四川数据标注的质量直接关系到模型训练的优劣程度，因此要为数据标注建立一套完整既定的数据标注流程，对图像、语音、文本等进行有序而有效的标注。

1、数据采集。数据采集与获取是整个数据标注的首要环节。目前对于数据标注的众包平台而言，其数据主要源于提出标注需求的人工智能企业。人工智能企业通过互联网获取公开数据集与专业数据集。数据采集的方式包括内部数据库提取数据、下载政府、科研机构、政府的公开数据集，也可以通过网络爬虫爬取知乎、豆瓣、网易的数据。

2、数据清洗。在获取数据后，并不是每一条数据都能够正常使用，有的数据是不完整、不一致、有噪声的脏数据，需要经过数据预处理，才能真正投入问题的分析研究中。在数据预处理中，要把“脏数据”洗掉。数据清洗旨在对采集的数据进行筛选，去掉重复的、无关的内容，对于异常值与缺失值进行查漏补缺，同时平滑噪声数据，以帮助训练更为准确的数据模型和算法。

3、数据标注。数据经过清洗后，就进入标注的环节。在正式标注前，需求方的算法工程师会给出标注样板，并为标注员详细阐述标注需求与标注规则，在充分讨论和沟通之下，保证数据输出的方式、格式以及质量，这就是试标过程。试标后，标注工程师按照要求对数据进行标注，对图像、视频、语音、文本等素材进行分类、标框、描点等操作，打上不同的标签，满足人工智能的应用需要。

4、数据质检。不管是数据采集、数据清洗，还是数据标注，通过人工处理的方式并不能保证完全正确。为了提高输出数据的正确率，数据质检成为重要的一环，而最终通过质检环节的数据才算是真正过关。质检可以通过抽查或者排查的方式。检查时，一名或多名审核员，对数据层层把关，如果数据不合格，就交由数据标注人员返工，知道最终审核通过为止。