數據标記英文解釋翻譯、數據标記的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 data marker

分詞翻譯：

數據的英語翻譯：

data
【計】 D; data
【化】 data
【經】 data; datum; figure; quantitative data

标記的英語翻譯：

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

專業解析

在漢英詞典視角下，“數據标記”（Data Labeling / Data Tagging）指為原始數據添加識别性符號或分類信息的過程，旨在賦予數據可被機器理解的語義。其核心含義包含三層：

一、基礎定義

中文釋義：通過人工或自動化手段，為未處理的原始數據（如文本、圖像、音頻）附加描述性标籤或類别标識。
英文對應：
- Labeling：強調為數據樣本分配預定義類别（如将圖片标注為“貓”或“狗”）
- Tagging：側重為數據添加多維度關鍵詞（如為新聞文本添加“政治#經濟”标籤）

二、技術内涵解析

數據（Data）
指未經處理的數字信息，需通過标記轉化為結構化信息。根據國際标準ISO/IEC 20547-3:2020，數據标記的對象包括傳感器數據、用戶行為日志等異構源。

标記（Labeling/Tagging）
包含兩類操作：
- 分類标記：将數據映射到封閉類别集（如情感分析中的“積極/中性/消極”）
- 元數據标注：添加描述性屬性（如為圖像标注邊界框、關鍵點坐标）

三、應用場景與權威定義

在人工智能領域，數據标記是監督學習的基礎步驟。中國人工智能産業發展聯盟（AIIA）發布的《人工智能數據集标注規範》将其定義為：“通過人工或輔助工具，為數據添加語義标籤以構建訓練集的過程”。典型應用包括：

計算機視覺：标注圖像中的物體位置及類别
自然語言處理：标記文本實體（人名、地點）及情感傾向
語音識别：轉錄音頻并标注音素邊界

權威參考來源：

全國科學技術名詞審定委員會《計算機科學技術名詞》

ISO/IEC JTC 1标準文檔庫（iso.org/standard/76318.html）

IEEE《數據标記質量評估指南》（doi.org/10.1109/TKDE.2021.3097330）

中國電子技術标準化研究院《人工智能數據标注指南》

AIIA《人工智能數據集标注白皮書》（aiiaorg.cn/resource_detail/246）

網絡擴展解釋

數據标記（又稱數據标注）是為原始數據添加标籤、注釋或分類信息的過程，其核心目的是讓計算機能夠理解和處理非結構化數據，從而支持機器學習模型的訓練。

一、定義與核心作用

基本概念
數據标記通過人工或自動化工具，對圖片、文本、語音、視頻等數據添加标識（如分類标籤、邊界框、語義标注等），将非結構化數據轉化為結構化數據。
類比與意義
類似于圖書分類檢索，标記後的數據能幫助機器學習算法快速識别特征，例如标注圖像中的“貓”或“狗”，使模型學會區分不同對象。

二、主要類型與方法

按數據類型
- 文本标注：分詞、情感分析（如标記正面/負面情緒）、實體識别（如人名、地名）。
- 圖像标注：邊界框标注（框選對象位置）、語義分割（标記像素級類别）。
- 視頻标注：在時間序列中跟蹤動态對象（如自動駕駛中的行人軌迹）。
按标注目的
- 分類标注：為數據分配類别标籤（如“成人”“女性”）。
- 檢測标注：标記對象位置（如人臉識别中的面部區域）。

三、應用領域

人工智能與自動駕駛
通過标記道路标志、行人等數據，訓練車輛實現環境感知。
自然語言處理（NLP）
标注文本語法結構或情感，提升聊天機器人、翻譯系統的準确性。
醫療影像分析
标記醫學圖像中的病變區域，輔助AI診斷疾病。

四、行業現狀與挑戰

數據标記是AI産業鍊的關鍵環節，我國已形成規模化标注産業，但面臨标注标準不統一、人力成本高等問題。如需完整行業動态，可參考、11的政府及企業分析報告。