数据标注有什么好的方法？

数据标注有什么好的方法？

机器学习主要分为有监督学习，无监督学习和两者结合的半监督学习，而有监督学习和半监督学习需要大量的数据变成机器能够理解的数据，这个过程就需要进行数据标注工作。目前数据标注主要内容有：声音，文本，图像，视频。这次主要介绍一下我接触比较多的文本数据标注方法。

1. 文本分类标注

分类主要有2种方法：一是通过对文本阅读后直接判别，比如一些是否判定，情感分类等一些短文本的。二是需要对文本进行关键词提取，通过关键词标注进行分类判别，这种主要是针对一些长文本或者多轮对话中的应用场景。

2. 文本抽取标注

文本抽取是对非结构化的文本内容中所需要的信息字段进行提取，主要运用于大量较为规范的文本场景中，比如合同，公告等。这一类标注的时候标注标准一定要统一化，少数相对独立的特征值标注更有利于后期模型训练的效果。

无论是分类还是抽取，最关键的点都在于一定要标注正确，即便是少量的标注错误后期产生的badcase也会影响模型的准确度。所以这对标注人员的业务理解能力也会有一定的要求，在标注前最好进行标注相关内容的业务培训，用一点时间理解业务知识有利于提高标注的效率和准确率。