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边界框通过帮助 AI 模型识别、分类和分析教育内容中的各种元素，在教育数据注释中起着至关重要的作用。其中包括识别数字文档中的文本区域、检测图表、突出显示交互式课程中的关键视觉组件，以及对教育图像进行分割以更好地理解内容。这使得开发支持个性化学习体验和高效内容分析的智能教育工具成为可能。
Unitlab 支持学习视频、课堂音频、文本、PDF、评估材料、图像和关联多模态学习记录。
可以。音频与视频流程支持转录、说话人分离、时间范围、关键帧、事件和同步播放。
可以。PDF 与文档标注支持 OCR 字段、版面区域、表格、文本实体、分类、属性和关系。
团队可为教育 NLP 创建命名实体、关系、意图标签、情感标注、分类和嵌套跨度。
关联图像、视频、音频、文本和文档可共享本体、属性、数据集版本和审查步骤。
团队可搜索、筛选、去重、平衡和版本化学习数据，再将选定数据送入标注与质量保证。
指南、受控本体、角色、问题、返工、审批和历史记录帮助不同参与者保持标签一致。
Unitlab 可准备语音、转录、文档、图像和视频标注，用于训练无障碍和辅助学习系统。
本地部署适用于需要将数据和流程保留在组织控制基础设施中的机构。
