数据标注、语义理解

数据标注、语义理解

文本标注：分词、实体识别、关键字提取、韵律分析、意图理解、指向关系、修饰关系、平行语料、文本类别、主题、情感倾向等。

图片标注：拉框、描边、语义分割、实例分割、目标检测、图像分类、关键点、ocr转写、属性判断、基于文本的标签（类），绘制在图像上的标签（即边框）等。

语音标注：语音转写、语音切割、语音清洗、情绪判定、声纹识别、音素标注、韵律标注、发音校对、把包含的各种声音先“提取”出来，再进行转写或者合成分析。

对话模型：通过场景化模拟不同角色进行对话标注，通过场景化语义理解进行意图识别、上下文理解、情感分析，生成自然、流畅的对话样本。

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  数据标注

  打标、分类、描边、转写、对话和注释

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  AI训练

  更好地学习和理解数据，从而提高模型的准确性和效率

数据是基石，标注是精雕，数据标注是连接原始数据和机器学习模型的桥梁。

—— 推动AI应用发展