[发明专利]一种训练样本有效性检测方法及装置在审
| 申请号： | 201910022265.4 | 申请日： | 2019-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN109902157A | 公开（公告）日： | 2019-06-18 |
| 发明（设计）人： | 许开河;杜尧鑫;王少军 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/35 |
| 代理公司： | 北京汇思诚业知识产权代理有限公司 11444 | 代理人： | 冯晓平 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种训练样本有效性检测方法及装置，本发明涉及人工智能技术领域，方法包括：获取多个扩展问，其中，每个扩展问与对应的一个预设标准问关联；将多个扩展问随机分为预设份数的样本集，并根据预设比例将预设份数的样本集分为训练集和交叉验证集；利用训练集训练分类模型；采用交叉验证方法，并利用分类模型对交叉验证集中的多个扩展问标注，直至所有的扩展问标注完成；获取分类模型输出的所有的扩展问的标注结果；根据标注结果得到异常扩展问，异常扩展问的标注结果与所关联的预设标准问不同。本发明实施例提供的技术方案能够解决现有技术中训练样本有效性检测效率低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 标注 有效性检测 交叉验证 训练样本 预设 分类模型 预设标准 训练集 样本集 人工智能技术 关联 训练分类 输出 | ||
【主权项】：
1.一种训练样本有效性检测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S101，获取多个扩展问，其中，每个所述扩展问与对应的一个预设标准问关联；步骤S102，将多个所述扩展问随机分为预设份数的样本集，并根据预设比例将所述预设份数的样本集分为训练集和交叉验证集；步骤S103，利用所述训练集训练分类模型；步骤S104，采用交叉验证方法，并利用所述分类模型对所述交叉验证集中的多个扩展问标注，直至所有的所述扩展问标注完成；步骤S105，获取所述分类模型输出的所有的所述扩展问的标注结果；步骤S106，根据所述标注结果得到异常扩展问，所述异常扩展问的标注结果与所关联的预设标准问不同。
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