什麼是人工智慧中的數據標註？類型、方法與工具

人工智慧數據標註是指對文本、影片、圖像等元數據進行標註，以便用於訓練機器學習模型。經過標註的數據可幫助 AI 理解內容，進而提升自動化決策與預測能力。常見的數據標註類型包括文本標註、語義分割、圖像與影片標註等。這些標註數據廣泛應用於自動駕駛、聊天機器人、翻譯系統、智能客服與搜尋引擎等 AI 技術場景。

本文將探討六種主要的數據標註類型及其在機器學習中的應用方式。

什麼是人工智慧數據標註？

數據標註是為訓練數據集添加元數據的過程，通常以標籤（Label）的形式存在，可應用於各類數據，包括文本、圖像與影片。標註數據的品質與準確性至關重要，是機器學習訓練數據集的關鍵環節。

人工智慧數據標註是數據預處理中不可或缺的步驟，特別是在監督式機器學習中，模型會學習標註數據中的重複模式。當算法處理大量標註數據後，便能在新出現的未標註數據中識別相同模式。因此，數據科學家需使用經過清理的高品質標註數據來訓練機器學習模型，以確保其準確性與效能。

數據標註的類型

不同的數據標註類型適用於不同的標註場景，而這些標註場景又對應著各種 AI 應用。接下來，我們將介紹幾種常見的標註類型，適用於主流的 AI 訓練需求。若你是數據標註的新手，以下標註類型將幫助你快速入門。

語義標註

語義標註是指對文本中的各種概念進行標註，例如人名、物品名稱或公司名稱。機器學習模型透過語義標註的數據學習如何在新文本中辨識並分類這些概念。語義標註可應用於提升搜尋結果的相關性，或訓練 AI 聊天機器人，使其能夠理解使用者的查詢內容並回應適當資訊。

影像與影片標註

你是否曾經好奇，自駕車為何能夠自動行駛？又或是為何雙胞胎能夠相互解鎖對方的手機？這些技術都與 電腦視覺（Computer Vision） 息息相關，而讓機器具備「視覺」能力，則仰賴 影像標註數據 的訓練。

影像標註有多種形式，例如：

• 邊界框標註（Bounding Box）：標記影像中的特定對象，為機器學習模型提供識別基礎。
• 語義分割（Semantic Segmentation）：將影像中的每個像素標註為特定類別，使 AI 能夠更細緻地理解影像內容。

這些標註技術有助於訓練 AI 辨識物件、篩選敏感內容、自主導航車輛，或進行人臉識別 等應用。

與影像標註類似，影片標註通常涉及 為內容添加邊界框、多邊形或關鍵點。這可以透過 逐幀標註的方式進行，然後將這些幀串聯起來，以幫助追蹤標註物件的運動軌跡；或者，直接使用 影片標註工具 在影片本身進行標註。

這種類型的數據在電腦視覺模型的開發中至關重要，特別適用於物件追蹤與定位等任務。

文本分類

文本分類（Text Classification）是指為文件分配預定義類別的標註任務。這包括標記文件中的句子或段落，使其按主題分類（例如國內新聞、國際新聞、體育、娛樂等）。隨著機器對人類語言的理解能力提升，使用高品質文本數據進行訓練的重要性愈發明顯。要確保模型能準確學習，準備準確且全面的文本標註是不可或缺的第一步。

實體標註

實體標註（Entity Annotation）是指為非結構化文本添加標籤，使機器能夠有效解析與理解內容。根據應用需求不同，實體標註可進行多種分類，以下是幾種常見類型：

1. 命名實體識別（Named Entity Recognition, NER）

NER 主要針對文本中的命名實體進行元素提取與分類，標註的類別通常包括：

• 人名
• 組織名稱
• 地點

透過 NER，模型能夠將語義知識添加至內容，讓系統更快速理解文本主題，並提升資訊檢索與分析的精準度。

2. 實體連結（Entity Linking）

實體連結則是標註文本中不同部分之間的關聯。例如：

標記公司與員工的關聯

識別人物與其出生地，這類標註使 AI 能夠更有效地理解概念之間的關係，並應用於知識圖譜、語義分析等領域。

意圖擷取

對於聊天機器人來說，當使用者輸入查詢時，系統能否準確判斷使用者意圖，可能直接影響產品的體驗與使用壽命。

舉例來說，當你在國外想取消米其林餐廳的訂位，但客服電話始終無法接通，於是你只能與 聊天機器人 互動：

• 「我想支付取消費用並取消預訂。」
• 「取消費用是多少？」
• 「餐廳會對未如期到場（No-show）的顧客收取取消費嗎？」

這三句話雖然都包含「取消費用」，但意圖卻完全不同：

• 第一句目的是 請求機器人執行動作（取消預訂）。
• 第二句與第三句 則是 詢問取消政策，希望獲得額外資訊。

如果聊天機器人無法準確識別這些差異，可能會誤將查詢當作取消請求，導致使用者體驗受損。

意圖擷取（Intent Extraction） 正是解決此問題的技術方案。透過在訓練數據中標註使用者意圖，機器學習演算法能夠學習不同請求的語句結構與表達方式，從而精準識別新查詢的意圖，避免錯誤操作，提升 AI 互動的準確性與智慧性。

如何進行數據標註：數據標註工具

數據標註類型繁多，因此選擇合適的 數據標註工具 至關重要。目前市面上有許多標註工具，包括免費開源與付費商業版。在挑選工具時，可從以下幾個主要面向進行考量：

標註性能

不同標註工具的功能與精細度各異，部分工具針對特定應用進行了優化。例如，在道路 2D 影像標註中，工具是否支援 車體與輪胎接地點的自動組合，或者是否具備專門的紅綠燈標註網格，都影響著標註的準確性與效率。擁有強大功能的標註工具通常會內建多種 小型輔助工具，讓標註過程更加 快速且直覺。

標註效率：AI 預標註

隨著 AI 技術的發展，數據標註工具已逐步引入 AI 輔助功能，大幅提升標註效率。例如，在 關鍵點標註 這類工作中，若單純依靠手動點選，將消耗大量時間；若標註工具具備 AI 預標註功能，可先進行初步標註，再由標註員進行微調。同樣地，針對語義分割這類精細標註，AI 預標註可顯著降低標註成本，提升工作產能。

數據安全

處理大量數據時，特別是人臉、生物識別等敏感數據，數據隱私與安全不可忽視。無論是 本地存儲還是雲端存儲，都應確保數據安全性。選擇標註工具時，應優先考慮具備國際安全認證並支援簽署保密協議（NDA）的供應商，以確保標註數據的安全性與合規性。

技術支持與客服

無論是使用新的標註解決方案或軟體，在初期學習階段難免會遇到問題。因此，選擇標註工具時，應事先了解 技術支持政策，確保可 隨時聯繫技術團隊或客服，以減少對工作流程的干擾，提高生產力。

Appen 的數據標註解決方案

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