3.数据验证：通过对标注过的数据进行验证和审查，确保标注结果的准确性和一致性。
数据标注中离不开的人工步骤包括但不限于以下几个：
1. 数据清理：对原始数据进行去噪、去重、纠错等操作，确保数据的准确性和一致性。
2. 数据标记：根据标注任务的要求，对原始数据进行分类、打标签、标注属性等操作，以便机器学习算法能够从中学习。
3. 数据验证：通过对标注过的数据进行验证和审查，确保标注结果的准确性和一致性。
4. 数据迭代：在验证的基础上对标注结果进行修改和调整，并重新进行验证，以不断提高标注的准确性和质量。
5. 数据质量控制：制定标注规范、进行标注质量评估，并与标注人员进行反馈和培训，以确保标注结果的统一性和可靠性。
6. 数据增强：根据需要，结合人工智能技术，对标注结果进行扩充和增强，以提升机器学习算法的泛化能力。
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