[发明专利]数据处理方法、装置、服务器及系统

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

从第三方平台实时获取聊天记录，生成总样本集；

从所述总样本集中获取本次待标注样本集，并发送到用户终端；其中，所述本次待标注样本集为所述总样本集的子集；

接收所述用户终端返回的第一标注结果集；

根据所述第一标注结果集，进行模型训练，获取训练模型并对所述训练模型的准确率进行评估；

若评估结果不满足预设条件，根据所述训练模型，重新从所述总样本集中获取下次待标注样本集，并发送到所述用户终端，接收所述用户终端返回的第二标注结果集，根据所述第二标注结果集，重新获取训练模型并对该训练模型的准确率进行评估，直到评估结果满足预设条件，将所述评估结果满足预设条件对应的训练模型作为最终模型；其中，所述下次待标注样本集为所述总样本集的子集；

其中，所述根据所述训练模型，重新从所述总样本集中获取下次待标注样本集，包括：

根据所述训练模型，分别对所述总样本集中的各个样本进行判定，获取每个样本对应的判定结果；

根据所述每个样本对应的判定结果，获取下次待标注样本集；

所述从总样本集中获取本次待标注样本集，包括：

根据第一预设关键词集，从总样本集中筛选出本次待标注样本集；

所述根据所述训练模型，分别对所述总样本集中的各个样本进行判定，获取每个样本对应的判定结果，包括：

根据第二预设关键词集，从所述总样本集中筛选出下次待标注候选样本集；

根据所述训练模型，分别对所述下次待标注候选样本集中的各个样本进行判定，获取每个样本对应的判定结果；

所述每个样本对应的判定结果为一个概率值，所述根据所述每个样本对应的判定结果，获取下次待标注样本集，包括：

依次遍历每个样本对应的概率值，若当前样本对应的概率值属于预设区间，则将所述当前样本加入所述下次待标注样本集中，直到遍历完每个样本对应的概率值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对所述训练模型的准确率进行评估之后，所述方法还包括：

若评估结果满足预设条件，则将所述训练模型作为最终模型。

3.一种数据处理装置，其特征在于，所述装置包括：

第一处理模块，用于从第三方平台实时获取聊天记录，生成总样本集；从所述总样本集中获取本次待标注样本集，并发送到用户终端；其中，所述本次待标注样本集为所述总样本集的子集；

接收模块，用于接收所述用户终端返回的第一标注结果集；

第二处理模块，用于根据所述第一标注结果集，进行模型训练，获取训练模型并对所述训练模型的准确率进行评估；

第三处理模块，用于若评估结果不满足预设条件，根据所述训练模型，重新从所述总样本集中获取下次待标注样本集，并发送到所述用户终端，接收所述用户终端返回的第二标注结果集，根据所述第二标注结果集，重新获取训练模型并对该训练模型的准确率进行评估，直到评估结果满足预设条件，将所述评估结果满足预设条件对应的训练模型作为最终模型；其中，所述下次待标注样本集为所述总样本集的子集；

其中，所述第三处理模块具体用于：根据所述训练模型，分别对所述总样本集中的各个样本进行判定，获取每个样本对应的判定结果；根据所述每个样本对应的判定结果，获取下次待标注样本集；

所述第一处理模块具体用于根据第一预设关键词集，从总样本集中筛选出本次待标注样本集；

所述第三处理模块具体还用于根据第二预设关键词集，从所述总样本集中筛选出下次待标注候选样本集；根据所述训练模型，分别对所述下次待标注候选样本集中的各个样本进行判定，获取每个样本对应的判定结果；

所述第三处理模块具体还用于依次遍历每个样本对应的概率值，若当前样本对应的概率值属于预设区间，则将所述当前样本加入所述下次待标注样本集中，直到遍历完每个样本对应的概率值。