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来源：公众号新智元授权
当前，很多自然语言处理（NLP）应用需要高质量的标注数据来支撑，特别是当这些数据被用于训练分类器或评估无监督模型的性能等任务中。
例如，人工智能研究人员通常希望过滤嘈杂的社交媒体数据的相关性，将文本分配到不同的主题或概念类别，或衡量其情绪或立场。
而且，无论这些任务使用什么具体方法（监督、半监督或无监督），都需要标注好的数据来建立一个训练集或黄金标准。
然而，在大多数情况下，要完成高质量的数据标注（data annotation）工作，依然离不开数据标注平台上的众包工作者或诸如研究助理等训练有素的标注者来手动进行。
通常情况下，训练有素的标注者先创建一个相对较小的黄金标准数据集，然后雇用众包工作者来增加标注数据的数量，进行重复性工作。根据规模大小和复杂程度，数据标注任务有时会非常费时费力，不仅需要花费一定的人力成本，而且也不能保证数据标注的质量。
那么，能否让机器帮助人类完成这一基础任务呢？
在以往的认知中，机器并不擅长这类「慢工出细活」的任务，但出乎意料的是，「数据标注」这件事已经让 ChatGPT 完成了，而且比大多数人做得还更好。
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