データラベリング（GN）にはたくさん種類があります。それぞれのタイプは、異なるユースケースに適合します。この以下は機械学習プロジェクトで使用される一般的なラベリングスタイルです。
セマンティックラベリング
セマンティックラベリングは、テキスト内にさまざまな概念を注釈するとうい役割です。セマンティックラベリングの例は、人物、物、または会社名にラベルを付けることです。機械学習モデルは、意味的に注釈が付けられたデータを使用して、新しいテキスト内に新しい概念を分類します。これは、検索の関連性を向上させ、チャットボットをトレーニングするのに役立ちます。
画像や動画にラベルを付ける
画像GNは、画像のフレーミングからセマンティックセグメンテーションまで、さまざまな形式があります。画像GNでは、画像の各ピクセルに意味が付けられます。このラベルは、機械学習モデルが注釈付き分を別個のオブジェクトとして認識するのに役立つことがよくあります。このタイプのデータは、画像認識モデルの基礎になります。機密コンテンツを識別してブロックできます。また、指示したり、顔認識タスクを実行したりします。
画像GNと同様に、ビデオGNは、内容にフレームまたはキーポイントを付けることはよく関します。これは、フレームに基づいて実行できます。次に、これらのフレームをつなぎ合わせて、ビデオ注釈ツールを使用してビデオ自体の中でラベル付けされたオブジェクトの動きを追跡できるようにします。このタイプのデータは、コンピュータービジョンモデルの開発において重要な役割を果たします。追跡やオブジェクトのローカリゼーションなどのタスクをサポートします。
テキスト分類
テキスト分類とコンテンツ分類は、ドキュメントの事前定義されたカテゴリを評価するタスクを指します。たとえば、ドキュメント内の文や段落にトピックごとにタグを付けたり、国内、国際、スポーツ、エンターテインメントなどのトピックごとに記事を整理したりできます。
エンティティラベリング
エンティティラベリング、情報と構造化されていない文に機械可読でラベルを付けるプロセスです。
エンティティアノテーションには、言語を理解するためにサブクラス化できるプロセスが多数あります。例えば：
- 名前付きエンティティ認識（NER）：テキスト内容に含まれる名前付きオブジェクトの分類を扱います。これらのエンティティには、人物、組織、場所などの事前定義されたカテゴリに基づいてラベルが付けられます。名前付きエンティティ認識モデルは、コンテンツにセマンティック知識を追加し、個人やシステムが特定のテキストのテーマを早く確認して理解できるようにします。
- エンティティリンキング：テキストの2つの部分の間の関係に注釈を付けるプロセスです。
上記のタイプのデータラベリングに加えて、他の多くのタイプのデータラベリングがあります。この記事では、BPO.MPは、参照できるように、上記のタイプのラベリングに関する情報を提供します。
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