人工智能情感标注（Emotion Labeling）是指为文本、音频或视频等数据分配情感类别或情感强度的过程，这是自然语言处理（NLP）、语音识别及多媒体信息处理领域的一项重要任务。在情感计算（Affective Computing）的研究中，情感标注是构建和训练情感分析模型的基础工作之一。
具体来说，情感标注员会对原始数据进行人工审查和标记，比如对一条电影评论打上“积极”、“消极”或更细致的情感标签（如喜悦、愤怒、悲伤、恐惧、惊讶、厌恶等）。在标注过程中，可能还会涉及更复杂的多维度情感分析，包括情绪极性（正面/负面）、情绪类别以及情绪强度。
此外，随着深度学习和机器学习技术的发展，自动或半自动的情感标注工具和技术也逐渐得到应用，它们通过预训练模型来辅助或自动化情感标注流程，从而提高效率和准确性。最终的目标是使AI系统能够理解和识别不同类型的人类情感表达，并以此为基础提供智能化的服务，如智能客服的情感反馈、社交媒体情绪监测、市场调研分析以及医疗健康领域的心理健康预警等。
