人工智能看似给人深不可测的感觉，但实际上人工智能的发展背后是需要大量的人类数据作为支撑，进而通过机器算法不断地模拟人类活动进行深度学习，识别这些数据样本去实现机器替代人工的愿景。
机器是如何理解这些数据的呢？在这里我们就要提到一个重要名词：“数据标注”。数据标注简而言之就是人类通过计算机等工具对各类型的数据如：文本、视频、图像、音频等，通过不同的标注方式为他们贴上标签并提供给机器学习的过程。

因此数据标注是人工智能发展过程中，必不可少的一个环节，今天呢，小编就给大家整理了一些在标注过程中常常会遇到的一些特殊名词，一起来看看它们都代表什么意思吧。

1.标签（Label）

标签呢，主要是标识数据的特征、类别和属性等。
标签的主要作用是用来，建立数据与机器学习训练要求所定义的机器可读数据编码间的联系。

简单来说的话：就如同我们对数据分类后需要给不同类别的数据按照要求“贴上”相对应的“标志”，举一个简单的例子，比如在语音标注中，我们会遇到一段音频的内容是一段音乐，那相对应的标签就是“music”。

2.标注任务（Annotation Task）

这个不会读也没关系，简单的认识就可以。
标注任务的定义：是指按照数据标注规范对数据集进行标注的过程。
这个不用多讲，就是做数据标注。

3.标注员（DataLabeler）

它的定义是：负责对文本、图像、语音、视频等待标注数据进行归类、整理、编辑、纠错、标记和批注的专业从业人员。

4.标注工具（DataLabeler）

是指数据标注员完成标注任务产生标注结果所需的工具和软件。标注工具按照自动化程度不同，可分为手动标注工具、半自动标注工具和自动标注工具。具体的标注工具在后续的分享中，我们会一一来学习。

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