¿Cuáles son los métodos de anotación de datos?
En general, el etiquetado de clasificación es etiquetado. Una imagen puede tener muchas categorías o etiquetas, como adulto, pelo largo, etc. Para las palabras, puede marcar sujeto, predicado, objeto, sustantivo, verbo, etc. La anotación de datos es un vínculo clave para que la mayoría de los algoritmos de inteligencia artificial se ejecuten de manera efectiva. En pocas palabras, la anotación de datos es el proceso de procesar voz, imágenes, texto, video y otros datos no procesados en información legible por máquina.
La anotación de categoría es el método de anotación más básico. Su expresión es generalmente que una imagen corresponde a una etiqueta digital. Por ejemplo, el conjunto de datos de perros y gatos se puede dividir en Perros y Gatos. Entonces, al diseñar etiquetas, puede usar 0 para PERROS y 1 para gatos. Además, la anotación de datos también incluye la anotación de puntos de seguimiento y la anotación de cuadros, y la anotación descriptiva no está incluida en los métodos de anotación.
La calidad de la anotación de datos y el proceso de anotación
La alta calidad de los datos se refleja en dos aspectos: primero, la gran cantidad de etiquetas, y segundo, la alta calidad de los etiquetas.
1. Estándar de calidad de la anotación de imágenes: la calidad de la anotación de imágenes depende de la precisión de la determinación de los píxeles. Cuanto más cerca estén los píxeles etiquetados de los píxeles del borde del objeto etiquetado, mayor será la calidad del etiquetado y mayor será la dificultad del etiquetado. Si la precisión requerida para la anotación de imágenes es 100, entonces el error entre el píxel anotado y el píxel del borde del objeto anotado debe estar dentro de 1 píxel.
2. Estándares de calidad para la anotación de voz: Durante la anotación de voz, la línea de tiempo de la pronunciación de los datos de voz debe estar sincronizada con los símbolos fonéticos del área anotada. El error marcado en la línea de tiempo de pronunciación debe controlarse dentro de 1 cuadro de discurso. Si el error es mayor que 1 cuadro de voz, es fácil marcar la siguiente pronunciación, lo que provoca que los datos tengan ruido.
3. Estándares de calidad para la anotación de texto: la anotación de texto implica muchas tareas y los estándares de calidad para diferentes tareas también son diferentes. Por ejemplo, el estándar de calidad para la segmentación de palabras es que la segmentación de palabras anotadas sea coherente con las palabras del diccionario y no haya ambigüedad. El estándar de calidad para la anotación de emociones es que el nivel de clasificación de emociones de la oración etiquetada sea correcto.