数据标记英文解释翻译、数据标记的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 data marker

分词翻译：

数据的英语翻译：

data
【计】 D; data
【化】 data
【经】 data; datum; figure; quantitative data

标记的英语翻译：

mark; sign; symbol; badge; earmark; tag
【计】 badge; benchmarking; F; L; labelling; marker; sentinel; tag; tagging
【化】 code; mark; marks; stamping; tag; tagging
【医】 labelling; Sig.; signa; signature; symbol
【经】 mark; marking

专业解析

在汉英词典视角下，“数据标记”（Data Labeling / Data Tagging）指为原始数据添加识别性符号或分类信息的过程，旨在赋予数据可被机器理解的语义。其核心含义包含三层：

一、基础定义

中文释义：通过人工或自动化手段，为未处理的原始数据（如文本、图像、音频）附加描述性标签或类别标识。
英文对应：
- Labeling：强调为数据样本分配预定义类别（如将图片标注为“猫”或“狗”）
- Tagging：侧重为数据添加多维度关键词（如为新闻文本添加“政治#经济”标签）

二、技术内涵解析

数据（Data）
指未经处理的数字信息，需通过标记转化为结构化信息。根据国际标准ISO/IEC 20547-3:2020，数据标记的对象包括传感器数据、用户行为日志等异构源。

标记（Labeling/Tagging）
包含两类操作：
- 分类标记：将数据映射到封闭类别集（如情感分析中的“积极/中性/消极”）
- 元数据标注：添加描述性属性（如为图像标注边界框、关键点坐标）

三、应用场景与权威定义

在人工智能领域，数据标记是监督学习的基础步骤。中国人工智能产业发展联盟（AIIA）发布的《人工智能数据集标注规范》将其定义为：“通过人工或辅助工具，为数据添加语义标签以构建训练集的过程”。典型应用包括：

计算机视觉：标注图像中的物体位置及类别
自然语言处理：标记文本实体（人名、地点）及情感倾向
语音识别：转录音频并标注音素边界

权威参考来源：

全国科学技术名词审定委员会《计算机科学技术名词》

ISO/IEC JTC 1标准文档库（iso.org/standard/76318.html）

IEEE《数据标记质量评估指南》（doi.org/10.1109/TKDE.2021.3097330）

中国电子技术标准化研究院《人工智能数据标注指南》

AIIA《人工智能数据集标注白皮书》（aiiaorg.cn/resource_detail/246）

网络扩展解释

数据标记（又称数据标注）是为原始数据添加标签、注释或分类信息的过程，其核心目的是让计算机能够理解和处理非结构化数据，从而支持机器学习模型的训练。

一、定义与核心作用

基本概念
数据标记通过人工或自动化工具，对图片、文本、语音、视频等数据添加标识（如分类标签、边界框、语义标注等），将非结构化数据转化为结构化数据。
类比与意义
类似于图书分类检索，标记后的数据能帮助机器学习算法快速识别特征，例如标注图像中的“猫”或“狗”，使模型学会区分不同对象。

二、主要类型与方法

按数据类型
- 文本标注：分词、情感分析（如标记正面/负面情绪）、实体识别（如人名、地名）。
- 图像标注：边界框标注（框选对象位置）、语义分割（标记像素级类别）。
- 视频标注：在时间序列中跟踪动态对象（如自动驾驶中的行人轨迹）。
按标注目的
- 分类标注：为数据分配类别标签（如“成人”“女性”）。
- 检测标注：标记对象位置（如人脸识别中的面部区域）。

三、应用领域

人工智能与自动驾驶
通过标记道路标志、行人等数据，训练车辆实现环境感知。
自然语言处理（NLP）
标注文本语法结构或情感，提升聊天机器人、翻译系统的准确性。
医疗影像分析
标记医学图像中的病变区域，辅助AI诊断疾病。

四、行业现状与挑战

数据标记是AI产业链的关键环节，我国已形成规模化标注产业，但面临标注标准不统一、人力成本高等问题。如需完整行业动态，可参考、11的政府及企业分析报告。