人工智能数据服务之数据标注（一）：文本标注

得益于新千年信息技术的快速发展和大数据带来的便利，人工智能依靠大数据迅速地完成了从理论到实际应用，到逐步走进我们的生活，2017年被定义为人工智能应用的元年。那么现在大量人工智能所依赖的数据是怎样进行加工，把海量无序的数据变成机器能够理解的数据的呢？我们今天在这里做一个简单的介绍。

现在数据行业的数据标注对象主要有以下几种类型：文本、声音、图像、视频（多数情况下依然是转换为图像在进行标注），今天我们就我所了解的几个行业讲一下文本的标注类型及其应用：

文本的标注目前我们接触得比较多的行业有：客服、舆情、医疗、教育，应用类型大概有语义识别、情绪识别、实体识别、场景识别、数据清洗、应答识别。

客服行业的标注主要集中在场景识别和应答识别这两块，以国内某知名电商的智能客服机器人为例，用户在与机器交互时，根据用户的咨询内容切入到对应的场景中，然后让用户选择更细分的应答模型，定位到用户实际场景，再根据用户的具体问题，给出对应的回答，整个过程类似于把用户的问题用一个漏斗状的筛子过一遍。

一句话的在机器里的经历

在建立这个应答体系的初期，需要对海量的用户咨询语料进行分类，把对应的用户咨询的问题标记号，放进对应的模型中（其他应答类机器人同理），类似于这样：

语料的分类（实际分类更细，此处仅举例）

这一步的数据标注主要是给句子的场景打标，将用户问题分进对应的场景，这种标注需要非常熟悉本行业业务逻辑树，相当于是在建立机器人的应答知识库，机器人在收到用户发出的指令时识别和哪个细分问题的拟合度最高，然后选取那个问题的答案作为给用户的答案。

标注的方式主要有线上平台标注和线下表格标注两种，根据企业自身情况有所不同，以金融行业某企业的标注的线下表格标注内容举例：

客服类分类标注举例

虽然会通过大量整理好的语料尽量穷举对应场景和模型的应答知识库，但是用户提问的方式不一样，上下文内容和场景不一样，同时机器的识别是一个概率问题，最终识别成什么问题，以及最终给出什么答案都存在一个阈值，所以这个识别是可能会出现错误的。

出现错误的情况我们称为badcase，这个阶段的标注就是标注员去对原始的聊天数据进行标记，看机器人的回答是否正确，如果不正确，那么出现的问题是哪一种，是一级分类错误还是二级分类错误还是回答的答案不够好，不能够满足用户的问题需求。例如：用户问银行卡怎么办理，机器人回复的是信用卡的办理流程，那么这时候就是一个badcase，机器人把问题放进了错误的分类导致回答了一个错误的答案。

这一步的标注是将出现的错误筛选出来，并根据业务逻辑树进行问题的分类，标记完之后由专门负责处理badcase的同事和研发的同事一起对应答情况进行调优。【这一步是一个长期的过程，需要一个稳定且熟悉这个业务的团队进行标注】

再举一个自然语言识别的例子，普通的自然语言识别，从里面提取时间地点人物这些信息的就不举了，目前市场上已经太多这样的标注团队了，标注的内容比较基础，我这里拿一个我处理的一个医疗行业的自然语言处理标注。

这是一个专业度要求比较高的标注，我们还特意招聘了医生和教语言的老师来进行标注，标注的对象是从病历中抽取出来的一些字段，病历里面的体查项和既往史这些是有模板的，可以较小的工作量就能穷举，直接识别可替换项的结果就行了，但是主诉和医生对患者的描述每次会有所不同。

于是我们的标注就是第一，标注每个词的属性，即每个词在这种语境下面是怎样的属性（相同的词在不通的情况下会有不同的属性），第二，标注每个词在句子中的作用。

还是举个例子：这是一句主诉：腰痛两年，伴左下肢放射痛10日余。

医疗标注举例

这样标注的目的在于让机器去识别病历中的每一个词，通过大量的数据标注之后机器能够认识到一个词有哪些属性，在句子中扮演什么角色，在这个语境情况下这个词扮演什么角色，并且教会机器去拆词，识别哪些词是有用的，哪些词是无用的。

同理，日常对话类的自然语言识别用途的标注原理大都类似，但规则有所不同，本号后期会逐步介绍所处理的其他标注类型介绍。

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