[发明专利]智能模型的训练方法/系统、计算机可读存储介质及终端

摘要

本发明提供一种智能模型的训练方法/系统、计算机可读存储介质及终端，训练方法包括对输入的第一数据集及与训练任务相关的标注信息进行初始模型训练，以获取基准模型；添加新数据，合并于第一数据集中，形成第二数据集；对第二数据集中的数据测试和价值评估，以挑选出标注价值大于预设标注价值的数据，形成第三数据集；对第三数据集中未标注标注信息的数据进行标注，合并于第三数据集中；对基准模型进行再训练，得到更新后的基准模型；将第三数据集定义为新的第一数据集，添加新数据，循环执行以上步骤，直至迭代训练后的模型的精确度大于预设精确度。本发明减少人工标注的数量，不需要标注全部数据，从而节约标注成本，并提高了模型训练效率。

主权项

一种智能模型的训练方法，其特征在于，所述智能模型的训练方法包括以下步骤：对输入的第一数据集及与训练任务相关的标注信息进行初始模型训练，以获取一基准模型；添加与所述第一数据集中数据属性相同的新数据，合并于所述第一数据集中，形成第二数据集；测试第二数据集中的数据，对第二数据集中数据进行价值评估，以挑选出标注价值大于预设标注价值的数据，将挑选出的数据形成第三数据集；对第三数据集中未标注标注信息的数据进行标注，将标注有标注信息的数据合并于第三数据集中；基于合并后的第三数据集，对基准模型进行再训练，得到更新后的基准模型；将第三数据集定义为新的第一数据集，添加新数据，循环执行以上步骤，以进行迭代训练，直至迭代训练后的模型的精确度大于预设精确度。