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数据标注广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音工程等多项领域。
作为人工智能的基础，如今数据标注已经发展为一个庞大的产业，在数据标注内部，从业者也必将随着AI行业而一同进入细分市场追逐阶段，同时为创业者创造了大量的机会，为从业者提供了新型的就业机会。那么数据标注到底能在哪些领域进行应用？
数据标注有很多类型，如分类标注、标框标注、描点标注、区域标注等。以下是几种常见的数标注分类。
计算机视觉类
拉框标注：是一种对目标对象进行目标检测框标注的简单处理方式，常用于标注自动驾驶下的人、车、物等。
语义分割：语音通话、问询的实时转录，不仅可以节省宝贵的人力资源，还可以大幅度提升工作效率。
3D点云标注：将点云数据图像中的多类指定对象使用3D框进行标注。
关键点标注：关键点标注模板最大的应用即是对脸部的关键点进行标注，通过不同方位的关键点标注，可以判断图像上的人物的功能。
2D/3D融合标注：对2D平面图与3D点云图映射的数据组进行标注，支持自动贴边、跨帧复制、测距、2/3D图片标注分离等多种功能。
自然语言处理类
OCR转写：将图像中的文字进行识别，并以文本的形式转写。
文本信息抽取：把文本里包含的信息进行分类和打标签等结构化处理。
NLU语句泛化：基于特定文本数据进行多角度泛化，以不同的描述方式重组语句。
词性标注：基于特定文本数据进行词性理解标注，如动词、名词、形容词等。
情感判断：针对指定文本数据，判断该文本的情感类别并给出相应的标签，如积极、消极等。
意图判断：常使用分类的方法将句子分为相应的意图种类，进而判断语义意图。
语音工程类
ASR语音转写：提取语音数据特征，转写为对应的文本或命令。
语音情绪判定：从语音数据中识别说话人的情绪状态。
声纹识别标注：对音频数据中的说话人进行辨认或确认。
语音切割：根据需求，将语音实现分段切割。
除这些领域外，数据标注还广泛应用于新零售、教育、智慧安防等多项领域。
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