Primero, clase de imagen
1, marco rectangular
Para extraer un marco 2D, debe extraer un marco adecuado y seleccionar un objeto detectado (humano, coches, plantas, animales). Generalmente, una vez seleccionado el marco, es necesario etiquetarlo con los atributos correspondientes (género, edad, color, tamaño), etc.
2. Marco poligonal
El marco poligonal es un poco más difícil que el marco rectangular. Necesita dibujar un contorno alrededor del elemento de anotación en forma de marco de múltiples puntos. Al igual que los cuadros rectangulares, los cuadros poligonales también deben etiquetarse con los atributos correspondientes.
3.Reconocimiento OCR
El OCR tiene dos métodos de anotación, uno es utilizar encuadres multipunto y el otro es transferir el contenido que necesita encuadrarse con absoluta precisión. Este método de anotación se utiliza principalmente para la formación de texto.
4. Segmentación semántica
Este tipo de pintura es relativamente rara en comparación con pintar un marco. Es necesario distinguir los elementos en la imagen y etiquetar y completar cada parte por separado. Debe extraer algunos elementos seleccionados en el marco recortando la imagen y luego seleccionar las etiquetas de atributos correspondientes para que algunos elementos queden recortados.
5. Puntos
Los puntos se utilizan generalmente para marcar caras o partes clave, y limitarán y requerirán la ubicación de los puntos para lograr una detección y reconocimiento de alta precisión.
6. Revisión y clasificación de imágenes
Generalmente hay dos formas de juzgar imágenes, una es clasificar las imágenes y la otra es juzgar si las imágenes son válidas.
Segundo, lecciones fonéticas
1. Símbolos fonéticos
Los símbolos fonéticos son uno de los símbolos fonéticos más comunes. Los etiquetadores necesitan escuchar algún discurso antes de transcribir lo que escuchan. Los idiomas comunes incluyen (chino, idiomas extranjeros, dialectos), etc. , se puede dividir en palabras largas o cortas según el tiempo. En términos generales, el discurso que dura menos de un minuto (generalmente unos tres segundos) es un discurso corto. Factores como la duración del discurso, la calidad del sonido, los resultados de la puntuación previa, el corte, etc., afectarán en gran medida la dificultad de la transcripción del discurso.
2. Otros tipos de anotaciones de discurso
Otros tipos de discurso representan una proporción relativamente pequeña, por lo que es necesario juzgar si un fragmento de texto y un discurso se corresponden entre sí. o para identificar si un discurso contiene elementos sensibles ilegales.
Tercero, lección de texto
1. Anotación emocional
Esta etiqueta necesita juzgar la emoción contenida en una oración en función de una oración. Generalmente hay tres niveles (positivo, neutral, negativo). Si los requisitos son altos, se puede dividir en seis o incluso doce niveles de etiquetas emocionales.
2. Etiquetado de entidades
Es necesario extraer las entidades en una oración, como TV, refrigerador, baloncesto y, a veces, es necesario dividir la oración en enciclopedia, música. , noticias o instrucciones de acción en el texto y otras categorías.
3. Juicio de similitud
Es necesario juzgar si los significados expresados por dos oraciones son consistentes. Si el indicador consistente es 1 y el indicador inconsistente es -1, entonces no se puede determinar el indicador 0.
4. Otros tipos de anotaciones de texto
Otros tipos de anotaciones de texto, como las anotaciones de opinión pública, determinan si la empresa mencionada en un artículo tiene un impacto positivo o negativo. También existe una detección de sensibilidad del artículo para determinar si el contenido del texto contiene información confidencial ilegal.
El papel de la anotación de datos
1. Entrenamiento de aprendizaje automático: la anotación de datos es un paso necesario en el entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático supervisado. Al etiquetar o anotar datos, los modelos pueden aprender las relaciones entre los datos de entrada y las etiquetas de salida para realizar tareas como clasificación, regresión y predicción. Los datos de anotaciones de alta calidad ayudan a mejorar el rendimiento del modelo.
2. Análisis de datos y conocimientos: los datos etiquetados se pueden utilizar para el análisis de datos para ayudar a los investigadores y tomadores de decisiones a descubrir patrones, tendencias y correlaciones en los datos. Esto es muy importante para formular estrategias comerciales, estudios de mercado y apoyo a las decisiones.
3. Procesamiento del lenguaje natural: la anotación de datos de texto se utiliza para tareas de procesamiento del lenguaje natural, como análisis de sentimientos, reconocimiento de entidades nombradas, traducción automática, etc. Anotar texto ayuda a entrenar modelos de comprensión de texto y mejorar la precisión del procesamiento de texto.
4. Procesamiento de sonido y voz: el etiquetado de datos de voz y audio se utiliza en reconocimiento de voz, clasificación de música, análisis de voz y otras aplicaciones. El habla anotada ayuda a entrenar sistemas automáticos de reconocimiento de voz y herramientas de procesamiento de audio.
5. Diagnóstico médico: la anotación de datos de imágenes médicas es muy importante para el diagnóstico médico y la planificación del tratamiento.
Al etiquetar las imágenes de rayos X, resonancias magnéticas y tomografías computarizadas, los médicos pueden diagnosticar enfermedades con mayor precisión.