图像标注、文本标注、音频标注

图像标注的技术包括以下几个方面

（1）边界框（ Bounding Boxes )：最常见的一种标注方法，在物体周围绘制矩形框，以确定其位置和类别。

（2）语义分割（ Semantic Segmentation )：将图像中的每个像素标上相应的物体类别，从而对图像有一个详细的了解。

（3）实例分割（ Instance Segmentation )：与语义分割类似，但区分同一物体类别的各个实例。

（4）关键点标注（ Keypoint Annotation )：标记物体上的特定点或地标，如面部特征或关节，以分析物体的结构和运动。

文本标注的技术包括：

（1）实体识别（ Entity Recognition )：识别和归类文本中的实体，如名称、组织或地点。

（2）情感分析（ Sentiment Analysis )：给文本贴上情感分数的标签（例如，积极、消极、中立），以了解文本中表达的情感和意见。

（3）词性标注（ Part - of - Speech Tagging )：将语法类别分配给句子中的词，如名词、动词、形容词等，以分析文本的结构。

音频标注包括：

（1）音频标注的技术包括：

（2）转录（ Transcription )：将口语转换为书面文本，使 ML 模型能够分析和处理语音。

（3）说话人辨认（ Speaker Identification )：用说话人的身份给录音片段贴标签，使模型能够区分多个说话人

（4）声音分类（ Sound Classification )：对音频记录中的声音进行分类，如音乐、语音或环境噪音。

四川数据标注中，清楚各类标注后，就能在数据标注中充分掌握其深刻内涵。