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内容简介

本书立足高等职业院校人才培养需求，同时适用于数据标注行业初级阶段从业者岗前培训。全书以实训为核心，聚焦数据标注岗位核心技能，其内容涵盖文本、图像、音频、视频四大标注类型，采用“任务背景→任务分析→相关知识→任务实施”的实操体例，依托数据堂实训平台设计真实的任务案例。本书弱化理论灌输，强化实战训练，精准对接行业标准与企业需求，助力学习者快速掌握数据标注流程、质量管控要点及工具操作方法，是培养高素质数据标注技能型人才的实用教程。

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ISBN：9787121525575

开本：16(185*260)

页数：188

字数：282

本书目录

项目1　数据标注概况——标注解读AI密码	1
学习目标	1
项目导读	2
思维导图	2
1.1　初识数据标注	3
1.2　数据标注溯源	3
1.2.1　初创期的“手动标注时代”（1956年—2005年）	4
1.2.2　起步阶段的“外包探索期”（2006年—2015年）	4
1.2.3　爆发式增长的“行业成型期”（2016年—2018年）	5
1.2.4　质量与智能驱动的“产业升级期”（2019年至今）	6
1.2.5　数据标注的进化逻辑与核心价值	7
1.3　数据标注的分类	8
1.3.1　图像标注	8
1.3.2　文本标注	9
1.3.3　音频标注	10
1.3.4　视频标注	11
1.4　数据标注工具	11
1.4.1　标注工具的本质	11
1.4.2　标注工具的分类	11
1.4.3　标注工具的共性特征与选型原则	16
1.5　数据标注的人机协同模式	16
1.6　数据安全、标注规范与应用	17
1.6.1　账号权限管理	17
1.6.2　数据安全管理	18
1.6.3　标注全流程解析	19
1.6.4　数据标注的重要性	20
1.6.5　数据标注的应用场景	20
1.6.6　数据标注员的角色蜕变	24
项目小结	27
课后习题	27
项目2　图像标注——让机器“看懂”世界	30
学习目标	30
项目导读	31
思维导图	31
2.1　图像数据标注的核心认知	32
2.1.1　图像数据的基础	32
2.1.2　图像标注的重要性	33
2.1.3　图像标注的流程	34
2.2　图像标注典型实战任务案例	36
2.2.1　任务1：画线标注——无人驾驶道路线标注	36
2.2.2　任务2：边界框标注——监控场景行人检测标注	42
2.2.3　任务3：简单关键点标注——人脸5关键点标注	47
2.2.4　任务4：复杂关键点标注——手势21关键点标注	50
2.2.5　任务5：简单多边形标注——监控场景行人检测抠图	57
2.2.6　任务6：复杂多边形标注——无人驾驶全品类精细标注	61
2.2.7　任务7：属性标注——监控场景行人属性标注	65
2.2.8　任务8：OCR识别标注——OCR票据标注	69
2.2.9　任务9：3D点云标注——3D点云图物体单帧标注	73
项目小结	79
课后习题	80
项目3　文本标注——让机器“读懂”文字	84
学习目标	84
项目导读	85
思维导图	85
3.1　文本标注基础	86
3.1.1　文本标注的基本概念	86
3.1.2　文本标注的重要性	88
3.1.3　文本标注的基本流程	89
3.2　文本标注典型实战任务案例	89
3.2.1　任务1：序列标注——新闻稿件词性标注	89
3.2.2　任务2：实体关系标注——汽修文本实体关系标注	96
3.2.3　任务3：文本属性标注——数字拼音标注	101
3.2.4　任务4：文本分类标注——用户评论情感标注	104
3.2.5　任务5：文本理解标注——语文辅导阅读理解标注	107
3.2.6　任务6：意图理解标注——闹钟设定意图标注	110
项目小结	113
课后习题	114
项目4　音频标注——让机器“听懂”世界	117
学习目标	117
项目导读	118
思维导图	118
4.1　音频标注的核心认知	119
4.1.1　音频数据的基础	119
4.1.2　音频标注的定义	120
4.1.3　音频标注的重要性	121
4.1.4　音频标注的分类	121
4.1.5　音频标注的规则	122
4.2　音频标注典型实战任务案例	123
4.2.1　任务1：音频分类标注——语音有效性判断	123
4.2.2　任务2：语音转写标注——数字串朗读语音标注	128
4.2.3　任务3：语音分割标注——对话语音标注	132
4.2.4　任务4：情感标注——客服语音标注	138
4.2.5　任务5：意图标注——语音助手语音标注	141
4.2.6　任务6：轻口音朗读语音标注——轻口音语音标注	144
4.2.7　任务7：重口音朗读语音标注——重口音语音标注	147
项目小结	149
课后习题	150
项目5　视频标注——让AI“洞察”时空	153
学习目标	153
项目导读	154
思维导图	154
5.1　视频标注的核心认知	154
5.1.1　视频数据的基础	154
5.1.2　视频标注的定义	156
5.1.3　视频标注的重要性	156
5.1.4　视频标注的主要类型	157
5.2　视频标注典型实战任务案例	158
5.2.1　任务1：视频属性标注——人物属性标注	158
5.2.2　任务2：时间区间标注——打架异常行为标注	163
5.2.3　任务3：目标追踪标注——车辆视频轨迹标注	167
5.2.4　任务4：多模态理解标注——多模态情感标注	173
项目小结	176
课后习题	177

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前言

数据标注是人工智能产业链的基础环节，是赋予机器“认知能力”的核心工序。在人工智能技术深度赋能千行百业的今天，市场对标准化、精细化的数据标注服务需求呈爆发式增长，同时对具备专业标注技能与质量管控意识的技能人才提出了更高要求。高等职业教育作为培养高素质劳动者和技能人才的主阵地，开设“数据标注通识”课程，既是对接产业需求、深化产教融合的重要举措，也是助力学生拓宽就业渠道、实现高质量发展的有效途径。
本书紧扣高等职业教育“职业导向、实践为本”的育人目标，以实训操作为主线，构建“任务背景→任务分析→相关知识→任务实施”的一体化教学结构。本书以行业主流实训平台数据堂为依托，内容覆盖图像、文本、音频、视频四大标注类型，将抽象的标注规范转化为具体的操作步骤，把真实的行业项目拆解为可落地的实训任务，让学生在“做中学、学中做”，掌握数据标注的核心技能与岗位规范。
在编写过程中，本书始终坚持三大原则：一是岗位对接精准化，内容对标数据标注员、数据质检师等典型岗位的职业能力要求，确保所学即所用；二是实训内容实战化，所有案例均来自真实的行业项目，涵盖智能驾驶、智慧零售、智慧医疗等热门领域，还原企业真实工作场景；三是知识体系模块化，摒弃繁杂的理论堆砌，将知识点融入实训任务中，实现理论知识与实践技能的有机统一。
本书的编写凝聚了众多一线教师与行业专家的心血与智慧。在编写期间，数据堂（北京）科技股份有限公司给予了大力支持，不仅开放旗下实训平台供案例打磨、实操验证，还指派专业技术团队全程跟进，为书中实训任务设计、平台操作流程编写等核心环节提供了精准指导；各位参编人员不辞辛劳，加班加点查阅资料、打磨案例、推敲实训步骤；行业专家更是在百忙之中抽出时间，对本书的框架搭建、内容选取、实操设计等方面提出了诸多建设性意见，为本书的科学性、实用性与规范性奠定了坚实基础。在此，谨向所有参与本书编写、研讨、审核的人员，以及为本书提供支持与帮助的单位和个人，致以最诚挚的谢意！
由于编写时间仓促，且数据标注行业发展日新月异，技术标准与应用场景持续迭代更新，本书中的内容难免存在疏漏与不足之处，恳请广大师生与读者不吝赐教，提出宝贵的修改建议，以便我们在后续修订中不断完善，使其更好地服务于人才培养与行业发展。

                                                             编　　者

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作者简介

李奇功，河北软件职业技术学院信息基础教学部专任教师，从事人工智能通识课教学、数字标注通识课课程负责人，副教授，信息技术新工科教师。从事高职教育23 年，聚焦数字经济人才培养，深耕数字标注、AI 数据处理教学，构建 "理论 + 案例 + 实操” 教学体系，主编 / 参编教材5 部，发表论文 10余篇，参与省市级课题7项。长期合作企业，参与真实项目，指导学生实训，助力学生获取技能证书，毕业生深受企业认可。

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