作为人类，我们倾向于理解短语的上下文、每个单词、句子或短语的含义，将它们与特定情况或对话联系起来，然后意识到语句背后的整体含义。另一方面，机器无法在精确的水平上做到这一点。他们不知道讽刺、幽默和其他抽象元素等概念，这就是文本数据标记变得更加困难的原因。这就是为什么文本注释有一些更精细的阶段，例如：

语义注释：对象、产品和服务通过适当的关键词标记和识别参数变得更加相关。聊天机器人也以这种方式模仿人类对话。

意图注释：用户的意图和他们使用的语言被标记为机器理解。有了这个，模型可以区分请求与命令，或推荐与预订等。

情感标注：情感注释涉及用文本数据传达的情感来标记文本数据，例如正面、负面或中性。这种类型的注释通常用于情感分析，其中训练 AI 模型来理解和评估文本中表达的情感。

实体注解：对非结构化句子进行标记以使其更有意义，并将它们转化为机器可以理解的格式。要做到这一点，涉及两个方面——命名实体识别和实体链接. 命名实体识别是对地名、人物、事件、组织等进行标记和识别，实体链接是将这些标签链接到跟随它们的句子、短语、事实或观点。总的来说，这两个过程建立了相关文本和围绕它的陈述之间的关系。

文本分类：句子或段落可以根据总体主题、趋势、主题、观点、类别（体育、娱乐等）和其他参数进行标记和分类。