当您的项目包含数据集、标签集和说明后，您就可以开始执行标签任务了。
我们建议您先发送小型数据集，获取标签结果，进行检查，发现疏漏之处，然后优化您的说明。 为了获得良好的说明，通常需要反复尝试多次。此外，我们还建议您，只有在您对说明感到满意时，才应发送大型数据集。
为了确保标签质量，我们会与您联系，阐明说明中未涵盖或不清楚的情况。我们会发送一封电子邮件，您可以使用其中的链接访问相关的标签任务页面。在该页面中，您可以发送反馈。如果您提交数据
数据标签服务界面中完成标签任务，我们会联系
已登录 Google Cloud 控制台的用户。如果您通过 API 提交任务，我们会与通过 HumanAnnotationConfig 中的 user_email_address 字段标识的用户联系。我们强烈建议您在通过 API 提交任务时填写 user_email_address 字段，否则我们无法与您联系。数据标签任务开始后，您便无法更新 user_email_address 字段。要更新该字段，您必须取消任务，执行字段更新，然后再重新提交任务。
如果由于缺少可以理解的说明、数据，或者由于以不受支持的语言提交说明，或者由于需要特定领域知识才能完成数据标签任务，导致人工标签添加者无法完成您的任务，则任务可能会被取消。如果发生这种情况，我们会向您发送一条消息，说明任务被取消的原因。
AI Platform Data Labeling Service 支持为以下三种类型的数据加标签：图片、视频和文本。如需了解受支持的格式，请参阅暂存未加标签的数据。人工标签添加者的任务因每种数据类型而异，因此您在提交标签请求时需要提供的信息也不同。
从下面的列表中选择要添加标签的数据类型。
标签请求是一项长时间运行的操作。当您提交请求时，响应会包含操作 ID，可用于检查请求的状态。
在下面的命令中，将 OPERATION_NAME 替换为响应中显示的操作的全名。完整名称的格式为 projects/{project-id}/locations/us-central1/operations/{operation-id}。
curl \ -X GET \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json" \ https://datalabeling.googleapis.com/v1beta1/OPERATION_NAME
加标签操作完成后，响应会包含值 "done": true。
{"response":
{"importCount": 3, "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.data-labeling.v1alpha1.ImportDataOperationResponse", "dataset": "projects/google.com:labelingapitesting/datasets/5bae76a9_0000_22cf_a7d6_089e083237f4"},
"done": true,
"name": "projects/google.com:labelingapitesting/operations/5bae7811_0000_2eef_8327_94eb2c1eab5c",
"metadata": {"@type": "type.googleapis.com/google.cloud.data-labeling.v1alpha1.ImportDataOperationMetadata", "dataset": "projects/google.com:labelingapitesting/datasets/5bae76a9_0000_22cf_a7d6_089e083237f4"}
}
按照查看已加标签的数据中的步骤查看标签任务结果。