)和發(fā)展中必然會(huì)發(fā)揮更大的作用，但同樣也會(huì)面臨前所未有的挑戰(zhàn)。相信在高度智能化的未來，現(xiàn)代農(nóng)民和專家在線討論、農(nóng)技服務(wù)咨詢、農(nóng)產(chǎn)品銷售等面向三農(nóng)生態(tài)圈的社會(huì)化服務(wù)一定會(huì)讓現(xiàn)代農(nóng)業(yè)迎來更大的發(fā)展。1.3.8智能營銷互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展使得網(wǎng)購已成為廣大用戶的主流購物方式。隨著網(wǎng)絡(luò)營銷概念的普及，多元化的營銷手段層出不窮。拋開商家的營銷套路不談，智能營銷是各大電商平臺(tái)最為精準(zhǔn)的定向營銷。相信很多人在個(gè)人賬號(hào)下的購物App上都經(jīng)常會(huì)發(fā)現(xiàn)這樣的現(xiàn)象，在瀏覽購物頁面并搜索某種產(chǎn)品后，無論是否達(dá)成訂單，只要再次打開該款購物軟件，首頁和搜索欄中便會(huì)自動(dòng)推送這種產(chǎn)品或類似產(chǎn)品。這是購物App中的標(biāo)配功能，通常被稱為個(gè)性化推薦?？赡苣銜?huì)覺得這很貼心，其實(shí)在這貼心的推薦背后，是數(shù)據(jù)標(biāo)注的功勞。每個(gè)用戶的瀏覽行為都反映了該用戶的品位、愛好和購物習(xí)慣，通過對(duì)這些瀏覽記錄進(jìn)行分析能夠挖掘出用戶背后的潛在需求，從而將該用戶發(fā)展成為潛在客戶或有效客戶。智能營銷的相似推薦應(yīng)用場(chǎng)景如圖1-16所示。在個(gè)性化推薦場(chǎng)景中，最常涉及的標(biāo)注類型就是分類、意圖和關(guān)鍵詞標(biāo)注。在對(duì)數(shù)據(jù)做好分類并給出關(guān)鍵詞信息后，智能模型通過訓(xùn)練，可通過匹配方式將同類產(chǎn)品或相似產(chǎn)品進(jìn)行篩選，并呈現(xiàn)在用戶眼前，從而為用戶消費(fèi)提供方便。隨著智能營銷的應(yīng)用越來越多，如今的智能營銷場(chǎng)景已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止于此。基于大量的數(shù)據(jù)標(biāo)注實(shí)現(xiàn)的人工智能技術(shù)，目前，市面上已出現(xiàn)很多智能營銷、拓展客戶平臺(tái)。這些平臺(tái)能夠幫助了解目標(biāo)客戶群體，確定廣告投放的最佳時(shí)機(jī)和策略，采集大量潛在用戶的瀏覽記錄并做定向推送。這些都將成就以營銷大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的現(xiàn)代營銷模式，為精準(zhǔn)營銷帶來巨大的價(jià)值。1.3.9智能安防智能安防是得益于人工智能技術(shù)的又一成功應(yīng)用場(chǎng)景。隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，人們對(duì)于安防的認(rèn)識(shí)越來越深，社會(huì)對(duì)于安防的要求也越來越高。如今的生活中，傳統(tǒng)的安防設(shè)備及人員已不能滿足安全需求，智能安防的出現(xiàn)則給社會(huì)治理帶來了便利。目前，市面上出現(xiàn)的智能安防設(shè)備比比皆是，比如智能攝像頭、智能門禁、智能貓眼等，智能門禁的應(yīng)用場(chǎng)景如圖1-17所示。以現(xiàn)在使用廣泛的智能攝像頭為例，智能攝像頭區(qū)別于傳統(tǒng)攝像頭的是智能攝像頭不僅能夠拍攝畫面，還能對(duì)畫面中的內(nèi)容進(jìn)行識(shí)別和區(qū)分。比如，靜止的畫面中突然出現(xiàn)了動(dòng)態(tài)，或者畫面中出現(xiàn)了人物，智能攝像頭都會(huì)對(duì)這些內(nèi)容進(jìn)行標(biāo)識(shí)并向相關(guān)人員示警。要實(shí)現(xiàn)這些功能，當(dāng)然少不了數(shù)據(jù)標(biāo)注的功勞。在智能安防領(lǐng)域，應(yīng)用較多的人工智能技術(shù)是語音識(shí)別和圖像識(shí)別。在智能安防的語音識(shí)別中，主要應(yīng)用的是語音轉(zhuǎn)寫標(biāo)注。語音轉(zhuǎn)寫標(biāo)注支持的語音識(shí)別技術(shù)使得語音通話和問詢的實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)錄成為可能。這不僅節(jié)省了保安、記錄員等人力資源，還大幅提升了工作效率。就安防圖像識(shí)別而言，常見的標(biāo)注場(chǎng)景是目標(biāo)跟蹤、人臉打點(diǎn)、人體關(guān)鍵點(diǎn)、手勢(shì)標(biāo)注、人物特征標(biāo)注等。通過標(biāo)注人物的性別、年齡、膚色、指紋、表情、衣著等，為模型訓(xùn)練提供了海量數(shù)據(jù)，從而幫助機(jī)器實(shí)現(xiàn)快速識(shí)別。盡管智能安防已經(jīng)得到了成功應(yīng)用，但總體來說，其尚處于起步階段，因此還有很長的路要走。同時(shí)，隨著智能化程度越來越高，其對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)注的需求量也會(huì)急劇擴(kuò)大，數(shù)據(jù)標(biāo)注也必然會(huì)成為智能安防高度智能化道路上的主要問題。1.3.10智能制造智能制造一詞已為人們所熟知，這一理念也已成為行業(yè)的熱點(diǎn)。然而，很多人尚未認(rèn)識(shí)到的是，數(shù)據(jù)標(biāo)注已成為傳統(tǒng)制造向智能化轉(zhuǎn)變的必要環(huán)節(jié)。智能制造有著許多應(yīng)用場(chǎng)景，例如智能研發(fā)和設(shè)計(jì)；智能采購、訂單等。在車間里，帶有視覺系統(tǒng)的機(jī)器人，能夠像人一樣選取合適的零件。工廠里，高度智能化的質(zhì)檢機(jī)器人能夠像“黑臉包公”一樣篩選出所有的瑕疵產(chǎn)品，將生產(chǎn)質(zhì)量控制得分毫不差。這不僅節(jié)省了人力，而且將生產(chǎn)效率提高了無數(shù)倍。智能質(zhì)檢機(jī)器人的應(yīng)用場(chǎng)景如圖1-18所示。試想，這些智能質(zhì)檢機(jī)器人是如何辨別產(chǎn)品缺陷的？其實(shí)，這種智能化的背后都是數(shù)據(jù)標(biāo)注支持的結(jié)果。智能質(zhì)檢機(jī)器人之所以能精準(zhǔn)辨別產(chǎn)品缺陷，依靠的是其自身所具備的視覺能力，而這種視覺能力需要精準(zhǔn)度極高的視覺系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)。通過采集一定數(shù)量的產(chǎn)品的各個(gè)角度的圖片，由標(biāo)注人員進(jìn)行畫框、語義分割等標(biāo)注，這些帶有標(biāo)注的圖片就能夠幫助智能質(zhì)檢機(jī)器人訓(xùn)練出一雙智慧的“眼睛”，從而精準(zhǔn)地檢測(cè)出缺陷目標(biāo)。這也是數(shù)據(jù)標(biāo)注賦能于智能制造的一種體現(xiàn)?，F(xiàn)如今，數(shù)據(jù)標(biāo)注賦能的智能技術(shù)已不僅僅應(yīng)用于質(zhì)量檢查環(huán)節(jié)，在物料評(píng)級(jí)環(huán)節(jié)也常有應(yīng)用。例如，通過對(duì)廢料、雜物等進(jìn)行等級(jí)或某些特征的標(biāo)注，經(jīng)過訓(xùn)練后的模型可應(yīng)用于廢料二次回收定級(jí)的環(huán)節(jié)，既節(jié)省了所需的人力資源，又提高了工作效率。更重要的是，這種智能化的檢測(cè)也減少了因個(gè)人情感或素質(zhì)差異而導(dǎo)致的偏差和浪費(fèi)現(xiàn)象。1.3.11智慧物流隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，電商行業(yè)崛起，網(wǎng)購已經(jīng)成為我們生活中不可缺少的一部分。從日常的購物到每年的“雙11”“618”等活動(dòng)，網(wǎng)購無處不在。網(wǎng)購之所以能夠普及，得益于物流系統(tǒng)的完善，而網(wǎng)購成交量日益增長，傳統(tǒng)的物流模式已明顯跟不上節(jié)奏。如果只靠增加人工的方式滿足物流的需求，那么投入的成本將會(huì)十分巨大，而智慧物流的出現(xiàn)恰好打破了這一尷尬局面。以物流過程中的分揀步驟為例，尋常的人工分揀耗時(shí)耗力。以人工智能為基礎(chǔ)的分揀機(jī)器人的出現(xiàn)，卻使得這一操作變得簡單。智慧物流系統(tǒng)根據(jù)貨架位置及訂單優(yōu)先級(jí)，就近調(diào)配分揀機(jī)器人，可實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確的分揀。智能分揀機(jī)器人的應(yīng)用場(chǎng)景如圖1-19所示。目前，智能分揀機(jī)器人已被很多大型物流公司采用。既能節(jié)省人力、提高效率，還能在很大程度上避免人員砸傷等問題，使得物流作業(yè)更加安全。除分揀機(jī)器人外，很多大公司還推出了配送機(jī)器人，只要設(shè)置好配送路線，這些機(jī)器人就可以實(shí)現(xiàn)無人化物流配送。在智慧物流的實(shí)現(xiàn)過程中，主要解決的是計(jì)算機(jī)視覺和語言理解的問題。因此2D拉框、語義分割、實(shí)體標(biāo)注、詞性標(biāo)注等都是常用的標(biāo)注任務(wù)類型。隨著數(shù)據(jù)標(biāo)注的不斷發(fā)展，相信會(huì)有更多的智慧物流應(yīng)用出現(xiàn)在我們的日常生活中。上述場(chǎng)景僅僅是數(shù)據(jù)標(biāo)注輔助下的一小部分人工智能應(yīng)用場(chǎng)景。實(shí)際得益于數(shù)據(jù)標(biāo)注的應(yīng)用場(chǎng)景還有很多，例如，智慧園區(qū)、智能城市等，這里不再詳細(xì)說明?？傊?，隨著越來越多人工智能應(yīng)用場(chǎng)景的實(shí)現(xiàn)和推廣，人類的生活會(huì)發(fā)生巨大的變化，而數(shù)據(jù)標(biāo)注的重要性也會(huì)越來越凸顯。1.4常見標(biāo)注任務(wù)類型介紹1.4.1文本標(biāo)注（一）分詞、詞性標(biāo)注分詞是自然語言處理的最基礎(chǔ)步驟，該項(xiàng)標(biāo)注任務(wù)主要涉及中文分詞和詞性標(biāo)注任務(wù)。中文分詞的應(yīng)用很廣泛，信息檢索、漢字的智能輸入、中外文對(duì)譯、中文校對(duì)、自動(dòng)摘要、自動(dòng)分類等很多領(lǐng)域都能用到中文分詞。中文分詞是指對(duì)中文漢字進(jìn)行拆分，是將一個(gè)漢字序列切分成一個(gè)一個(gè)單獨(dú)的詞，如：我/愛/我的/祖國。分詞效果的好壞將會(huì)直接影響著句法樹等模型的效果。當(dāng)然，分詞也根據(jù)場(chǎng)景的變化而產(chǎn)生不同的需求。如“人民解放軍”一詞，在有些情況下需要拆分成“人民/解放軍”，在有些情況下則不需要去拆分。詞性標(biāo)注是指為分詞后生成的每個(gè)單詞標(biāo)注一個(gè)正確的詞性，也就是確定每個(gè)詞是名詞、動(dòng)詞、形容詞或其他詞性的過程。如，上面的例子：我/代詞 愛/動(dòng)詞 我的/代詞 祖國/名詞。在這個(gè)例子中，為了清晰地顯示詞性，我們未使用P、N、V等簡寫，而是直接用了詞性的全稱。分詞詞性標(biāo)注任務(wù)實(shí)施頁面如圖1-20所示。（二）依存句法標(biāo)注依存句法標(biāo)注最根本的目標(biāo)是針對(duì)給定句子，構(gòu)建一棵依存句法樹，捕捉句子內(nèi)部詞語之間的修飾或搭配關(guān)系，從而刻畫出句子的句法結(jié)構(gòu)。在依存句法標(biāo)注中，一般以句子中的“謂詞”為核心，從而認(rèn)為其他成分都是直接或間接與動(dòng)詞產(chǎn)生聯(lián)系。同時(shí)，需要了解的是，這種關(guān)系并非對(duì)等的，它是有方向的，依存句法樹示例如圖1-21所示。圖1-21給出了一個(gè)依存句法樹的示例。其中，$表示為節(jié)點(diǎn)，我們將$指向的詞稱為句子的根節(jié)點(diǎn)，即句子中最重要的詞。依存句法樹最基本的單元是依存弧，一條依存弧由三個(gè)元素構(gòu)成，一個(gè)是核心詞，通常就是句子的謂詞，也稱為父節(jié)點(diǎn)；另一個(gè)是修飾詞，通常稱為子節(jié)點(diǎn)，由句子中除謂詞外的其他成分充當(dāng)；還有一個(gè)是關(guān)系類型，其通常表達(dá)的意思是“修飾詞是以何種句法角色跟核心詞發(fā)生聯(lián)系的”。例如，在圖1-21中，“我”是“愛”的主語，“媽媽”是“愛”的賓語，這兩種關(guān)系分別用兩條依存弧來表示。此外，還需要注意的是，依存弧的箭頭方向是按照需求方約定的，或是由父節(jié)點(diǎn)指向子節(jié)點(diǎn)或是由子節(jié)點(diǎn)指向父節(jié)點(diǎn)，但要保證所有標(biāo)注方向是統(tǒng)一的，否則標(biāo)注的結(jié)果就會(huì)失去意義。（三）實(shí)體標(biāo)注實(shí)體標(biāo)注通常用于命名實(shí)體識(shí)別（NamedEntityRecognition，NER）任務(wù)。NER是NLP中一項(xiàng)非?；A(chǔ)的任務(wù)，信息提取、問答系統(tǒng)、句法分析、機(jī)器翻譯等很多NLP任務(wù)都離不開NER，NER的準(zhǔn)確度也決定著這些任務(wù)的效果，所以實(shí)體標(biāo)注是文本標(biāo)注中最常見的任務(wù)類型。要理解實(shí)體標(biāo)注，首先要了解什么是實(shí)體。實(shí)體是一種概念，一般指的是文本中具有特定意義或指代性較強(qiáng)的名稱詞，通常包括人名、地名、組織機(jī)構(gòu)名、日期時(shí)間、專有名詞等。實(shí)體這個(gè)概念很廣，只要是業(yè)務(wù)需要的特殊文本片段都可以稱為實(shí)體，例如，電影名、書畫名等。特別需要注意的是，一般情況下，如不放寬標(biāo)準(zhǔn)，必須是具有指向性的特指詞，也就是說，當(dāng)我們看到這個(gè)名詞之后能夠立刻反映出這個(gè)詞說的是什么、是誰。如果是一個(gè)泛指詞，則失去命名實(shí)體的本質(zhì)意義。在標(biāo)注過程中，實(shí)體標(biāo)注通常會(huì)以加標(biāo)簽的形式來實(shí)現(xiàn)，實(shí)體標(biāo)注樣例如圖1-22所示。（四）關(guān)系標(biāo)注關(guān)系標(biāo)注與實(shí)體標(biāo)注一樣，也是NLP中一個(gè)較為常見的重要任務(wù)，其主要目的是標(biāo)注句子中實(shí)體之間所隱含的語義關(guān)系，即在實(shí)體識(shí)別的基礎(chǔ)上來確定文本中實(shí)體間的關(guān)系類別，并做成結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。例如，郭子儀，字子儀，華州鄭縣人。從這句話中，我們可以判斷出人物郭子儀的出生地是華州鄭縣，因此可以標(biāo)注為郭子儀（出生地）華州鄭縣，這便是一條完整的關(guān)系。需要注意的是，關(guān)系標(biāo)注是有方向的，一般的關(guān)系方向?yàn)轭^實(shí)體指向尾實(shí)體，描述為頭實(shí)體的關(guān)系人是尾實(shí)體或尾實(shí)體是頭實(shí)體的關(guān)系人。例如：文火火這一輩子實(shí)屬不易，好不容易將兒子文子平拉扯大。本句中，通常會(huì)將關(guān)系描述為頭實(shí)體（文火火）的子女是尾實(shí)體（文子平）或尾實(shí)體（文子平）是頭實(shí)體（文火火）的子女。同時(shí)還需要注意的是，在關(guān)系標(biāo)注時(shí)，通常僅應(yīng)標(biāo)注那些就當(dāng)前來說實(shí)際存在的關(guān)系，否則便無實(shí)際意義。例如，原局長程度、準(zhǔn)局長趙東來，這兩種職務(wù)關(guān)系都不需要標(biāo)注。在關(guān)系標(biāo)注中，頭實(shí)體、尾實(shí)體及兩者之間的關(guān)系通常被合稱為三元組。例如，在圖1-23中，每一條記錄都是一個(gè)三元組。（五）事件標(biāo)注事件標(biāo)注是文本標(biāo)注中最具挑戰(zhàn)性的任務(wù)。首先，我們需要理解什么是事件。事件作為信息的一種表現(xiàn)形式，是指特定的人、物在特定時(shí)間和特定地點(diǎn)相互作用的客觀事實(shí)。事件標(biāo)注的主要目的是從非結(jié)構(gòu)化文本中標(biāo)注出特定事件的基本信息，并以結(jié)構(gòu)化形式呈現(xiàn)。通常來說，在事件標(biāo)注中需要抽取的要素主要包括事件的主體、客體、時(shí)間、地點(diǎn)、原因、結(jié)果等。例如，人物A于2019年8月前往中國會(huì)見人物B。在本句中，是一個(gè)會(huì)見事件，主體為人物A，客體為人物B，時(shí)間是2019年8月，地點(diǎn)是中國。這就是事件標(biāo)注大體要完成的任務(wù)。需要注意的是，在事件標(biāo)注過程中，只需要標(biāo)注實(shí)際發(fā)生的事件，未來要發(fā)生的以及當(dāng)前已經(jīng)不存在的事件標(biāo)注出來都沒有實(shí)際意義。在實(shí)際標(biāo)注過程中，事件標(biāo)注在系統(tǒng)中的實(shí)現(xiàn)方式有很多種，可以采用加標(biāo)簽的方式；也可以采用信息抽取的方式；還可以采用連線的方式，圖1-24所示為通過加標(biāo)簽的方式實(shí)現(xiàn)事件標(biāo)注。（六）意圖標(biāo)注意圖標(biāo)注是對(duì)話、搜索引擎及機(jī)器人等任務(wù)中最常見的標(biāo)注需求。它主要是指判斷文本所表達(dá)的目的，辨別出說話者想做什么或想了解什么，在標(biāo)注過程中，一般是通過加標(biāo)簽的方式實(shí)現(xiàn)。例如，為什么我的紅包能領(lǐng)不能用？這句話所表達(dá)的意圖就是“詢問紅包不好用的原因”；或者，我想找個(gè)價(jià)位便宜的酒店，其所表達(dá)的意圖就是“告知酒店價(jià)位檔次”并“詢問酒店名稱”。在意圖標(biāo)注任務(wù)中，有些任務(wù)的意圖并不是唯一的，也可能存在多種意圖的情況。同時(shí)有些任務(wù)也需要針對(duì)這些意圖去填寫槽值，如圖1-25所示。意圖標(biāo)注也會(huì)因?yàn)槭芤恍┮蛩赜绊懚鴮?dǎo)致難度增大。例如，用戶語言不規(guī)范、不標(biāo)準(zhǔn)，表意出現(xiàn)多種意圖，意圖的表述強(qiáng)度不夠，意圖隨時(shí)間推移而發(fā)生變化等。在標(biāo)注過程中，需要針對(duì)這些可能性逐一做出規(guī)定，從而為標(biāo)注提供更清晰的方向。（七）關(guān)鍵詞標(biāo)注關(guān)鍵詞標(biāo)注是新聞?lì)I(lǐng)域中最常用的標(biāo)注任務(wù)，其主要用于新聞的個(gè)性化推薦。通過標(biāo)注出的關(guān)鍵詞，可有針對(duì)性地為讀者推薦其關(guān)注或感興趣的新聞。那么，到底什么是關(guān)鍵詞？關(guān)鍵詞實(shí)際上是指反映一篇文章或一段文字核心內(nèi)容或主旨的詞或短語，一般情況下，看了關(guān)鍵詞之后，讀者能大體了解該篇文章主要講述的內(nèi)容是什么。關(guān)鍵詞標(biāo)注屬于較大的任務(wù)類型，在其大類下，還會(huì)根據(jù)不同的出發(fā)點(diǎn)和需求衍生出不同的子任務(wù)類型。例如，若標(biāo)注的出發(fā)點(diǎn)僅是為了反映文章的主旨內(nèi)容提高檢索率，則會(huì)采用最傳統(tǒng)的關(guān)鍵詞標(biāo)注，這類標(biāo)注一般會(huì)選擇反映文章中心思想的內(nèi)容或高頻詞；但若要以讀者興趣為出發(fā)點(diǎn)來為讀者推薦合適的文章，則需要標(biāo)注興趣標(biāo)簽，此時(shí)便需要標(biāo)注與文章主旨相關(guān)的、可能引起讀者興趣的詞或短語。但無論是常規(guī)關(guān)鍵詞標(biāo)注還是興趣標(biāo)簽標(biāo)注，都需要遵循關(guān)鍵詞標(biāo)注的基本規(guī)則。以興趣為導(dǎo)向的關(guān)鍵詞標(biāo)注案例如圖1-26所示。（八）分類標(biāo)注分類標(biāo)注是自然語言處理的一個(gè)基本任務(wù)，是指試圖推斷出給定的文本（句子、文檔等）的標(biāo)簽或標(biāo)簽集合。分類標(biāo)注應(yīng)用非常廣泛，例如，垃圾過濾、新聞分類、詞性標(biāo)注等。同時(shí)，它也是一個(gè)很廣泛的概念，例如，實(shí)體標(biāo)注、意圖標(biāo)注等，只要是針對(duì)某一條數(shù)據(jù)加標(biāo)簽的操作在一定意義上都可以算作是分類標(biāo)注。分類標(biāo)注可以是一個(gè)維度的，也可以是多個(gè)維度的，這主要取決于需求方的需求。多維度分類標(biāo)注的案例如圖1-27所示。（九）問句復(fù)述問句復(fù)述又稱為泛化，一般情況下，這種任務(wù)可以分為正例泛化和負(fù)例泛化兩種情況。正例泛化是指用不同的形式來表達(dá)相同的語義，即一句話百樣說。問句復(fù)述是自然語言中極其常見的現(xiàn)象，其可將提出的復(fù)雜問句改寫成一系列與其語義相同但形式不同的問句，避免了用戶提問的不規(guī)范，可大大降低系統(tǒng)對(duì)問句的理解和處理難度，對(duì)于提升自動(dòng)問答系統(tǒng)的效果有著重要意義。負(fù)例泛化是指問句的表達(dá)方式與原始問句相似，但意義不同。例如，種子問題為“你吃飯了嗎？”正例泛化的結(jié)果可以說成“用餐了沒有？”，負(fù)例泛化的結(jié)果可以說成“你中午吃的什么？”，正例泛化及負(fù)例泛化更多案例如圖1-28所示。（十）問答標(biāo)注所謂問答標(biāo)注，實(shí)際上是指從原始文本中抽取出問題和相對(duì)應(yīng)的答案。由于原始文本類型不同，問題和答案的標(biāo)注方式也會(huì)發(fā)生變化。例如，有些文本中只能找到答案，所以需要標(biāo)注師根據(jù)答案去生成問題，此為半抽取半生成的混合式問答標(biāo)注；還有些文本中能同時(shí)找到問題和答案，將其原樣抽出即可，此為完全抽取式的問答標(biāo)注。問答標(biāo)注案例如圖1-29所示。（十一）對(duì)話語料構(gòu)建在現(xiàn)實(shí)生活中，對(duì)話語料構(gòu)建是構(gòu)建智能對(duì)話系統(tǒng)的重要組成部分，其主要目的是根據(jù)規(guī)定的對(duì)話路徑、要求描述及知識(shí)庫等模擬真實(shí)的應(yīng)用場(chǎng)景，構(gòu)建真實(shí)的對(duì)話，并在構(gòu)建對(duì)話的過程中，針對(duì)每句對(duì)話所涉及的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行查找并關(guān)聯(lián)和回填槽值。從對(duì)話輪數(shù)的角度來說，對(duì)話語料的構(gòu)建可能是單輪的，也可能是多輪的。單輪對(duì)話就是指一問一答即結(jié)束的對(duì)話；多輪對(duì)話就是指所構(gòu)建的對(duì)話中包括多輪問答。從對(duì)話的領(lǐng)域來說，對(duì)話語料的構(gòu)建可能是單領(lǐng)域的，也可能是跨領(lǐng)域的?？珙I(lǐng)域是指一個(gè)對(duì)話任務(wù)中包含多個(gè)領(lǐng)域的子任務(wù)，例如，從旅游出行→餐館→酒店→交通等領(lǐng)域，多個(gè)領(lǐng)域的問答完成后，一個(gè)對(duì)話方可結(jié)束?？珙I(lǐng)域多輪對(duì)話案例如圖1-30所示。（十二）知識(shí)圖譜驗(yàn)證知識(shí)圖譜驗(yàn)證是知識(shí)圖譜構(gòu)建的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，它是對(duì)知識(shí)圖譜質(zhì)量的最終檢驗(yàn)。知識(shí)圖譜的構(gòu)建并不是一個(gè)靜態(tài)的過程，當(dāng)向原有知識(shí)圖譜引入新知識(shí)時(shí)，需要先確定該條新知識(shí)是否正確，并判斷其與已有知識(shí)是否一致。如果新知識(shí)是正確的，就可將其融合到原有知識(shí)圖譜中；如果新舊知識(shí)間存在沖突，那么要對(duì)這些知識(shí)進(jìn)行審核和判斷，確定是原有知識(shí)錯(cuò)誤，還是新的知識(shí)錯(cuò)誤。在有了判定結(jié)果后，就要對(duì)錯(cuò)誤的知識(shí)進(jìn)行補(bǔ)全、糾錯(cuò)或更新，然后再融合到原有的知識(shí)圖譜中。知識(shí)圖譜驗(yàn)證的任務(wù)較為復(fù)雜，其要考慮到原有知識(shí)圖譜及當(dāng)前知識(shí)的準(zhǔn)確性，還要兼顧新知識(shí)與原有知識(shí)圖譜的融合，并對(duì)新舊知識(shí)中相同的實(shí)體做對(duì)應(yīng)關(guān)聯(lián)處理。1.4.1語音標(biāo)注（一）語音切割轉(zhuǎn)寫語音切割轉(zhuǎn)寫是語音標(biāo)注中常見的任務(wù)類型之一，包括音頻切割和語音轉(zhuǎn)寫兩個(gè)步驟。音頻切割要求數(shù)據(jù)標(biāo)注人員將語音按照規(guī)定的時(shí)間間隔進(jìn)行分割，標(biāo)注過程中通過打點(diǎn)剪切的方式得以實(shí)現(xiàn)；語音轉(zhuǎn)寫是指將音頻中的內(nèi)容轉(zhuǎn)寫成文字的過程，這一過程通常是以手動(dòng)錄入的形式實(shí)施。語音切割轉(zhuǎn)寫標(biāo)注如圖1-31所示。語音切割轉(zhuǎn)寫任務(wù)并非我們想象的那樣簡單。在具體任務(wù)過程中，往往會(huì)存在很多細(xì)節(jié)的要求。例如：1）語音切割并非一次就能完成，它需要對(duì)音頻多次播放并反復(fù)打點(diǎn)；2）在轉(zhuǎn)寫過程中，要完全還原語音音頻，音頻中的語氣詞和中間有明顯字音的口語詞、兒化音等都不得有遺漏，比如“大家注意啊，嗯我今天宣布……”，其中的語氣詞“啊”“嗯”等均需要進(jìn)行轉(zhuǎn)寫，同樣的詞還有“這個(gè)”“那個(gè)”“下面”“這里邊”等；3）語音內(nèi)容的轉(zhuǎn)寫一般只針對(duì)有效音頻，背景音等有可能被算作是無效音頻，此時(shí)無特殊要求則不需要轉(zhuǎn)寫。這只是其中的一小部分要求，隨著語音轉(zhuǎn)寫準(zhǔn)確度要求的提高，其中所涉及的細(xì)節(jié)問題也會(huì)越多，具體細(xì)節(jié)還需要數(shù)據(jù)標(biāo)注人員在標(biāo)注過程中用心體會(huì)。（二）語音校對(duì)語音校對(duì)是一種與語音切割轉(zhuǎn)寫類似的任務(wù)，但其難度要低于語音切割轉(zhuǎn)寫。語音校對(duì)主要涉及的是語音轉(zhuǎn)文字方面的工作，是指針對(duì)原始的語音轉(zhuǎn)寫結(jié)果進(jìn)行檢查和修改。這些原始的語音轉(zhuǎn)寫結(jié)果一般為語音模型預(yù)處理的結(jié)果，這樣能夠使標(biāo)注的速度更快，同時(shí)也比語音切割轉(zhuǎn)寫任務(wù)要更容易一些。語音校對(duì)標(biāo)注如圖1-32所示。（三）拼音和停頓標(biāo)注拼音標(biāo)注屬于TTS（語音合成）類任務(wù)中最常見也是最難的任務(wù)，主要目的是對(duì)照音頻和文本為文本添加拼音及聲調(diào)。該任務(wù)通常基于預(yù)處理結(jié)果來實(shí)現(xiàn)的，主要是審核拼音拼寫及聲調(diào)是否準(zhǔn)確，確認(rèn)文本與音頻是否對(duì)應(yīng)及按照音頻的停頓時(shí)長、標(biāo)注長短停頓等。拼音和停頓標(biāo)注如圖1-33所示。做該類任務(wù)需要對(duì)停頓時(shí)長有準(zhǔn)確地感知，對(duì)拼音的輕聲與兒化音及普通話的讀音有良好的語感，還需要對(duì)拼音聲調(diào)變化有較好的理解能力。但該任務(wù)在標(biāo)注過程中也并非沒有規(guī)律可循的，比如“的”字讀de時(shí)，只能是輕聲，四聲聲調(diào)有明顯發(fā)力感等。在標(biāo)注時(shí)，注意總結(jié)這些規(guī)律將有利于標(biāo)注效率和準(zhǔn)確率的提高，使標(biāo)注更加有針對(duì)性。（四）語音采集語音采集任務(wù)主要是指錄制語音，目的是為各類語音研究提供基礎(chǔ)資料。該任務(wù)通常會(huì)對(duì)環(huán)境等各方面因素有一定的要求。例如，要求錄音場(chǎng)景底噪、混響值、錄音人分貝等都要處于一定的范圍；有些任務(wù)需要有相應(yīng)的錄音設(shè)備；還有些任務(wù)需要在錄制語音的同時(shí)真人出鏡。為了使語音數(shù)據(jù)覆蓋更加全面，語音采集任務(wù)通常還會(huì)對(duì)錄制人的年齡群體及地區(qū)等有分布上的要求。語音采集任務(wù)的場(chǎng)景比較豐富，常見的有方言采集、檢喊票采集、生產(chǎn)車間語音采集、停車場(chǎng)語音采集、語音客服采集、酒店語音自助服務(wù)采集等。在做相應(yīng)的任務(wù)時(shí)，應(yīng)嚴(yán)格按照需求方的標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施。（五）字幕時(shí)間戳校正字幕時(shí)間戳校正主要是針對(duì)視頻或音頻字幕的，不同于轉(zhuǎn)寫類任務(wù)。轉(zhuǎn)寫類任務(wù)主要是對(duì)音頻轉(zhuǎn)換的文字進(jìn)行審核和校改，而字幕時(shí)間戳校正任務(wù)不需要對(duì)文字進(jìn)行處理。字幕時(shí)間戳校正的主要任務(wù)是確認(rèn)音頻與文字內(nèi)容間的時(shí)間對(duì)應(yīng)問題，確保聲音和文字內(nèi)容同步展示。換言之，就是確保當(dāng)聲音播放時(shí)，文本在屏幕上呈現(xiàn)，當(dāng)聲音停止時(shí)，文字在屏幕上消失。所以在聽音過程中，發(fā)現(xiàn)某段音頻與文字不對(duì)應(yīng)或起止時(shí)間有偏差時(shí)，便需要做相應(yīng)的時(shí)間調(diào)整。字幕時(shí)間戳校正如圖1-34所示。1.4.3圖像標(biāo)注文本、語音、圖像三類任務(wù)中，圖像標(biāo)注屬于最容易理解的類型，也是目前市面上標(biāo)注公司涉及最多的任務(wù)類型。從一定意義上來講，正是這個(gè)點(diǎn)點(diǎn)畫畫的工作為許多人提供了就業(yè)機(jī)會(huì)，更帶動(dòng)了地區(qū)經(jīng)濟(jì)。在我們的印象中，圖像標(biāo)注任務(wù)基本上都是畫框打點(diǎn)一類的操作，可能不會(huì)涉及太多的任務(wù)類型，其實(shí)不然。雖然只是畫框打點(diǎn)的工作，但是這些點(diǎn)和框卻分屬于不同的任務(wù)，并且在不同的任務(wù)類型中，對(duì)于點(diǎn)和框的要求也是不盡相同的。圖像標(biāo)注任務(wù)的類型也有很多，我們?cè)谶@里主要介紹8種，即拉框標(biāo)注、語義分割、關(guān)鍵點(diǎn)標(biāo)注、3D點(diǎn)云標(biāo)注、線標(biāo)注、目標(biāo)跟蹤、圖像