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多语言文本和媒体注释

人工智能系统在每一轮成功的信息处理中都会变得更加智能,因为每一次协同都能让系统进行测试、测量和学习。 我们可以从公司发展中看到相同的模式,这就是为什么我们对机器学习和数据科学充满热情的原因所在

文本和媒体注释详细信息的快捷方式

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文本和媒体注释

机器学习与数据分析工程子集

导言

文本和媒体注释或数据标注是对训练数据(文本、视频或图像)的各个元素进行标注的过程,以帮助机器理解数据中的具体内容。 然后在模型训练中应用这些注释数据。

注释数据是有监督学习模型的生命线,因为此类模型的性能和准确性取决于注释数据的质量和数量。 注释数据之所以重要,是因为

  • 机器学习模型有多种重要应用
  • 寻找高质量的注释数据是构建机器学习模型的主要挑战之一

详细注释

文字注释

文本注释是根据客户要求的不同标准在源内容上添加注释。 文本注释由情感、意图、语义、实体或关系等多种元素组成。

情绪

情感注释 通过将文本标注为积极、消极或中性,发现文本中的情感和色调

意图

意图注释捕捉文本背后的愿望,并将其分类,如命令、请求、确认等。

语义学

语义标注是指对文本中的概念和实体(如人物、地点或主题)进行标注。

关系

关系注释标记内容不同部分之间的关系。 任务包括依赖关系和核心参照解析。

大多数组织都会寻求人工标注者来标注文本数据。 人工注释器在分析情感数据时尤为重要,因为情感数据通常会有细微差别,并取决于俚语和其他语言使用的现代趋势。 关于资料来源,REEID GCE 既接受结构化和非结构化内容,也接受需要进行 OCR 的源文件。

行业举例

医疗保健

文本数据注释在医疗保健行业发挥着重要作用,尤其是当我们在医疗领域处理基于人工智能的服务时,如患者病历管理、医疗保健聊天机器人等。
在这种情况下,我们不能冒数据不准确的风险,因为这关系到病人的生命。

以下是文本注释发挥重要作用的一些使用案例:

实体注释用于提取医疗报告中的详细信息,如血压水平、血红蛋白等数字数据。

  • 实体注释用于注释医生处方中的药物、剂量、服药时间等。
  • 用于研究和学习目的的意图注释和语言学注释,可注释上下文的细节和关键内容,使大量内容更容易阅读。
  • 情感注释用于医院、实验室或医疗保健应用中的反馈目的。
  • 意向注释、语言学注释和语义注释适用于医疗保健应用中的客户服务以及聊天机器人。

物流

物流和供应链行业正在飞速发展,技术的应用也是如此。 从账单和发票标签到虚拟助理,每天都会产生大量数据。

客户服务虚拟助理通过识别用户信息中的特定实体来检测用户意图。

当客户前来询问费率时,虚拟助理会问几个问题,并立即提供大致的费率。 从回复中提取实体和有用信息,进一步处理并提供比率。

物流中的数据注释也有以下用途:

  • 实体注释用于注释账单和发票中的名称、金额、订单号、项目等。
  • 客户反馈的情感和实体注释。

银行业

如今,我们使用网上银行,包括与应用程序和网站进行交互,以进行交易和获得银行提供的其他服务,因此银行业务的使用案例范围非常广泛。
银行业数据标签的一些使用案例包括

  • 文本分类有助于预测客户流失率
  • 客户服务和聊天机器人可使用意图、情感和语言注释。
  • – 实体注释用于从各类表单中提取实体,如姓名、金额、银行账号等。

政府

注释在政府部门的应用与银行业类似,但范围更广。 政府部门包括教育部门、科研部门、食品药品部门、法律部门、税务部门、媒体等。

在这一领域中,注释的使用包括:

  • 为上述所有部门的客户服务、聊天机器人和虚拟助手提供意图、实体和语言注释。
  • 文本分类,用于根据案件内容将法律案件分为刑事、民事等类别。
  • 为警察和犯罪部门提供语言注释,用于检测犯罪和各种案件及报告的语气、语义等。
  • 为所有政府文件进行实体注释,如名称、部门、地点和关键短语。

媒体和新闻

媒体和新闻是另一个拥有大量文本内容的领域,可以广泛使用注释来理解内容。

媒体和新闻中的数据注释有以下用例:

  • 实体注释用于注释各种文章中的各种实体,如名称、地点、关键短语、数字等。
  • 文本分类用于将内容归类为各种新闻标签,如体育、教育、政府、国内、国际、娱乐等。
  • 语言学注释和语义学注释用于注释文章和新闻报道的语音、语义和话语。
  • 除上述用例外,还有其他各种子域,如研究、教育、娱乐、电子商务、多媒体等。

图像标注

图像注释是对图像的各个部分进行标注,以教授人工智能或 ML 模型的过程。 例如,机器学习模型对标记的数字图像有很高的理解能力(就像人类一样),可以理解它所看到的图像。 根据使用情况,图像中的标签数量可能会有所不同。 图像标注有以下几种基本类型。

图像分类

起初,机器使用带注释的图像进行训练,然后根据预先定义的带注释图像确定图像显示的内容。

物体识别/检测

图像分类的另一种形式。 它是对图像中实体的数量和具体位置的正确描述。 在图像分类中,标签被分配给整幅图像,而对象识别则是对实体进行单独标记。 例如,在图像分类中,图像被归类为海滩或森林。 物体识别可单独标记图像中的各种实体,如人、动物或汽车。

细分

一种更高级的图像注释形式。 为了更容易解读图像,它将图像分解成多个部分,这些部分被称为图像对象。 图像分割有三种类型:

  • 语义分割:根据图像中相似物体的属性(如大小和位置)对其进行标注。
  • 实例分割:可以对图像中的每个实体进行标记。 它定义了实体的属性,如位置和数量。
  • 全景分割: 结合使用语义分割和实例分割。

视频标注

视频标注是对视频片段进行标记或标注的过程。 这样做是为了将其作为训练机器学习(ML)和深度学习(DL)模型的数据集。 因此,这些经过改进的神经网络可用于计算机视觉应用,如自动视频分类工具。 它有助于逐帧精确检测视频中的物体并对其进行分类。 通过计算机视觉视频标注识别物体与图像标注类似:可以使用边界框、语义分割、折线等。 您也许知道,视频标注的任务是检测视频中的移动物体,并在帧与帧之间的物体轮廓中对其进行识别,以便训练人工智能模型。

视频注释类型

你有必要了解视频注释技术的类型。 这将有助于了解注释要求。

2D 标记
这种视频标注方式是用方框来标记视频中的对象。 注释器在对象的周边画方框。

三维标注
这种方法使用三维方框来标注物体,使人工智能模型能够精确测量物体的所有三维空间及其与周围物体的协同作用。

多边形标注
当关注对象的形状不规则时,多边形标注就成了最精确的方法。

地标/关键点
关键点标注依赖于为对象添加点。 这对于捕捉面部表情、身体部位、车辆、仪器和其他移动骨骼物体的运动非常有效。

直线和样条线 直线和样条线的主要用途之一是确定自动驾驶汽车系统中常用的车道和区域边界。

数据安全措施

我们将对您的数据和自有资源进行特别保护。 我们理解,您的某些文件和信息应保存在非特权人员和/或机器人看不到的地方。 以下是我们在各业务部门部署的安全控制措施和方法:

  1. We don’t use cloud based storage services (Google, Dropbox etc.) for sensitive data ( unless specified otherwise by Customer)
  2. 除非客户另有规定,否则我们不使用外包的 SMT(统计机器翻译引擎)。
  3. 除非客户另有规定,否则我们不会使用基于云的第三方引擎来构建、训练和部署机器学习系统和处理数据集。
  4. 我们仅使用安全传输协议进行对外通信
  5. 在本地存储器和分布式数据管理系统中对文件进行强加密
  6. 我们在线平台的强大访问权限(配置文件、角色、共享规则)
  7. 数据库记录级别的访问控制
  8. 对敏感数据的所有访问进行 MFA 身份验证
  9. 数据销毁和处置程序到位
  10. 入侵防御系统
  11. 多层数据丢失防护 (DLP) 系统和程序到位
  12. 数据匿名化程序(对外包项目非常重要)
  13. 定期安全和保密审计
  14. 欧洲和亚洲的数据中心(根据数据安全要求,选择特定的 DC)
  15. 完全符合GDPR
  16. 数据保护符合欧元区以外国家的规定
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