标记数据英文解释翻译、标记数据的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 flag data

分词翻译：

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

数据的英语翻译：

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

专业解析

在汉英词典视角下，“标记数据”（Biāojì Shùjù）指为原始数据添加特定标签或注释的过程及结果，旨在赋予数据可被机器识别的语义信息。其核心含义包含以下层面：

一、中文释义与英文对应

动词含义（标记/数据标注）
指人工或算法对原始数据（如文本、图像、音频）添加分类标签的过程。英文对应“Tagging Data” 或“Labeling Data”，例如为图像中的物体标注“猫”“汽车”等类别标签。据《牛津英语词典》定义，标签（Label）是“用于识别或分类信息的标识符”（Oxford English Dictionary, "Label"词条）。
名词含义（已标记的数据集）
指完成标注后形成的结构化数据集，英文称“Tagged Data” 或“Labeled Data”。此类数据包含特征（如图像像素）和对应标签（如“狗”），是监督学习的基础。剑桥词典将“Tagged”解释为“附加了识别信息的”（Cambridge Dictionary, "Tagged"词条）。

二、专业场景中的功能

在机器学习领域，标记数据通过提供监督信号训练模型。例如：

自然语言处理（NLP）：对文本进行词性标注（如名词/动词），英文称“POS Tagging”（Stanford NLP Group, Speech and Language Processing）。
计算机视觉：为图像中的对象添加边界框与类别标签，即“Image Annotation”（IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 42）。

三、权威定义参考

学术定义
根据《人工智能：现代方法》（Russell & Norvig），标记数据是“包含输入特征与目标输出配对的数据集”，用于建立输入到输出的映射关系（第5版，第702页）。
行业标准
国际数据管理协会（DAMA）将数据标记定义为“通过元数据增强数据语义的过程”，强调其提升数据可解释性的作用（DAMA-DMBOK, 2nd Edition）。

四、应用价值

标记数据支撑关键AI应用，如：

医疗诊断：标记医学影像中的病变区域（《Nature Medicine》, 2019）
自动驾驶：标注道路场景中的行人、车辆（Waymo Open Dataset）

权威来源链接：

网络扩展解释

标记数据（Data Annotation/Labeling）是指通过人工或自动化方式为原始数据添加分类、注释或标签的过程，使其能够被计算机系统识别和学习。以下是详细解释：

一、核心定义与作用

技术基础
标记数据是计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）的关键预处理步骤。通过标注图像、文本或视频的特征（如物体边界框、情感分类等），数据被转化为机器可理解的格式，从而训练AI模型识别规律。
应用领域
- AI与机器学习：支撑自动驾驶、语音识别等场景，例如标注道路图像中的车辆和行人以训练自动驾驶系统。
- 行业赋能：我国七大标注基地已形成医疗、工业等领域335个高质量数据集，助力121个国产AI大模型研发。

二、标注方法与类型

常见形式
- 文本标注：如情感分析标签、实体识别（标记人名、地点等），提升机器对语义的理解。
- 图像/视频标注：标注物体位置、动作类别等，用于图像分类或行为识别。
- 数据库标记：标识数据状态（如“已审核”），便于后续查询与管理。
实施过程
通常依赖人工标注员对数据进行精细化处理，例如标注医疗影像中的病灶区域，或为语音片段添加文字转录。

三、行业价值与挑战

经济影响：截至2025年，我国数据标注行业带动产值超83亿元，从业人员达5.8万人。
技术需求：高质量标注数据直接影响AI模型性能，但存在标注成本高、标准不统一等挑战。

如需进一步了解具体标注案例或技术细节，可参考腾讯云开发者社区等专业来源。