每天，我们都与各种媒介进行交互，包括文本、音频、图像和视频。我们的大脑对收集到的信息进行处理和加工，从而指导我们的行为。在我们日常接触的信息中，文本是最常见的媒体类型之一，它由我们用于交流的语言构成。
人工智能通过机器学习来学习如何以有价值的方式阅读、理解、分析和生成文本，以实现与人类的技术交互并创造价值。根据《2020年AI与机器学习现状》报告，70％的公司表示文本数据处理是他们人工智能解决方案的一部分。这是合理的，因为智能处理文本信息可以为各行各业节省大量成本，创造更多收益。
然而，作为语言的一部分，文本除了基础的字词含义、属性、语法等明确的逻辑层面外，还有许多维度的特征，如语境、情感、目的等。如果人工智能无法理解这些复杂的内容，就无法正确地理解人类语言。
因此，我们需要使用更高质量的文本数据进行机器训练，以培养出能够正确理解文本的人工智能。与其他训练数据一样，我们需要全面且准确地进行文本标注，以创造这样的文本数据。
本文将详细介绍文本标注的概念、应用、分类、方法以及如何选择适合自己的标注方法。如果有疑问，也可以咨询我们的专家，我们将详细解答与文本标注相关的问题。
文本标注是对文本进行特征标记的过程。在这个过程中，我们明确文本的多维度特征，对其打上具体的语义、构成、语境、目的、情感等元数据标签，以创建一个巨大的文本数据集（文本训练数据）。通过标注好的训练数据，我们可以教会机器如何识别文本中隐含的人类意图或情感，更加“人性化”地理解语言。
需要注意的是，我们需要使用非常全面且准确的高质量文本数据，才能培养出一个“聪明”的人工智能。文本标注如果处理不当，将导致机器无法正确理解文本内容，例如显示语法错误，导致清晰度或上下文方面的问题。如果您问银行的聊天机器人，“我如何暂停我的账户？”，而它回答说，“您的账户没有暂停”，则很显然机器对问题理解有误，需要使用更准确的标注数据进行再训练。
文本数据标注的应用 通过学习准确标注的文本数据，机器将能够使用自然语言进行足够有效的交流，多维度地分析文本数据，代替人类做一些较为重复和单调的任务，从而为组织腾出时间、金钱和资源来专注于更具战略意义的工作。基于自然语言的AI系统的应用层出不穷：智能聊天机器人、电子商务体验的改进、语音助手、机器翻译器、更高效的搜索引擎等等。通过利用高质量文本数据简化事务的能力在各大行业中对客户体验和企业收益都具有深远影响。
文本数据标注的类型 文本标注包括各种类型，例如情绪、意图、语义和关系。这些选项适用于多种人类语言。下面是几个主要的文本标注标签类型：
- 文本情感标注：情绪标注评估文本中隐含的态度和情感，将文本标记为积极、消极或中立等。
- 文本意图标注：意图标注分析文本中隐含的需求或欲望，将其分为几个类别，例如请求、命令或确认。
- 文本语义标注：语义标注确认文本中引用的概念和实体（例如人物、地点或主题）的含义并贴上标签。
- 文本关系标注：关系标注旨在分辨文档各部分间的各种关系；典型的任务包括依赖性解析和引用解析。
满足文本数据标注需求有四个主要的方式，我们可以根据企业和机构的具体情况来进行评估和选择，并组合使用多种方式。
- 人工标注：大多数组织寻找人工标注者标注文本数据，因为文本分析中，人工标注者可以分别细微的情绪差别，并了解俚语、方言、和其他语言用法的使用趋势。我们可以通过使用自己的员工，寻找自由职业者，求助众包平台等方式寻找合适的人工标注员。
- 标注工具：与此同时，市面上有很多文本标注工具和文本标注系统，也可以帮助您以较低的成本快速实现人工智能模型的部署。这些工具可以帮助您进行文本数据预分类等工作，但是文本标注始终应该用”人机协同“的方式来保证质量。
- 数据集：同时，如果文本训练的需求定制型较低，我们还可以选择已标注的文本数据集来进行机器训练。这些包括一些开源数据集，和一些较为专业的付费数据集。冰山数据有庞大的语言数据集，包括普通话和多种方言，以及全世界200多种语言。
- 外包标注服务：在需求较为专业、数据量较大、短期需求、或者企业自身没有相关知识和已有资源等情况下，可以选择文本标注专家的服务。很多文本标注平台和服务商拥有丰富的经验，语言学专家，机器训练专家，和快速集结众多人工标注员的能力，保质保量高效地满足需求，保证人工智能部署的进度。
具体使用的标注方式取决于试图解决的问题的复杂程度，以及可以投入的资源量等。下面我们将分享 冰山数据对于文本数据标注需求评估的经验。
企业和机构如何选择合适的文本标注方法？ 冰山数据依靠自身的专家团队提供适用于客户机器学习工具的标注数据。
需要怎样的数据 确定模型训练数据所需的标注类型——无论是文档级标注还是完形填空，也不论是从头开始收集数据、标注数据还是查看机器预测。明确目标是至关重要的第一步。