[发明专利]基于图神经网络的众包标签推测方法及系统有效
| 申请号： | 202010034292.6 | 申请日： | 2020-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN111275079B | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 纪守领;吴含露;陈建海;林昶廷;邓水光 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/40;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 马士林 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于图神经网络的众包标签推测方法及系统，包括以下步骤：(1)对众包标签进行数据处理，得到标注人员及任务的初始特征；(2)为标注人员的任务分配情况构建标注人员‑任务异构图、标注人员同构图以及任务同构图；(3)将标注人员‑任务异构图、标注人员同构图以及任务同构图输入到图神经网络中，获得任务节点的嵌入特征；(4)将获得的任务节点的嵌入特征输入到预测层中，得到任务属于各个标签的概率，概率最大的标签视为该任务的正确标签。本发明利用图神经网络实现高准确率的众包标签推测，将利于产生大量可用的机器学习训练数据，帮助人们训练算法模型并提高AI领域的竞争力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 标签 推测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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