l 自然语言理解
包括 ocr 转写、词性标注、命名实体标注、语句泛化、情感分析、句子编写、槽位
提取、意图匹配、文本判断、文本匹配、文本信息抽取、文本清洗、机器翻译等。
l 自动驾驶点云
包括 3D 点云目标检测标注、3D 点云语义分割标注、2D3D 融合标注、点云连续帧
标注等。
4.数据标注可以应用到哪些业务场景?
(1)智能驾驶
智能驾驶汽车需要使用算法处理大量复杂场景,需要有海量准确高质量的数据对算
法模型进行训练,车辆、行人、障碍物、天气、车道线、路标等车外环境识别算法,
驾乘人员的疲劳监测、违规行为识别算法,智能座舱的语音交互、多模态交互技术
都需要标注数据。
(2)智能安防
智能安防是人工智能与信息技术结合的关键领域,需要高质准确的数据对技术进行
训练升级。门禁生物识别、城市道路监控、车辆人流监测、违规行为监测、高空抛
物监测、行人重识别等 AI 技术都需数据标注过程。
(3)智能家居
以 AI 驱动智能家居,两者同向发展的 AIoT 是目前主流趋势。人脸识别、指纹识别
门禁系统、非法闯入检测、扫地机器人、智能语音助手、智能终端控制等场景的 AI
技术都需要度数据进行标注。
(4)智慧金融
AI 为传统金融行业、零售行业赋能,简化商业购买流程。身份认证、智能客服、智
能营销、智能风控、虚拟购物场景的商品图像、票据单据、人脸识别、指定语料等 AI
技术都需要数据标注支持。
(5)智能互联网
智能互联网包括智能应用、文娱互动、智能搜索、内容审核等主要场景,聊天机器
人、图文检索、多模态意图判断、情感分析、违法违规内容审核、智能美颜等 AI 技
术需要数据标注支持。