現在網絡上關于深度學習算法的文章很多，但深度學習其實是數據驅動型。很多時候數據足夠好，能給算法開發提供很大的便利。

因此，本文主要講解數據標注。文章共兩個部分：（1）數據標注綜述（2）數據標注實踐要點

本文是第一部分：數據標注綜述

1、數據標注的作用

數據標注是大部分人工智能算法得以有效運行的關鍵環節。人工智能算法是數據驅動型算法，也就是說，如果想實現人工智能，首先需要把人類理解和判斷事物的能力教給計算機，讓計算機學習到這種識別能力。

數據標注的過程是通過人工貼標的方式，為機器系統可供學習的樣本。數據標注是把需要機器識別和分辨的數據貼上標簽，然后讓計算機不斷地學習這些數據的特征，最終實現計算機能夠自主識別。

2、數據標注的質量及標注流程

數據的高質量體現在兩個方面：一個標注的數量多，二是標注的質量高。

圖像標注的質量標準：圖像標注的質量好壞取決于像素點的判定準確性。標注像素點越接近被標注物的邊緣像素，標注的質量就越高，標注的難度也越大。如果圖像標注要求的準確率為100%，標注像素點與被標注物的邊緣像素點的誤差應該在1個像素以內。

語音標注的質量標準：語音標注時，語音數據發音的時間軸與標注區域的音標需保持同步。標注于發音時間軸的誤差要控制在1個語音幀以內。若誤差大于1個語音幀，很容易標注到下一個發音，造成噪聲數據。

文本標注的質量標準：文本標注涉及到的任務較多，不同任務的質量標準不同。例如：分詞標注的質量標準是標注好的分詞與詞典的詞語一致，不存在歧義；情感標注的標注質量標準是對標注句子的情感分類級別正確。

多數投票算法（majority voting，MV）是常用的標注質量評估算法。MV 算法是由約翰遜提出的一種通用性強的質量控制算法。它將絕大多數用戶選擇的結果視為最終結果。其基本思想為：假設有

個圖像標注任務 ，每個任務 對應一個二元分類。為提高標注質量和標注可靠性，將需要標注的對象 分配給 個員工（一共 個員工， ）。每個工人的標注結果為 ，再根據 推斷出 的最終標簽，其計算公式為：

圖像數據的標注流程為：

（1）數據清洗：排除數據存在缺失值、噪聲數據、重復數據等質量問題。

（2）數據標注：劃分標注任務、制定標注規范。進行標注任務。

（3）標注檢驗：由標注審核員或機器質檢機制，審核標注質量

3、常用的標注工具

知乎不能添加表格，點此處獲取下載方式。點擊標注工具的名稱，即可獲取下載地址。每個鏈接我都試了，如果連接不上可能是需要掛梯子。

Reference

[1]蔡莉,王淑婷,劉俊暉,朱揚勇.數據標注研究綜述[J].軟件學報,2020,31(02):302-320.

總結

以上是生活随笔為你收集整理的如何进行数据标注（1）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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