结构化数据标注是给AI训练整理标准数据的核心环节，市面上大到自动驾驶小到外卖推荐，都绕不开它。
基础认知：什么是结构化数据标注，通常用在哪儿
结构化数据本身是有固定格式、能按分类存储规整的数据，和杂乱无章的非结构化文本、原图raw数据不一样。
标注就是给这些规整好的数据，打上提前约定好的分类标签，方便AI直接学习读取。
比如电商平台梳理百万级用户评论，要把用户提到的信息拆分到
商品尺码、
物流速度、
售后态度这些固定维度，就是典型的结构化数据标注工作。
再比如银行整理用户的申请授信材料，把用户信息拆分出收入区间、征信记录、负债情况这些固定字段，也属于这类标注。
电商用户评论结构化数据标注示例图
实操里容易踩的几个误区
说实话很多刚启动标注项目的小团队，都会在这里走弯路。
比较常见的问题，是提前设定的标签维度太模糊。比如要标用户评论情绪，只设「满意」「不满」两个选项，漏掉了「中性」「混合情绪」，最后标注员全凭个人感受打标，出来的数据根本没法用。
据一些用户反馈，有家做本地生活AI推荐的创业公司，一开始为了赶进度省成本，只设了6个宽泛标签，结果标注完的数据训练出来的模型，准确率比预期低了近两成，最后只能返工重标。返工一次，小半个月的人力就打了水漂。
需要留意的是，一定要做标注一致性校验。不同标注员对同一个标签的理解总有偏差，抽大概十分之一的数据做交叉复核，是行业较为常见的做法。
结构化数据标注交叉校验流程示意图
它和非结构化标注的区别在哪
它和非结构化标注的区别在哪
有意思的是很多刚入行的朋友都会把这俩搞混。
简单说，非结构化标注通常是给一整份数据打一个整体标签，比如给一张柯基的图片打「柯基」，就完成了。
结构化标注得把一份数据拆成多个固定维度的字段，每个字段都有提前约定好的可选值。还是拿柯基的图片举例，做结构化标注就得标清楚：品种是柯基，颜色是黄棕白，年龄是幼犬，是否带牵引绳，有没有露脸……这些拆分好的字段，AI可以直接拿来做信息提取训练，不用再自己拆分。
我们通常可以根据模型的目标选标注类型，如果只是做整体分类，非结构化就够用，如果要做信息提取、用户画像这类应用，结构化数据标注就是必不可少的。
您在做数据标注项目的时候，遇到过哪些比较棘手的问题？欢迎结合具体场景继续探讨。
