[发明专利]一种数据标注方法及装置在审
申请号: | 201911423635.1 | 申请日: | 2019-12-31 |
公开(公告)号: | CN113127638A | 公开(公告)日: | 2021-07-16 |
发明(设计)人: | 胥安东;闫鹏程 | 申请(专利权)人: | 华为技术有限公司 |
主分类号: | G06F16/35 | 分类号: | G06F16/35;G06F40/30 |
代理公司: | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人: | 周云 |
地址: | 518129 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 数据 标注 方法 装置 | ||
1.一种数据标注方法,其特征在于,包括:
服务器获取待标注的M条数据;所述M为大于1的整数;
所述服务器在所述M条数据中抽取N条数据,并针对所述N条数据进行统计分析得到至少一个模板;每个所述模板中包括至少一个槽位,每一个槽位用于填写至少一个关键信息;所述N为大于1的整数,且NM;
所述服务器将存储的多个关键信息,分别代入所述至少一个模板,得到P条数据;
所述服务器利用所述P条数据中的部分数据进行训练,得到数据标注模型;
所述服务器利用所述数据标注模型对所述M条数据除所述N条数据之外的数据进行标注。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述M条数据中抽取N条数据包括:
对所述M条数据进行分类,得到Q类数据;所述Q为正整数;
从所述Q类数据中分别抽取部分数据,得到所述N条数据。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,对所述M条数据进行分类,包括:
将所述M条数据分别转换为各自对应的特征向量,得到M个特征向量;
将所述M个特征向量中,特征向量相同或相近的特征向量对应的数据作为一类数据。
4.如权利要求1至3任一项所述的方法,其特征在于,所述服务器利用所述P条数据中的部分数据进行训练,得到数据标注模型,包括:
所述服务器利用所述P条数据中的部分数据对预设的初始模型进行训练,得到数据标注模型。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述服务器得到数据标注模型之后,所述方法还包括:
所述服务器利用所述P条数据中除所述部分数据之外的剩余数据,对所述数据标注模型进行校验。
6.一种数据标注装置,其特征在于,包括:
存储器,用于存储指令;
通信接口,用于接收和发送数据;
处理器,用于调用所述存储器中的程序指令以执行:
获取待标注的M条数据;所述M为大于1的整数;
在所述M条数据中抽取N条数据,并针对所述N条数据进行统计分析得到至少一个模板;每个所述模板中包括至少一个槽位,每一个槽位用于填写至少一个关键信息;所述N为大于1的整数,且NM;
将存储的多个关键信息,分别代入所述至少一个模板,得到P条数据;
利用所述P条数据中的部分数据进行训练,得到数据标注模型;
利用所述数据标注模型对所述M条数据除所述N条数据之外的数据进行标注。
7.如权利要求6所述的装置,其特征在于,所述处理器执行在所述M条数据中抽取N条数据,具体用于:
对所述M条数据进行分类,得到Q类数据;所述Q为正整数;
从所述Q类数据中分别抽取部分数据,得到所述N条数据。
8.如权利要求7所述的装置,其特征在于,所述处理器执行对所述M条数据进行分类,具体用于:
将所述M条数据分别转换为各自对应的特征向量,得到M个特征向量;
将所述M个特征向量中,特征向量相同或相近的特征向量对应的数据作为一类数据。
9.如权利要求6至8任一项所述的装置,其特征在于,所述处理器执行利用所述P条数据中的部分数据进行训练,得到数据标注模型,具体用于:
利用所述P条数据中的部分数据对预设的初始模型进行训练,得到数据标注模型。
10.如权利要求9所述的装置,其特征在于,所述处理器执行得到数据标注模型之后,还用于执行:
利用所述P条数据中除所述部分数据之外的剩余数据,对所述数据标注模型进行校验。
11.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,所述程序指令当被计算机执行时,使所述计算机执行如权利要求1-5中任意一项所述的方法。
12.一种计算机程序产品,其特征在于,包括程序指令,所述程序指令当被计算机执行时,使所述计算机执行如权利要求1-5中任意一项所述的方法。
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