由于当今社会人工智能发展越来越迅速，各个领域都在转型智能化、数字化，比如智能家居、智能语音、智能零售、智能化驾驶等等，而实现人工智能则少不了人工数据标注这一重要的数据样本支持，有多少数据就有多少智能。上篇文章小编对ai语音数据标注员的工作职责做了一些解读，今天针对数据标注规则的制定（人工智能数据标注规则三步法），希望对大家有所帮助。
首先说一下数据标注制定规则：一般专业的标注规则需要遵循三个原则：
1. 多维分析与综合分析相结合；
2. 因子权重影响因素场景化；
每个因子打分结束后怎么给出综合评分呢，给每个因为赋予权重吗？然后按权重计算总分？答案是否定的，我们要结合具体场景把所有因子进行归类分析，比如设定一些重要因子，如果重要因子不匹配可能就直接不给分，比如工作经历代表的是一个人的胜任力，如果该候选人不具备该岗位的胜任力，总分肯定是0分。所以把所有影响因子结合场景进行归类分析是十分必要的。
3. 问题类型标签化、结构化；
标注结果一般情况下会以分数的形式展示，ABCD，或者0123，然后一组数据没有得到满分是因为什么呢？哪里不匹配呢？所以前期制定标注规则时一定要把原因分析考虑进去，列出所有不匹配的原因，形成结构化的原因标签，有利于最终分析Badcase的分类与占比，然后算法或者策略团队在优化时可以优先解决占比高或影响恶劣的case。
所以数据标注规则其实是一项看似比较简单但是操作起来却非常复杂的工作，尤其是涉及到专业领域的标注，比如小编上文中提到的医学、方言等，关于数据标注规则的制定（人工智能数据标注规则三步法）小编就说这么多，如果您对某块感兴趣可以留下您的联系方式，小编会在第一时间联系您。
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