数据标注是对数据集进行处理的工作，旨在让机器能够理解和学习数据中的模式和信息。具体来说，数据标注员使用特定的工具对图像、文本等进行处理，以供机器学习算法使用。
数据标注的类型主要包括以下几种：
计算机视觉类：这类数据标注主要包括拉框标注、语义分割、3D点云标注、关键点标注和线标注。拉框标注是用2D框、3D框、多边形框等标注出图像或视频数据中的指定目标对象；语义分割则是标记图像中存在的内容及位置，根据属性进行像素级分割；3D点云标注是将点云数据图像中的多类指定对象使用3D框进行标注；关键点标注是对人脸关键点、人体骨骼关键点等进行关键点标注；线标注则支持贝塞尔曲线和普通线段标注。
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自然语言处理类：包括OCR转写、文本信息抽取、NLU语句泛化、词性标注、情感判断和意图判断等。
语音工程类：这类标注主要包括ASR语音转写、语音情绪判定、声纹识别标注和语音切割等。
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景联文科技是AI基础数据行业的头部企业，针对数据定制标注服务建立了先进的数据标注平台与成熟的标注、审核、质检机制，通过智能化的标注平台产品赋能AI训练数据行业，涵盖计算机视觉、语音工程、自然语言理解等主要AI算法领域，支持图像视频语音文本点云全类型标注工具，支持私有化软件部署。
数据标注是使用自动化的工具从互联网上专抓取、收集属数据包括文本、图片、语音等等。
对抓取的数据进行整理与标注。相当于互联网上的“专职编辑”。这个岗位工作任务简单的。数据标注师是从事人工智能行业的职位。数据标注师相当于互联网上的“编辑师”，负责用一些数据标注工具，对大量文本、图片、语音、视频等数据进行归类。
为计算机处理的数据添加标签或注释，以便让计算机能够理解和处理数据。它可以帮助计算机更好地理解数据，从而提高机器学习算法的性能。它可以帮助提高深度学习模型的准确性，提高自动化系统的性能，并有助于提高自然语言处理系统的可用性。数据标注的主要工作内容是对视频进行数据采集与标注，并定期向负责人反馈当前的标注进度。
常见的几种数据标注类型如下：
1、分类标注
分类标注，就是常见的打标签。一般是从既定的标签中选择数据对应的标签，是封闭集合，一张图可以有很多分类/标签：成人、女、黄种人、长发等，对于文字，可以标注主语、谓语、宾语，名词动词等。
2、标框标注
机器视觉中的标框标注，很容易理解，就是框选要检测的对象，如人脸识别，首先要先把人脸的位置确定下来。
3、区域标注
相比于标标注，区域标注要求更加精确，边缘可以是柔性的，如自动驾驶中的道路识别。
4、描点标注
一些对于特征要求细致的应用中常常需要描点标注，人脸识别、骨路识别等。
5、其他标注
标注的类型除了面几种常见，还有很多个性化的。根据不同的需求则需要不同的标注，如自动摘要，就需要标注文竟的主要观点。