数据标注方式共有4种，分别是：搜索标注；手动划词标注、智能推荐相似描述；关键词抽取（智推）；关键词抽取（支持正则表达式）。
1、搜索标注
搜索标注，即通过指定搜索条件，将该条件下的案件数据，批量标注到已创建标签。
2、手动划词标注、智能推荐相似描述
手动划词文书内容，选择需要标注的标签，确认后即可将划词内容所在案件标注到该标签。当标签为文本类标签时，系统还会智能推荐同段落相似描述，可以点击对应页面提示，批量将有相似描述的案件标注到同一个标签。
3、关键词抽取（智推）
该标注方式，需要打开标签编辑器，批量标注规则选择“关键词抽取（智推）”，划词对应文书表述，系统会根据标签类型及文书标注，智能生成标注段落、规则标注，方便友友们批量智能标注数据。该标注方式适合无规则书写基础的研究人员使用。
4、关键词抽取（支持正则表达式）
该标注方式，需要在标签编辑器页面，批量标注规则选择“关键词抽取（智推）”，自行自行勾选标注段落、依据输入提示填写关键词、正则表达式等。该标注方式适合有正则表达式基础的研究人员使用。
数据标注的意义
1、训练机器学习模型：数据标注是训练监督式机器学习模型的关键步骤。通过给数据加上标签，模型可以学习从输入数据到输出标签的映射关系，从而实现各种任务，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
2、提高模型性能：质量良好的标注数据可以帮助机器学习模型更好地理解和泛化，从而提高模型的性能。准确的标签和注释有助于降低模型的误差率。
3、数据挖掘和分析：标注数据可用于数据挖掘和分析，以发现模式、趋势和关联性。这对于业务决策、市场分析和预测非常重要。
4、自动化流程：数据标注有助于自动化流程和任务。例如，在自动驾驶汽车领域，通过对道路图像进行标注，车辆可以更好地理解道路情况，支持自动驾驶功能。
5、改善用户体验：在自然语言处理中，标注文本数据可用于改善聊天机器人、虚拟助手和搜索引擎的用户体验，使其更准确地理解用户的意图。
数据标注的方式主要包括以下几种：
分类标注：就是我们常见的打标签。一般是从既定的标签中选择数据对应的标签，是封闭集合。比如一张图就可以有很多分类/标签：成人、女、黄种人、长发等。对于文字，可以标注主语、谓语、宾语，名词动词等。适用于文本、图像、语音、视频等数据类型。
标框标注：机器视觉中的标框标注，很容易理解，就是框选要检测的对象。如人脸识别，首先要先把人脸的位置确定下来。适用于图像类型的数据。
区域标注：相比于标框标注，区域标注要求更加精确。边缘可以是柔性的。如自动驾驶中的道路识别。适用于图像类型的数据。
描点标注：一些对于特征要求细致的应用中常常需要描点标注。例如人脸识别、骨骼识别等。适用于图像类型的数据。
语义分割：标记图像中存在的内容及位置，根据属性进行像素级分割，支持单属性、多级属性。
3D点云标注：将点云数据图像中的多类指定对象使用3D框进行标注。
关键点标注：对人脸关键点、人体骨骼关键点、人脸五官等进行关键点标注。
线标注：支持贝塞尔曲线和普通线段标注，支持对车道线进行贝塞尔曲线标注，使用线段将图像目标的边缘、轮廓用线段标注。
2D/3D融合标注：对2D平面图与3D点云图映射的数据组进行标注，支持自动贴边、跨帧复制、测距、2/3D图片标注分离等多种功能。
OCR转写：将图像中的文字进行识别，并以文本的形式转写。
声纹识别标注：对音频数据中的说话人进行辨认或确认。
语音切割：根据需求，将语音实现分段切割。
按照标注的难易程度来划分，可以分为常识性标注和专业性标注：
常识性标注：比如标注道路标线、路牌、地图等数据，语音识别标注等数据都属于常识性标注。
专业性标注：需要专业人员根据特定的领域知识和经验进行标注，如医学图像标注、法律文本标注等。
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