什么是机器学习中的文本标注？

关于文本标注你需要知道的一切

每天，我们都会与不同的媒体（例如文本、音频、图像和视频）进行交互，依靠我们的大脑来处理我们所看到的媒体并从中获得意义以影响我们的行为。最常见的媒体类型之一是文本，它构成了我们用来交流的语言。由于它是如此常用，因此需要准确和全面地进行文本标注。

通过机器学习 (ML)，机器被教导如何以一种有价值的方式阅读、理解、分析和生成文本，以便与人类进行技术交互。随着机器提高其解释人类语言的能力，使用高质量文本数据进行训练的重要性变得越来越无可争议。在所有情况下，准备准确的训练数据都必须从准确、全面的文本标注开始。

什么是文本标注？

算法使用大量带标注的数据来训练 AI 模型，这是更大的数据标记工作流程的一部分。在标注过程中，元数据标签用于标记数据集的特征。使用文本标注，该数据包括突出标准的标签，例如关键字、短语或句子。在某些应用中，文本标注还可以包括标记文本中的各种情绪，例如“愤怒”或“讽刺”，以教机器如何识别单词背后的人类意图或情感。

带标注的数据，称为 训练数据，是机器处理的内容。目标？帮助机器理解人类的自然语言。此过程与数据预处理和标注相结合，称为自然语言处理或 NLP。

这些标签必须准确而全面。做得不好的文本标注会导致机器出现语法错误或清晰度或上下文问题。如果你问银行的聊天机器人，“我如何暂停我的账户？” 它的回应是，“你的帐户没有保留它”，然后很明显机器误解了这个问题，需要对更准确的标注数据进行再培训。

在经过准确标注的文本数据训练后，机器将学会用自然语言进行足够有效的交流。它可以执行人类原本会执行的更重复和平凡的任务。这可以释放组织中的时间、金钱和资源，从而能够专注于更具战略性的努力。

基于自然语言的人工智能系统的应用是无穷无尽的：智能聊天机器人、电子商务体验改进、语音助手、机器翻译、更高效的搜索引擎等等。通过利用高质量文本数据来简化交易的能力对所有主要行业的客户体验和组织的底线具有深远的影响。

文本标注的类型

文本标注包括多种类型，例如情感、意图、语义和关系。这些选项可用于多种人类语言。

1.情感标注

情感标注通过将文本标记为正面、负面或中性来评估文本背后的态度和情绪。

2.意图标注

意图标注分析文本背后的需求或愿望，将其分为几个类别，例如请求、命令或确认。

3.语义标注

语义标注将各种标签附加到引用概念和实体（例如人物、地点或主题）的文本。

4.关系标注

关系标注旨在绘制文档不同部分之间的各种关系。典型的任务包括依赖解析和共指解析。

项目类型和相关用例将决定应选择哪种文本标注技术。

文本如何标注？

大多数组织都在寻找人工标注者来标记文本数据。人工标注器在分析情感数据时特别有价值，因为这通常是微妙的，并且取决于俚语和其他语言使用的现代趋势。

尽管如此，现有的大规模文本标注和分类工具可以帮助您快速、更廉价地部署您的 AI 模型。您采取的路线将取决于您尝试解决的问题的复杂性，以及您的组织愿意做出的资源和财务承诺。

了解您当前的 目标和长期 愿景

你需要什么样的数据

定义需要哪些类型的标注作为模型的训练数据——无论是文档级别的标签还是令牌级别的标签，无论是从头开始收集数据还是标记数据或检查机器预测。这是定义目标的重要第一步。

您需要多少数据以及多长时间

体积数据和所需的数据吞吐量是决定数据标注策略的重要因素。当您的需求较低时，从开源标注工具开始或订阅自助服务平台可能是个好主意。但是，如果您预见到您的团队对标注文本数据的需求将快速增长，那么花时间评估您的选择并选择一个可以长期工作的平台或服务合作伙伴可能是一个好主意。

您的数据是在专业领域还是非英语语言中

专业领域或非英语语言的文本数据可能需要标注者具备相关知识和技能。当您扩展数据标注工作时，这可能会造成限制。在这种情况下，选择能够满足这些特殊需求的合适合作伙伴变得至关重要。

你有什么资源

您可能有一个经验丰富的工程团队来处理您的数据和构建模型。您可能已经拥有一支专家标注者团队。您甚至可能拥有自己的标注工具。无论您拥有什么资源，您都希望在获取外部资源时最大化它们的价值。

超越基于文本的数据

还可以从图像、音频和视频文件中提取文本数据。如果出现此类需求，您需要您的标注平台或服务提供商能够处理来自这些非文本数据的转录任务。这也是您在选择标注解决方案时应该考虑的因素。