• التعرف على الكيانات المسماة (NER): تصنيف الكيانات مثل الأسماء أو المواقع أو التواريخ أو الأشياء المحددة داخل النص.
• تحليل المشاعر: وضع علامات على البيانات النصية ذات المشاعر أو الآراء المُعبَّر عنها في المراجعات أو التعليقات.
• تصنيف النوايا: تحديد الغرض من جزء من النص، مثل تصنيف استفسارات العملاء في نظام روبوتات المحادثة.
• تقييم جودة المحتوى: تقييم المحتوى النصي وتوسيعه لتحديد مدى جودته ومدى ملاءمته لمهام محددة في الذكاء الاصطناعي، مثل استرجاع المعلومات أو الإشراف على المحتوى.

• إطارات التحديد: رسم مستطيلات حول الكائنات المستهدفة، مثل المركبات والبشر والحيوانات، لصالح نماذج رصد الكائنات.
• المضلعات والخطوط المتعددة: إضافة تعليقات توضيحية على الأشكال الأكثر تعقيداً، مثل الحارات على الطرق، لوسائل التنقُّل ذاتية القيادة باستخدام الخطوط المتعددة.
• التجزئة الدلالية: ترميز كل بكسل في الصورة لتقسيم المناطق إلى فئات، مثل تحديد المكونات المتنوعة لمشهد في الشارع يشمل الرصيف والسيارات والمارة.
• تجزئة الصور: ترميز كل بكسل في الصورة للتمييز بين حالات من الفئة نفسها، مثل وجود عدة أشخاص في الصورة.

• تتبُّع العناصر: تتبع العناصر أثناء تحركها عبر الإطارات في مقطع فيديو لفهم سلوكها.
• التعرف على النشاط: تصنيف الإجراءات، مثل الركض والجلوس والقفز، من أجل إجراء التحليل السلوكي في أنظمة المراقبة أو التحليلات الرياضية.
• الكشف عن المسارات: إضافة تعليقات توضيحية لخطوط المسارات في مقاطع الفيديو لوسائل التنقُّل ذاتية القيادة للتنقُّل بأمان.

• النسخ: تحويل الكلمات المنطوقة في الملفات الصوتية إلى نصوص لتطبيقات معالجة اللغة الطبيعية (NLP).
• تصنيف الصوت: تصنيف الأصوات، مثل الموسيقى والكلام البشري وأصوات الحيوانات، في التسجيلات.
• تصنيف المشاعر والآراء: تصنيف المقاطع الصوتية حسب القصد أو المشاعر المعبر عنها في الكلام؛ وهذا مفيد لإنشاء روبوتات دعم العملاء.

• المكعبات ثلاثية الأبعاد: إضافة تعليقات توضيحية للعناصر في الفضاء ثلاثي الأبعاد باستخدام متوازيات المستطيلات لتمثيل وسائل التنقُّل أو المشاة أو الكيانات الأخرى التي تلتقطها مستشعرات LiDAR.
• دمج المستشعرات: دمج أنواع متعددة من أجهزة الاستشعار، مثل بيانات الرادار وتقنية LiDAR، لوسم الأجسام بدقة لاتخاذ القرارات في الوقت الفعلي في وسائل التنقل ذاتية القيادة.
• وسم البيانات الوصفية: إضافة التعليقات التوضيحية على المعلومات الإضافية، مثل سرعة العنصر واتجاهه وحجمه، لإثراء مجموعة البيانات من أجل إجراء تحليلات متقدمة.

يعد وضع التعليقات التوضيحية على مجموعات البيانات الكبيرة أمرًا يتطلب الكثير من الموارد، خاصة عند التعامل مع مهام معقدة مثل تقسيم الدلالات أو تتبع الأجسام ثلاثية الأبعاد. يُعد توسيع عملية التعليق التوضيحي مع الحفاظ على الجودة تحديًا رئيسيًا.

يجب أن يكون المدققون البشريون متسقين في وضع العلامات، حيث إن حتى الاختلافات البسيطة قد تؤثر على أداء النموذج. ويتطلب ذلك برامج تدريب شاملة وفحوصات جودة مستمرة لتقليل الأخطاء.

معالجة البيانات الحساسة، مثل السجلات الطبية أو المعلومات الشخصية، تتطلب الالتزام بلوائح الخصوصية وبنية تحتية آمنة. يجب على منصات التعليق تنفيذ تدابير أمنية قوية لحماية سلامة البيانات.

قد تؤدي البيانات المضاف إليها معلومات عن غير قصد إلى إدخال تحيزات في النماذج. من الضروري الاستعانة بفرق متنوعة من موثقي البيانات ووضع إرشادات شاملة، للحد من حالات التحيز وضمان التمثيل العادل عبر مختلف عينات البيانات.