数据标注如何提升速度

㈠ 数据标注如何提高准确性

提高人工数据标注的准确性可以从以下几个层面入手：

一、加强标注员培训，提高标注能力。

人工智能本质上是先有“人工”，后有“智能”，数据标注行业尤其如此。目前的数据标注行业仍属于劳动密集型产业，几乎所有的数据都依赖于人去标注。因此标注员的素质高低将直接影响标注数据质量的好坏。

通过自建标注团队，并设立合理的培训机制，可以有效提高标注员的标注能力，进而提高标注结果的准确率。

二、提高管理和执行系统平台化融合能力

随着AI基础数据需求多样化，以及复杂程度的提升，以往项目经理“人管人”的管理方式和使用单一工具应对单一需求的执行方式在质量和效率上都显得捉襟见肘。因此，拥有一套自主研发管理和执行一体化平台，能在提升人机协作效率，扩大产能，灵活可变地增加标注能力之外，准确地把控每一环节的数据安全和质量问题。

三、建立全面的质检与审核机制。

质检与审核体系的建立可以有效提高整体标注的准确率。同时，通过引入AI辅助，可以大幅提高质检与审核的效率与准确率。

㈡ 怎么提高标注对数据标注的熟练度

数据标注员提高标注数量度主要有两种方式：
一.个人多加练习
熟能生巧，这是永恒不变的真理。数据标注行业内，很多业务存在趋同的情况，标注员在执行完成一个项目后，在下次执行同类型项目时，可明显提高熟练度。
二.使用高效率标注工具
工欲善其事必先利其器，一款高质量的标注效率可以有效提高标注员的工作效率。

㈢ 数据标注思考

在机器学习项目中，数据标注是少不了的，因为机器学习项目大多数都是有监督学习，而有监督学习都是需要label的，这些label大多数都需要编辑来进行标注。

所有的标注都可以归结为两个目标：

对于线上的数据标注，要经过以下的过程：

智能客服的QA项目指的是，用户提问一个问题，然后智能客服预测出来这个问题是明确问题，模糊问题，还是不可回答的问题。对于明确问题，智能客服返回对应的回答；对于模糊问题，智能客服返回一个列表问题，用户可以选择他真实想问的问题；对于不可回答的问题，智能客服会提示这个问题暂时不知道怎么回答。
这可以抽象为一个分类问题（也可以抽象为一个匹配问题）。

那么在数据标注的时候，假设每天线上的数据量为N，可以每次随机抽取1000条进行数据标注（随机抽取才能代表整体分布），每周抽2次。这里的抽样是根据实际情况来设定的，在项目初期，为了较快地积累数据，可以每次多抽一些数据，并且每周多抽几次。当后期项目较为稳定的时候，可以减少这个量。

上述标注方案可以衡量模型在数据上的效果，也能够积累数据迭代模型。但是还存在一些问题，比如对一些低频的问题处理不是很好，因为低频的问题在训练集中出现的次数也少。这个时候，就可以专门搜集一批疑似低频的问题让编辑标注，进行纠偏，强化模型的效果。

总结来讲就是：对总体进行抽样评测；对部分标签单独抽样迭代模型。

语音质检项目指的是对销售或者客服的说话内容进行检测，检测出坐席说话违规内容。
这可以抽象为一个分类问题。这类问题最明显的缺点就是，坐席的违规次数总是很少的，可能100通电话只有1通是违规的。

假设线上违规内容检出率是1%，我们可以只对检出来1%的语音进行标注，可以计算出每个标签的精准率。这样做的好处就是，标注量小，节省人力。坏处显而易见，就是没有计算召回率。模型判断为正常的语音里，也可能存在很多的违规语音，检测出这部分语音的能力，模型是缺失的。
只有对模型检测正常的语音也进行标注，并把模型判为正常实际是违规的语音标注出来，喂给模型训练，才能让模型具备这方面的能力，提升召回率。但是这样就会让人力成本大大提升，毕竟线上的检出率极低。

面对上面这种困境，一种折中的解决方案就是，将正常语音做一些规则或者模型的过滤，过滤出潜在违规的录音交给编辑进行标注。但是这样还是不能根本解决模型召回率低的问题。

我们也没有较好的解决方案，目前的解决方案是：

总结来讲就是：只对检出标签评测精准率；对总体数据抽样计算召回率。

感觉这两个项目如果进行抽象，还是挺具有代表性的。深入了解了这两个项目的标注方法，所有分类问题的标注都可以从这两个问题进行演化。
智能客服项目可以看做常见的分类问题，这种问题中会存在标签不均衡的问题，我们的标注要求我们在能够衡量模型在数据上表现的同时，也能够搜集足够的数据来迭代模型。
语音质检可以看做标签有偏的分类问题，而且我们只关注占比很少的那部分标签。

总之，只要围绕着标注问题的两个目标思考，总能找到合适的标注方案。

㈣ 如何提高数据标注的效率

提高标注效率，可以从以下两方面着手：

1. 提高标注员的技术素质；

2. 使用高效率的标注工具，比如曼孚科技SEED数据标注平台。

预标注技术加持，标注效率提升4倍以上

㈤ 如何保证数据标注的高质量

可以从三方面着手：

1.提升标注员素质

目前的数据标注行业仍然是劳动密集型行业，人力在其中扮演者着至关重要的角色。

2.规范标注流程

规范标注流程，建立实时筛查体系。

3.使用高质量的标注工具

AI预标注技术可以在很大程度上避免纯人工标注过程中出现的各种问题，提升标注效率与准确率。

㈥ 数据标注平台介绍

数据标注是人工智能进行模型训练必不可少的一环。这是将最原始的数据变成算法可用数据的过程：原始数据一般通过数据采集获得，随后的数据标注相当于对数据进行加工，然后输送到人工智能算法和模型里进行调用。

上述概念阐释的背后实际上潜藏着一个正在茁壮成长的商业机会，尤其随着AI行业的发展，优质数据甚至可能是公司发展的壁垒。

按照人员规模，现在的数据标注行业分为小型工作室（20 人左右）、中型公司以及巨头企业。它们之间有各自的短板：专业的数据标注、采集小团队没有标注工具，开始逐渐向拥有更好技术资源的大平台靠拢 。与之形成对比的是，花费巨大资源打造专业全职标注团队的数据公司，却也受困于人力成本不得不把一些业务外包给小团队。

诸如巨头企业，虽然在努力搭建平台，但一方面更多是以消化内部需求为主，另一方面在人员培训和质量管控上，更多是流程化操作，缺乏合理的运营模式。

“没有一个标准。”基于上述的调研结果，在京东金融众智平台项目负责人看来，数据标注行业比较混乱。

在这种行业状况下，京东金融要做一个“中立”平台，成为需求方和最终标注团队之间的连接者：为小型工作室提供标注工具，同时也对需求方提供数据标注方案。

“京东众智 ”就是这样一个产物，它是专注于人工智能数据标注和采集的科技平台。上述负责人特意强调了“科技”二字，这意味着该平台并不是传统的众包模式，而是通过自身的科技能力，优化标注流程，提升标注效率，保证标注质量。

“大部分算法在拥有足够多的普通标注数据的情况下很容易将准确率提升到 95%，但从 95% 再去提升到 99% 甚至 99.9% 就需要大量高质量的标注数据。可以说，高质量的数据是制约模型和算法突破瓶颈的关键指标。”

京东众智的科技能力恰好表现在提高标注质量、提升标注速度、降低标注成本以及保证数据安全四个方面。

标注质量为先，而它又与标注人员息息相关。针对专业标注人才培养的流程，他们甚至要跟一些公司建立数据标注师认证标准，对不同人员评估其标注等级。 这符合京东众智“三擎互驱”的理念：让最专业的人用最专业的工具，在严谨的工作流程中完成数据的标注，并且由选拔出来的高水平专家进行审核，保证正确率。

准确率与客户的要求也有很大关系，比如众智平台的图片标注准确率在实测状态下能达到 99%，为了确保准确性，他们有 ACC 和抽检等四层过滤流程。

在保证数据标注质量的前提后就要比拼标注速度了。

当下 AI 解决方案落地速度普遍较慢。“传统的方式是有 AI 需求，然后需要先获取样本数据进行数据标注，标注之后再做模型训练。”但在数据标注之后如果不满意，还需要把数据返回重新优化，上述负责人表示，这样的方式导致从方案确认到落地可能需要 1 个月甚至时间更长。

众智平台的标注工具很大程度上提升了标注速度。“鲁班模板标注工具”可以组件化去配置。如果不同的公司对标注数据有不同需求，他们只需调整几个组件的配置就可以完成操作。

京东众智 Pre-AI 方案与传统方案的对比

更重要的是京东众智提出的“Pre-A.I”方案。此方案在标注过程中会不断添加智能元素，机器做预标注，标注人员只需在此基础上做细微的调整即可。

这些技术的应用在很大程度上节省了标注时间，而在 AI 市场竞争激烈的环境中，速度对创业公司而言尤为重要。“原来完整的标注流程如果是 1 个月的话，我们可能 3、4 天就可以交付了。”该负责人如此评估众智平台的标注效率。

数据标注速度提升的直接结果是标注成本自然会降低。不过，在行业一片混乱的数据运营模式下，数据安全是需求方最为关注的问题。

对于政府、银行等企事业单位而言，它们担心数据被转手，一般要求数据必需在自己的环境内进行标注。为此，他们提供了数据与流程分离方案。数据与流程分离方案针对客户自有标注平台和客户没有标注平台两种情况。

京东众智 DCS 方案流程

对那些数据标注需求比较大的大公司，众智平台可以打通京东金融和客户两者的标注平台，同时为标注流程有严格的质量把控。需要注意的是，标注环境实际上还是在客户环境下。对于没有标注平台的客户，京东金融提供了一套名为“众智星”的标注系统，它可以让数据不出客户环境就能完成数据标注。

据负责人介绍，该平台已于去年 8 月正式上线。目前平台上数据标注注册人员在 3 万以上，而数据采集的注册人员更是超过了 10 万人。

“京东众智旨在为 AI 行业提供最优质的基础数据，希望在不久的将来，国内大部分的 AI 公司都可以使用我们提供的高质量标注数据训练出更优质的模型和算法。这些模型和算法不仅要服务国内的用户，更要把中国的 AI 能力服务于全世界。为全球的人工智能行业助力是我们的初心。”负责人如是说。

㈦ 数据标注车辆拉框怎么做的快

按照以下步骤操作：
1、梳理标注数据类型。目前常见的数据的类型包括图片、文字、音频和视频，对于不同类型的数据，标注方法不同，相关数据标注服务商报价也不同。
2、明确数据标注方向。常见的标注方向包括语义分割、3D点云、文字转写、音频转写、自然语义处理、目标追踪。不同的方向，方式及需求不一样，针对图片类，常见标注为2D拉框、多边形拉框，对于智能驾驶行业，可能标注方向更多为车道线、语义分割等。
3、评估标注方式。对于较少量或简单的图片等形式，一般会选择自行标注，常见的图片标注工具如LabelImg，该工具可在Windows及Mac上安装使用。但如果遇到大批量图片标注，或音视频数据标注，LabeIImg就无法满足需求，需要需求外部服务商。
4、筛选外部标注服务商。目前国内在数据服务质量参差不齐，可通过标准予以筛选，避免后期服务质量不过关，导致重新标注。筛选标准：丰富的企业服务经验，优秀的标注平台或工具，具备相应的数据安全措施，稳定的数据服务团队。
5、标注数据审核。对标注数据质量把好关，如文件格式、标注贴合度、目标物体精准等。只有将合格的数据输送给业务部门，才能产生相应的价值。