人工智能深度学习的数据标注已经发展成为一个全新的行业，机器学习对于数据的需求不仅仅数量在上升，质量和精确度也在不断的增加。在这样一个行业背景下，对于像数据标注师、质检师和项目经理等专业人才的需求量也大量增加。所以，想要加入这个行业，不仅仅要学习了解什么是数据标注？更要学习数据标注的类型有哪些，并且能够在相应的项目标注平台上熟练操作。

四川数据标注有很多类型，如分类标注、标框标注、描点标注、区域标注等。接下来，精数标注研究院带大家学习几种常见的数标注分类，希望对大家在学习工作中有所帮助。基础的数据标注类型有计算机视觉、语音工程、自然语言处理。

一、计算机视觉类。拉框标注：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：标记图像中存在的内容及位置，根据属性进行像素级分割，支持单属性、多级属性。

3D点云标注：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：对人脸关键点、人体骨骼关键点、人脸五官等进行关键点标注。

线标注：支持贝塞尔曲线和普通线段标注，支持对车道线进行贝塞尔曲线标注，使用线段将图像目标的边缘、轮廓用线段标注。

2D/3D融合标注：对2D平面图与3D点云图映射的数据组进行标注，支持自动贴边、跨帧复制、测距、2/3D图片标注分离等多种功能。

二、自然语言处理类。OCR转写：将图像中的文字进行识别，并以文本的形式转写。

文本信息抽取：把文本里包含的信息进行分类和打标签等结构化处理。

NLU语句泛化：基于特定文本数据进行多角度泛化，以不同的描述方式重组语句。

词性标注：基于特定文本数据进行词性理解标注，如动词、名词、形容词等。

情感判断：针对指定文本数据，判断该文本的情感类别并给出相应的标签，如积极、消极等。

意图判断：常使用分类的方法将句子分为相应的意图种类，进而判断语义意图。

三、语音工程类。ASR语音转写：提取语音数据特征，转写为对应的文本或命令。

语音情绪判定：从语音数据中识别说话人的情绪状态。

声纹识别标注：对音频数据中的说话人进行辨认或确认。

语音切割：根据需求，将语音实现分段切割。

按照标注的难易程度来划分，可以分为常识性标注和专业性标注。