尽管数字化时代已经到来，一些复杂的数据仍以文本形式存储。如何管理海量的非结构化数据，是一个亟待解决的问题。文本标注与图像和视频相比更为复杂。自然语言处理模型仅能感知到词汇的表层含义，对于深层含义的理解还有待发展。准确的文本标注有利于模型更好的分析文本数据，从而对文章进行精确的理解。
什么是文本标注？
文本标注是对文本进行特征标记的过程。尽管数据标注工具加速智能化，但机器仍然无法理解复杂的语义。因此在文本标注过程中，我们通过突出标注句子结构和成分进行数据标准化处理，创建文本数据集。通过标注好的文本数据集，可以训练机器如何来识别文本中所隐含的意图或者情感，从而更加“人性化”地理解语言。
文本标注的重要性
文本标注的重要性在于它可以保证机器学习模型对信息进行感知和深度分析。自然语言处理是一种让计算机理解日常用语的技术。自然语言处理技术取得突破性进展后，对保险、医疗保健、银行、电信等领域的文本数据需求日益增长。
NLP文本标注技术
随着通信和计算机相关技术的发展，NLP的应用需求也越来越大。NLP是将人类交流沟通所用的语言经过处理转化为机器所能理解的机器语言，是一种研究语言能力的模型和算法框架模型。NLP有广泛的应用范围，例如语音助手、机器翻译、智能聊天机器人、搜索引擎等。
OCR文本标注技术
OCR是指从扫描文档或图像中提取文本数据，转化为计算机文字的技术。OCR技术处理时间几乎不被数量所影响，从而为企业节省了管理数据的资源和时间，具有很高的实用性。OCR技术的出现大大降低了人工录入成本，为企业提高生产力做出了很大贡献。
文本标注的主要类型
实体标注
实体标注是给非结构化的句子贴上信息标签，以便于机器读取他们的过程。通常应用于聊天机器人训练数据集。实体标注主要分为以下几类：
NER命名实体识别
NER适用于给文本标注关键信息，包括人、地理位置、频繁出现的对象。NER是NLP的基础任务，例如谷歌翻译、苹果语音助手Siri、语法纠正工具Grammarly都是利用NER来理解文字数据的。
词性标注
词性标注有助于句法分析以及识别句子成分，例如名词、动词、形容词、代词、副词、介词、连词等。
关键词标注
关键词标注是指对文本数据中的关键词进行定位和标注。为实现模型对文本的进一步清晰化解释，实体标注不仅要将命名实体、词性、关键词融合，而且要重视实体链接技术的使用，即对文本的两个部分之间的关系进行标注的过程。
实体链接
实体标注有助于定位、提取文本中的实体，实体链接也被称为命名实体链接（NEL），可以将非结构化数据中的表示实体的词语识别出来，并在知识库中找到对应的实体。完成实体链接所需要的技术，叫做实体链接技术。
文本分类
实体标注是指对特定的词或短语进行标注，而文本分类则是指根据一套分类规则对文本进行自动分类的过程。文本分类包括文档分类、产品分类、情感标注等。
文档分类
文档分类是指为文档标注单一标签，能够对大容量文本内容进行直观分类。
产品分类
将产品或服务垂直分类可以对搜索引擎进行效果优化，提高产品在电商平台的搜索相关性。
情感标注
情感标注是指用机器分析文本蕴含的情感。数据标注员对文本进行深层分析，确定情感标签。计算机基于情感标签对文本进行判断，以区分正面、中立和负面的评论。情感分析可以帮助企业针对其产品和服务确立市场定位并制定适合的发展战略。
文本标注的应用场景
医疗保健
文本标注引领了医疗保健领域的发展，它用高表现的模型替代了人工操作，特别是在以下三个方面表现出色。
- 从临床试验记录中自动提取数据，对医疗文件进行分类，便于获取和研究。
- 通过对患者身体状况进行记录和全方位检测，来改善病人的治疗效果。
- 识别参保患者、损失金额和投保人信息，以便快速处理索赔。
保险
和医疗领域相似，文本标注对保险行业有许多好处。
- 风险评估以及提取联系人数据。
- 确认保险人和损失金额，以便更快地处理索赔。
- 索赔欺诈检测并监控文件，识别可疑索赔。
银行
- 识别欺诈与洗钱行为。
- 通过从合同中抽取和管理自定义数据，精简工作流程。
- 提取贷款利率、信用评分来监测违法操作。
电信
文本标注在以下几个方面实现了自动化：
- 网络性能优化和问题预测。
- 车载终端邮件自动回复。
- 网络互动情况分析。
- 了解客户需求，提高KPI。
- 检测网络恶意活动。
- 基于消费者行为进行个性化营销和产品创新。
结论
随着文本标注的多样化发展和广泛应用，机器模型将逐渐接近人类水平，实现像人类一样理解和分析文本的目标，但是在文本标注项目中总会遇到各种各样的挑战，比如如何快速扩大标注规模，和如何通过技术方案使工作变得有序。
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