第259章 疯狂的数据（5 / 6）

此时所耕耘的自然语言处理这个方面吧。

尽管林灰在此前的生成式文本摘要模型的构建中主要是使用无监督训练的方式进行的大量数据获取以及相应的模型训练。

但林灰手中确确实实是有自然语言处理方向的标注数据。

而且是超大规模的文本标注数据。

这更是一笔相当大的财富。

虽然这种文本数据标注相比于双语互译文本标注（标注起来门槛更高）的数据其价值肯定是要打折扣的。

但在形成规模的情况下纵然是一般的标注数据一样是一笔不容小视的财富。

仅仅是涉及到文本摘要有关的一些普通标注数据林灰估计在这个时空换取几千万美元的话完全没问题。

如果对这些标注数据加以一定包装并且足够幸运能够遇到一些识（yuan）货（da）人（tou）的话。

商业谈判时如果谈判的人很会的话谈到近亿美元也是有可能的。

如果对标注数据进行一定的包装，林灰估计忽悠个上亿美刀也是完全没问题的。

对这些标注数据加以一定的包装是什么意思呢？

就是美化标注数据的质量。

严格来讲的话，同样是标注数据也是可以区分为专家标注和众包的。

所谓的“专家标注”也不是真的专家去进行标注。

“数据标注”听起来似乎蛮高大上的，但实际上呢？

进行数据标注过程往往非常复杂，涉及到数据量特别多的时候，对人工劳动力会有很高的要求。

虽然不能说低端吧，但这种机械而繁复的工作至少跟高端是没啥关系的，砖家教授肯定是不会去干这活的。

所谓的专家标注一般都是由苦逼的算法工程师进行兼职。

或者由专门的算法数据标注员进行标注。

所谓的数据标注员是一种新兴职业。

前世，随着大数据以及人工智能时代的到来，为了应对数据标注的工作在互联网上出现了一种新型职业——数据标注员。

数据标注员的工作是使用相应的工具从互联网上抓取、收集数据，包括文本、图片、语音等等。

然后对抓取的数据进行整理与标注。

这些数据标注员工具体的工作流程一般很明确：

首先，标注人员经过培训，确定需要标注的样本数据以及标注规则；

而后，根据事先安排好的规则对样本