全面解析｜文本标注中常见的任务类型

人工智能通过机器的学习来获取有价值的阅读、理解和分析，来实现与人类技术的交互从而创造价值。文本标注是人工智能解决方案的一部分，文本信息的智能处理会为所有行业节省大量的成本，创造更多的收益。
什么是文本标注

文本标注是对文本进行特征标记的过程，对其打上具体的语义、构成、语境、目的、情感等数据标签，标注好的数据可以用于机器人学习文本中含有的意图或情感，使机器可以更加深入理解人类语言。
文本标注中常见的任务类型

· 实体标注

实体即具有具体而真实的形态或结构的事物，能够为人们所感知与亲手接触。实体是一种概念，一般指文本中具有特定意义或指代性强的名称词，包括人名、地名、组织机构名、日期时间、专有名词等。

· 关系标注

关系标注就是从一段文本中首先找出实体，然后判断两者之间所存在的实际关系，例如：人与人之间的“同事”关系、“同学”关系、“师生”关系，再进行标注。

· 事件标注

事件是特定的人、物在特定的时间、地点相互作用的客观事实。通常来说，在事件标注中需要抽取的要素主要包括事件的主体、客体、时间、地点、原因、结果等。

· 分类标注

分类标注是自然语言处理的一个基本任务，是指试图推断出给定的文本（句子、文档等）的标签或标签集合。

· 问答标注

原始文本中的内容是标注者标注的依据，从文本中抽取问题和对应的答案。分为半抽取半生成的混合式问答，和抽取式问答。

· 对话语料构建

对话语料构建是指根据规定的对话路径、要求描述以及知识库等模拟真实的应用场景，构建真实的对话，并在构建对话的过程中，针对每句对话所涉及的知识点进行查找并关联和回填槽值。

除此之外，文本标注还包括依存句法标注、意图标注、知识图谱验证等…
文本标注的应用领域

· 智能客服

智能客服机器人想必每个人都不陌生，无论是电话客服还是网络购物客服中经常会遇到。智能客服在与用户交流时，能够根据用户的咨询内容，依托大量已有的语料提出对应场景，即使用户提问的方式不一样，也能尽量提供与用户问题更贴切需求的场景，无法解决的问题再承接到人工客服，一定程度上降低了人力成本。

· 智慧金融

如今的金融行业不同以往，逐步向网络化、智能化和个性化的方向发展。该领域使用的智能客服机器人拥有自然语言理解能力、语音识别能力，可以毫不费力地与用户进行简单沟通。金融领域通常借助官网、公众号、微博等新媒体平台与客户实现智能化人机交互，有效地提升服务质量和用户满意度。

· 智慧医疗

很多医院中的导诊服务有一部分来自机器人，机器人会为患者提供预约挂号、科室导航服务，甚至能够分析患者病情。智能机器人能够听懂医生的要求，带领患者找到就检查室、就诊科室。

除了智能机器人运用到文本标注，纸质病历转录为电子病历同样需要。病历文本标注是对信息进行文本标框标注，通过对病历内容的文本转录实现电子病历系统建立。患者病历中包含大量具有价值的诊疗信息，这些信息可用于疾病研究、临床试验等科研的基础数据源。

除此之外，文本数据标注应用比较多的场景还包括新零售行业、广告行业等…

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