[发明专利]业务数据标注方法和装置

说明书

本申请涉及人工智能技术领域，具体公开了一种业务数据标注方法和装置，其中，该方法包括：获取业务数据，利用第一标注模型对业务数据进行标注，得到业务数据对应的第一标注数据；将业务数据对应的第一标注数据发送至客户端；接收客户端返回的业务数据对应的第二标注数据；利用业务数据和业务数据对应的第二标注数据构建第二标注模型；重复上述步骤直至第二标注模型满足预设条件，以利用第二标注模型对目标业务数据进行标注，得到目标业务数据对应的标注数据。上述方案可以有效提升业务数据标注效率和准确率。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，特别涉及一种业务数据标注方法和装置。

背景技术

随着人工智能的不断发展，可以利用人工智能技术对各种业务数据(例如，图像数据、语音数据等)进行处理。在对业务数据进行处理之前，需要进行模型的迭代训练，而训练又依赖于大量的业务数据。无论是机器学习还是深度学习，训练模型所使用的训练集和测试集都需要保质保量的标注数据。

目前，业务数据的标注主要依赖于人工标注。然而，面对大量的业务数据，标注人员的判断力和体力都会逐渐下降，标注数据的效率会随之降低，准确率得不到保证。

针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种业务数据标注方法和装置，以解决现有技术中的业务数据标注的效率低且准确率低的问题。

本申请实施例提供了一种业务数据标注方法，包括：获取业务数据，利用第一标注模型对业务数据进行标注，得到业务数据对应的第一标注数据；将业务数据对应的第一标注数据发送至客户端；接收客户端返回的业务数据对应的第二标注数据；利用业务数据和业务数据对应的第二标注数据构建第二标注模型；重复上述步骤直至第二标注模型满足预设条件，以利用第二标注模型对目标业务数据进行标注，得到目标业务数据对应的标注数据。

在一个实施例中，在利用第一标注模型对业务数据进行标注之前，还包括：获取业务数据集和第二标注数据集，其中，第二标注数据集包括业务数据集中各业务数据对应的第二标注数据；利用业务数据集和第二标注数据集构建第一标注模型。

在一个实施例中，利用业务数据和业务数据对应的第二标注数据构建第二标注模型，包括：确定第二标注数据的数量是否大于或等于预设阈值；在第二标注数据的数量大于或等于预设阈值的情况下，基于业务数据和业务数据对应的第二标注数据构建第二标注模型。

在一个实施例中，利用第一标注模型对业务数据进行标注，得到业务数据对应的第一标注数据，包括：获取最新构建的多个第二标注模型；确定多个标注模型中各标注模型的预测效果指数；根据各标注模型的预测效果指数，确定目标标注模型；利用目标标注模型对业务数据进行标注，得到业务数据对应的第一标注数据。

在一个实施例中，在利用业务数据和业务数据对应的第二标注数据构建第二标注模型之后，还包括：计算第二标注模型的预测效果指数；判断预测效果指数是否满足预设条件；在判断出预测效果指数满足预设条件的情况下，确定第二标注模型满足预设条件。

在一个实施例中，预测效果指数包括以下至少之一：准确率、精确率、召回率、F1分数、PR曲线、ROC曲线和AUC。

在一个实施例中，利用第一标注模型对业务数据进行标注，得到业务数据对应的第一标注数据，包括：确定第一标注模型是否更新；在确定第一标注模型更新的情况下，利用更新后的第一标注模型对业务数据进行标注，得到业务数据对应的第一标注数据。