数据标注中的问答系统指南
数据标注是机器学习的基础环节，问答系统（QA）作为其重要应用场景，常用于知识图谱构建、智能客服等领域。以下是关键知识点：
1. 问答系统的核心流程
- 数据收集：从文本、网页、数据库等来源获取原始数据
- 标注规范：定义问题类型（如事实型、主观型）、答案格式（结构化/非结构化）
- 质量校验：通过人工复核或算法检测确保标注准确性
2. 常见标注任务
| 任务类型 | 应用场景 | 标注工具 |
|---|---|---|
| 事实问答 | 医疗知识图谱 | Label Studio |
| 意图识别 | 智能客服 | Prodigy |
| 多轮对话 | 虚拟助手训练 | Snorkel |
3. 扩展学习
如需了解更详细的标注实践，请访问：
数据标注概述
问答系统案例分析
💡小贴士：标注前建议明确业务需求，避免因目标模糊导致数据质量偏差！