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数据标注是大部分人工智能算法得以有效运行的关键环节。简单来说，数据标注是对未经处理过的语音、图片、文本、视频等数据进行加工处理，从而转变成机器可识别信息的过程。

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数据标注的意义

目前主流的机器学习方式是以有监督的深度学习方式为主，对于标注数据有着强依赖性需求，未经标注处理过的原始数据多以非结构化数据为主，这些数据难以被机器识别和学习。只有经过标注处理后的结构化数据才能被算法模型训练使用。

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图像标注

图像标注是对未经处理的图片数据进行加工处理，转换为机器可识别信息，然后输送到人工智能算法和模型里完成调用。常见的图像标注方法有语义分割、矩形框标注、多边形标注、关键点标注、点云标注、3D立方体标注、2D/3D融合标注、目标追踪等。

文本标注

当对文本进行数据标注时，它只是帮助人工智能和机器改进语音识别的一种方式。通过标注，人工智能可以更好地理解人类之间的交流和说话过程。在实际使用方面，人工智能可以利用文本标注来充分理解用户所说的内容并提供有意义的回应。

视频标注

与文本标注不同，视频标注充分利用视频来解释多个移动对象之间发生的事情。通过视频标注，逐帧分析对象。

语音标注

语音标注的就是标注员把语音中包含的文字信息、各种声音先“提取”出来，再进行转写或者合成，标注后的数据主要被用于人工智能机器学习，这相当于给计算机系统装上了“耳朵”，使其具备了“能听”的功能，使计算机可以实现精准的语音识别能力。