行业分享：文本数据标注的整体流程、类型与应用场景

上次分享的文本标注收到朋友们的咨询和讨论，那今天和大家分享一些文本数据标注行业情况。

自然语言对话是网络大数据语义理解的主要挑战之一，被誉为人工智能皇冠上的宝石，而文本数据标注就是这一系列工作中最基础、最重要的环节。自然语言对话系统的研究是希望机器人能够理解人类的自然语言，同时实现个性化的情感表达、知识推理和信息汇总等功能。

文本标注的目标则是帮助机器理解人类的自然语言，通过标注数据中的标签，例如关键字、符号、短语或句子，甚至是隐含的各种情绪，教会机器识别文本中的人类意图或者情感，并促使机器人对人类的情感做出精准定位。

什么是文本数据标注

作为常见数据标注类型之一，文本标注指将文字、符号在内的文本进行标注，让计算机能够读懂识别，从而应用于人类的生产生活领域！

文本数据标注的重要性

在人工智能的三要素数据、算力和算法中，数据相当于AI算法的燃料。简单理解，文本数据标注相当于为“投喂”AI准备“饲料”。机器学习中的监督学习和半监督学习都需要人工标注好的数据进行学习，其训练集、验证集和测试集都是标注过的数据。

当前，虽然有很多公开的语料库可供使用，但对于垂直领域来说，还是需要构建自己的专业语料库后训练模型效果比较理想，也经常会出现自己根据实际业务需求而进行数据标注的情况。

实际上，与图片、语音、视频等其他模态的数据标注相比，文本标注更具有其自身的特点，这也就产生了后续一些十分经典的标注故事。