数据标注是对文本、视频、图像等元数据进行标注的过程，标记好的数据将用于训练机器学习的模型。 常见的数据标注类型有文本标注、语义分割和图像视频标注。 这些经标注的训练数据 集可用于训练自动驾驶、聊天机器人、翻译系统、智能客服和搜索引擎等人工智能应用场景之中。
1、人工标注
由人工标注员对原始数据进行标注，例如对图像中的目标进行框选，对文本进行命名实体识别等。
优点：人工标注精度较高；
缺点：人工标注成本高、速度慢。
2、自动标注
使用已有的机器学习模型对数据进行自动标注，例如使用图像识别模型对图像中的物体进行识别和分类。自动标注的速度快，但精度有时会受到模型本身的限制。
优点：自动标注效率高；
缺点：模型本身会限制标注结果的精度。
3、半自动标注
结合人工标注和自动标注的方法，例如使用人工标注员对部分数据进行标注，然后使用这些标注数据训练一个自动标注模型，最后用该模型对剩余数据进行标注。
优点：减少了人工标注的成本，同时保证标注的精度。
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