机器学习数据标注

• 唯一标识：industry-data-labeling
• 显示名称：机器学习数据标注
• 能力摘要：为分类、检测、分割或文本任务制定可执行的标注规范、类别体系、样本分配、质量抽检和一致性度量，处理歧义、偏差和版本化数据集，保证标签可训练可审计。

案例素材

1. 建立客服意图分类数据集，定义“退款”“技术故障”“使用咨询”等标签的边界和反例；双人标注分歧由仲裁员处理，并计算一致性以修改含糊说明。
2. 为道路目标检测项目制作边界框标注指南，明确被遮挡车辆、截断目标和远处小目标的处理，随机抽样复核并将低质量批次退回重标。
3. 医疗影像项目中将数据去标识、专家标注与模型训练版本分离管理，记录每个标签的专业角色、工具版本和复核结论，防止把研究用途数据混入生产集。