四川数据标注的调研主要贡献于三个核心方面：

（1）基于LLM的数据标注；（2）评估LLM生成的标注；（3）利用LLM生成的标注进行学习；在复杂的机器学习和自然语言处理领域中，数据标注凸显出作为一个关键但具有挑战性的步骤，超越了简单的标签本身，涵盖了丰富的辅助预测信息。这个详细的过程通常涉及以下几个方面：

（1）对原始数据进行分类，使用类别或任务标签进行基本分类；

（2）添加中间标签以增加上下文深度；

（3）分配置信度分数以衡量标注的可靠性；

（4）应用对齐或偏好标签来将输出定制到特定标准或用户需求；

（5）标注实体关系以了解数据集中实体之间的相互作用；

（6）标记语义角色以定义实体在句子中扮演的基本角色；

（7）标记时间序列以捕获事件或动作的顺序；

在复杂的机器学习和自然语言处理领域中，四川数据标注凸显出作为一个关键但具有挑战性的步骤，超越了简单的标签本身，涵盖了丰富的辅助预测信息。