文本标注主要是用于自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)，自然語言是人類智慧的結晶，NLP也是人工智能領域最困難的問題之一。這也不難理解，因為自然語言表達的意思與語境有密切的關系，同樣的一句話，語境不同，傳遞的信息也會大相徑庭

　　目前NLP的應用領域非常廣泛，如客服行業、金融行業、醫療行業等。文本标注方式有分詞标注、詞性标注、情感标注、意圖識别、實體标注等

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　　什麼是文本标注

　　文本标注是對文本進行特征标記的過程，對其打上具體的語義、構成、語境、目的、情感等原數據标簽，通過标注好的訓練數據，我們就可以教會機器如何來識别文本中所隐含的意圖或者情感，使機器可以更加人性化地理解語言

　　因此，我們必須需要非常全面且準确的完成高質量的文本數據，才能保證機器可以準确無誤地識别到人的意圖，如果文本處理不當，那麼機器無法理解我們标注的内容

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　　文本數據标注之擴展名

　　不同的數據其擴展名與打開程序是不一樣的，接下來我們就一起來看看文本标注過程中，文件擴展名及其對應打開的應用程序

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　　文本數據需要掌握的基礎知識

　　文本标注是幾種數據标注類型中最難掌握的一種标注類型，文本标注的現實應用場景主要包括文本的實體标注、情感标注、敏感信息标注、相似性判斷标注等

　　文本标注最難掌握的原因是同樣的文本對于不同場合有不同的含義，理解起來很難，因此在進行文本标注時，必須要和實際的應用場景結合起來。文本标注需要按照自然語言處理（Natural LanguageProcessing， NLP）的要求對文本進行實體、情感、語料、詞性等标注，讓計算機能處理、理解及掌握人類語言，達到計算機與人之間進行對話的目的

　　自然語言是人類智慧的結晶，自然語言處理是人工智能中最為困難的問題之一。因此文本标注充滿了魅力和挑戰，要做好文本标注，需要了解NLP的一些基本知識

　　NLP是什麼

　　NLP分為“自然語言”和“處理”兩部分

　　“自然語言”是指人類曆史發展過程中自然形成的一種信息交流的方式，也就是平時用于交流的語言。現在世界上所有的語種語言都屬于自然語言

　　“處理”指使用計算機來處理。計算機無法像人一樣處理文本，需要有自己的處理方式

　　因此NLP就是計算機通過接收用戶自然語言形式的輸入，在計算機内部按照人類所定義的算法進行加工和計算等操作，來模拟人類對自然語言的理解，并返回用戶所期望的結果。NLP的目的是用計算機代替人工來處理大規模的自然語言信息。由于語言是人類思維的證明，因此NLP是人工智能的最高境界，被譽為“人工智能皇冠上的明珠”

　　NLP解決的問題

　　1）實體命名

　　實體命名就是對自然語言文本中的實體事先打好标簽，定位出某些預定義實體的字串。具體實體和标簽的類别由具體的任務來确定。這些預定義的實體一般包括人名、地名、組織名稱、數量、日期和時間等

　　例如：張三于2020年購買了一台計算機

　　這句話裡有一個人名：張三，一個數字：一，一個設備：計算機，一個年代：2020。經過實體命名處理後，這句話的實體都會被标注出來：

　　[張三]（人）于[2020]（年代）購買了[一]（數字）台[計算機]（設備）

　　将實體命名運用到各種場景中，抽取場景需要的實體，可以提高其搜索的效率和準确度

　　2）文本分類

　　文本分類就是将自然語言文本劃分為不同的類别，即給文本打上事先定義好的标簽，具體的标簽由具體分類任務來确定

　　例如，在就餐後對服務态度的評價，标簽可以定義為“服務态度好”和“服務态度差”對外賣小哥的評價，标簽可以定義為“及時”和“不及時”。對文本也可以進行情感分析，通過給一段文本打上“高興”或“痛苦”的标簽來标識文本的情感。因此，文本分類就是通過給文本打上豐富的标簽來描述特征和屬性

　　3）文本情感分析

　　文本情感分析是指利用NLP技術對帶有情感色彩的主觀性文本進行分析、處理和抽取的過程。目前，文本情感分析涵蓋了NLP、文本挖掘、信息檢索、信息抽取、機器學習等多個領域

　　4）文本相似性分析

　　在NLP過程中，經常會遇到如何判斷兩個文本之間的相似性的問題，這樣就會聯想到初學編程時都會遇到判斷兩個字符串是否相等的問題，但這種比較隻有相等或不相等兩種結果

　　若兩個字符串隻有一個字符不相等，則這兩個字符串也是不相等的，這對文本相似性分析是無法使用的

　　在傳統的字符串比較過程中，如果不考慮字符出現的順序，就可以通過标注“編輯距離”和“詞向量”等方法建立神經網絡語言模型來實現文本相似性的分析，進而實現詞語、句子、短語及段落之間的相似性分析

　　5）閱讀理解

　　閱讀理解是語言考試中經常遇到的一種題型，閱讀理解就是閱讀一篇文章，給出幾個問題，然後來回答這些問題。機器閱讀理解技術近幾年有着突飛猛進的發展，Bert模型在閱讀理解任務上有很好的效果。在搜索引擎中，機器閱讀理解技術可以用來為用戶的搜索提供更為智能的答案

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　　總結

　　今天我們了解了什麼是文本标注、知道了NLP、也學會了文本标注分類中的中性詞分類，當然啦，在實際工作中遇到的問題遠不止這些，所以我們仍需要努力

　　總而言之，文本數據标注是對工作細心程度、耐心程度、專注力強度以及知識儲備各能力要求較高的一項任務，需要所有的人工智能訓練師在熟知概念與規範的前提下勤加練習

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