《人工智能 数据标注技术要求》

DB51人工智能数据标注通用技术要求I 4 4 4 4 4 4 本文件按照GB/T1.1—2020《标准13.13.23.33.423.5——客观规范与真实安全：数据标注应基于客观事实和真实数据，确保所标注的数据能够真——透明可信可解释：标注规则应清晰、具体，便于理解和执行。同时，规则的解释应具有——一致性与复用性：同类数据的标注应保持一致，确保不同标注人员或工具的结果可比、——效率与经济性：通过整合资源、采用适当的技术措施等，提升标注工作效率及成本优化——质量优先与可改进性：标注规则应设置质量检测与反馈机制，保证标注的持续改进与迭4.2规则制定与验证——在任务实施前应根据项目需求制定标注指南，内容涵盖标注目标、数据范围、方法说明4.3特殊数据的规则要求——涉及个人隐私数据：应遵守相关法律法规的要求，进行脱敏与访问权限控制，并符合GB/T——行业敏感数据：如医疗、金融、政务等领域，应符合相应相关行业法律法规、行业标准35.2语音标注/口音标注、语音意图标注、韵律标注等类型，应使用时间戳等，根据应用要求可精确到秒级、毫秒级5.3图像标注5.5多模态数据标注——功能全面：数据标注工具及平台具备管理、标注、质量控制、验收等功能，以提高标注——易用性与交互性：标注工具及平台具备良好的用户界面和操作流程，支持快捷键、批量——开放性与互操作性：标注工具及平台支持多种数据格式，能与不同领域应用场景的系统——数据安全与合规性：采用加密存储与安全传输协议，防止数据泄露，支持脱敏处理与访6.2功能要求6.2.1标注与编辑功能6.2.2数据管理与版本控制6.2.3质量检查与审核机制46.2.4人员管理与任务分配7.2人机协同标注7.3机器标注——规则驱动标注：通过人工预设明确的逻辑规则、判断条件或模式；如：关键词匹配、阈——数据驱动标注：以已标注的样本数据为基础，通过训练算法模型使其自主学习数据内在与规律，待模型达到预设性能标准后，再利用该模型对新的未标——高精度/高风险场景：包括但不限于医学诊断、金融风控等，宜采用人工标注或人机——大规模低风险场景：包括但不限于社交媒体文本情感分析、通用商品图像分类等，宜采5——跨领域或敏感数据：包括但不限于跨语种医疗文献标注、政务敏感数据处理、企业商业文档要素提取等，需兼顾跨领域知识适配与数据安全的场景，宜采用——时效性要求高场景：包括但不限于实时舆情监测、即时内容审核、工业生产实时质检等8.1.1数据安全预处理应根据GB/T37973和GB/T35274的GB/T45654和GB/T45678.1.2数据分类与格式化8.1.3数据清洗8.1.4数据增强——数据切分与重组：对大尺寸图像、长文本或长时序数据进行合理切分，降低单样本标注——几何与物理一致性变换：在不影响语义判定的前提下，进行尺度调整、轻微旋转、镜像8.2数据标注过程8.2.1基本要求68.2.2任务定义与分解——数据需求方应明确标注目标、应用场景与使用需求，并联合标注管理方、数据标注方将——涉及数据安全要求的，应符合GB/T45674的相关要求，明确数据安全管理机制提出数据标8.2.3标注数据准备与输入——自有数据准备：数据需求方应核对自有原始数据，确定数据的安全等级。数据标注方应——采集数据准备：对已授权的采集数据进行数据登记、核查、整理、预处理、脱敏脱密、分级等，形成与标注任务要求匹配的待标注数据；数据标注方8.2.4标注规则确定与统一——小规模试标及验收：开展小规模样本试标，记录试标过程及结果，并根据试标结果调整——编制标注规则指南：按照任务说明编制标注规则指南，内容包括但不限于标注任务说明——标注人员培训：数据标注方应建立标准作业程序，并根据标注规则指南对标注人员开8.2.5预标注与辅助工具应用8.2.6审核与质量控制——明确质量检查规则：应根据任务说明和GB/T42755的相关要求制定质量检查规则，包括但•准确性：应声明标注结果的准确性评估方法及指标，如：召回率、精确度、平，如：Kappa系数、F1分数等一致性定量指标，人工审核和讨论对标注•可追溯性：记录标注任务全流程信息，如：人员、工具、时间节点等。7——明确质量控制方法：错误率等指标超过指标阈值时，数据标注方应进行数据标注返工与标注人员再培训；安全性标注质量应满足数据需求方的要求,当未通过安8.2.7数据交付与存