数据标注是使用特定工具对图像、文本等进行处理的工作。数据标注就是使用自动化的工具从互联网上抓取、收集数据包括文本、图片、语音等等，然后对抓取的数据进行整理与标注。
常见的几种数据标注类型介绍为：
1、分类标注：分类标注，就是我们比较常见的打标签。一般是从既定的标签中选择数据对应的标签，是封闭集合，一张图能够有很多分类/标签，比如成人、女、黄种人、长发等，对于文字，可以标注主语、谓语、宾语，名词动词等。
2、标框标注：机器视觉中的标框标注，还是比较容易理解的，就是框选要检测的对象，比如人脸识别，首先要先把人脸的位置确定下来。
3、区域标注：相比于标框标注，区域标注要求会更加精确，边缘可以是柔性的，比如自动驾驶中的道路识别。
4、描点标注：一些对于特征要求细致的应用中常常需要描点标注，比如人脸识别、骨骼识别等。
5、其他标注：标注的类型除了上述几种常见的之外，还有很多其他比较个性化的。不同的需求会需要不同的标注。比如自动摘要，就需要标注文章的主要观点，这时候的标注严格上就不属于上面的任何一种了。
以上就是的分享了，希望能够帮助到大家。
数据标注是对未经处理的初级数据, 包括语音、图片、文本、视频等进行加工处理, 并转换为机器可识别信息的过程。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完成调用。简单来说，数据标注就是数据标注员借助标注工具，对图像、文本、语音、视频等数据进行拉框、描点、转写等操作，以产出满足AI机器学习标注数据集的过程。
