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[发明专利]数据标记系统及数据标记方法-CN201811596379.1在审
发明人：张如莹;林柏霖;潘桓毅;谢佳恩;黄玟瑜 -专利权人：财团法人工业技术研究院
申请日： 2018-12-25 - 公布日： 2020-06-26 - 主分类号： G06F16/435 文献下载
摘要：一种数据标记系统及数据标记方法。此数据标记系统包括一标记数据库、一未标记数据库、一标记数据扩增模块，及一操作平台，该操作平台信号连接该标记数据库、该未标记数据库及该标记数据扩增模块，并且包括一标记模式编修接口，且该标记模式编修接口可供输入数据与执行编修操作以产生至少一确认标记模式，其中该标记数据扩增模块依据该至少一确认标记模式与该未标记数据库执行运算以产生至少一新增标记数据，并将该至少一新增标记数据储存至该标记数据库。
数据标记系统方法

[发明专利]数据标记化的冲突处理方法及装置-CN201710374968.4在审
发明人：刘敬良;黄凌志 -专利权人：北京奇安信科技有限公司
申请日： 2017-05-24 - 公布日： 2017-10-24 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种数据标记化的冲突处理方法及装置。该方法包括接收原始数据，并解析获得原始数据的数据类型；根据预先配置的策略选取与原始数据的数据类型匹配的标记化算法；依据选取的标记化算法对原始数据进行标记化处理，得到原始数据转换的标记化数据；判断标记化数据与本地数据库中已存储的其他标记化数据是否冲突；若冲突，则依据特定规则对标记化数据进行调整，生成新的标记化数据，且新的标记化数据与冲突的标记化数据不同。本发明实施例可以有效地保证标记化数据的唯一性，避免了由于标记化数据的冲突所导致的后续去标记化后的数据并非原始数据的问题，进而确保了数据的正常处理。
数据标记冲突处理方法装置

[发明专利]一种基于候选标记估计的未标记数据利用方法-CN201811128127.6在审
发明人：张敏灵;王敬 -专利权人：东南大学
申请日： 2018-09-27 - 公布日： 2019-01-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于候选标记估计的未标记数据利用方法，包括以下步骤：S10、就特定分类任务从现实世界分类任务中获取已标记数据与未标记数据，并提取数据特征；S20、根据数据特征估计未标记数据的候选标记集合，基于候选标记集合进一步估计其真实标记；S30、从估计的真实标记中挑选符合要求的相应未标记数据加入已标记数据集，并将其从未标记数据集中剔除；S40、基于扩充的已标记数据集，使用传统监督学习模型训练并返回分类结果；S50、如果用户对分类结果不满意，则基于步骤S30中更新的已标记数据集与未标记数据集，重新执行步骤S20‑S40。本方法借助少量现有已标记数据来构造未标记数据的候选标记集合，能够弥补现实应用中未标记数据不能有效利用的问题。
标记数据标记集合分类结果模型训练数据特征提取数据现实世界现实应用重新执行分类剔除返回更新监督学习

[发明专利]借助于初始标记的改善生成经标记的数据的方法-CN202011524102.5在审
发明人： A·费耶拉本德;A·布隆泽夫斯基;C·哈斯-舒茨;E·潘塞拉;H·赫特林;J·郑;J·利特克;M·高尔;R·斯大尔;S·克里希纳穆里 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2020-12-22 - 公布日： 2021-07-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：用于生成针对数据集的标记的方法，该方法包括：提供未标记的数据集，该数据集包括多个未标记的数据；针对所述未标记的数据集的数据生成初始标记；提供该初始标记作为第n个标记，其中n=1；执行迭代过程，其中针对n=1、2、3、...N的每个，所述迭代过程的第n个迭代包括如下步骤：利用经标记的数据集来训练模型以作为第n个经训练的模型，其中通过未标记的数据集的数据与第n个标记的组合来给出所述经标记的数据集；在使用第n个经训练的模型的情况下针对未标记的数据集的未标记的数据来预测第n个经预测的标记；根据至少包括所述第n个经预测的标记的标记集合来确定第（n+1）个标记。
借助于初始标记改善生成数据方法

[发明专利]用于机器学习的混合数据标记方法-CN202010286314.8在审
发明人：蔡孟庭;王冠;杜浩 -专利权人：黑芝麻智能科技（重庆）有限公司
申请日： 2020-04-13 - 公布日： 2020-10-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种用于机器学习的混合数据标记方法，包括接收未标记的多个对象，未标记的对象形成未标记数据集；通过机器学习系统对未标记数据集进行预标记以输出待定标记数据池；通过机器学习系统将待定标记数据池分为高置信度集和低置信度集；将高置信度集分发到机器标记者，并将低置信度集分发到人工标记者；合并标记集以返回预检查标记数据池；确定待定标记数据池和预检查标记数据池之间的差别；如果确定的数据对象的差别大于预定义的误差阈值，则检查性标记数据对象；如果确定数据对象的差别是小于和等于预定义的误差阈值，则将数据对象存储到已检查池。
用于机器学习混合数据标记方法

[发明专利]一种数据处理方法及其相关产品-CN202211397865.7在审
发明人：聂玲;尹将伯;刘梓田;杨洋;余泽豪 -专利权人：北京中电普华信息技术有限公司
申请日： 2022-11-09 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06F18/2413 文献下载
摘要：本申请公开了一种数据处理方法及其相关产品。该方法包括：从未标记数据集中确定信息量最大的结构化数据作为目标样本，并进行标记；未标记数据集中包括多个未被标记的结构化数据；对已标记的目标样本进行分析处理，生成与已标记的目标样本具有相同标记信息的新的样本；以新的样本更新用于训练结构化数据检测模型的已标记数据集；已标记数据集中包括多个已标记的结构化数据。如此，通过选取信息量最大的结构化数据作为目标样本进行标记，而非对未标记数据集中的所有样本均进行标记，可以节约标记数据的资源。并且，新的样本与目标样本具有相同标记信息，以新的样本扩充已标记数据集，可以进一步减少标记数据的计算资源和人力资源。
一种数据处理方法及其相关产品

[发明专利]数据传输方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110119952.5在审
发明人：刘思贤 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2021-01-28 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： G06F8/60 文献下载
摘要：本公开关于一种数据传输方法、装置、电子设备及存储介质。该数据传输方法包括：接收数据传输请求，并解析数据传输请求，得到数据请求标记序列；获取目标服务节点中的目标服务标记序列；对数据请求标记序列与目标服务标记序列中相同位置处的标记进行匹配，得到匹配标记序列，当相同位置处的标记均为第一标记时，将匹配标记序列中的标记确定为第二标记；检测匹配标记序列中的标记，当匹配标记序列中的标记为第二标记时，调用数据传输规则对应的服务实例。上述方法中的数据请求标记序列、目标服务标记序列和匹配标记序列，不包括具体的传输规则，整个过程并不涉及具体的传输规则，可降低数据传输过程中的载荷，提高数据传输的效率。
数据传输方法装置电子设备存储介质

[发明专利]分类处理方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202210485560.5在审
发明人：李业良;黄继青;刘云峰 -专利权人：深圳追一科技有限公司
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06F40/117 文献下载
摘要：该方法包括：基于使用标记数据集训练的分类模型，预测未标记数据集中各未标记的样本数据的预测类别标签和相应的预测得分；标记预测得分达到过滤阈值的未标记的样本数据，得到伪标记数据的集合；基于标记数据集和伪标记数据的集合，确定新的标记数据集；使用新的标记数据集重新训练分类模型后，将去除已标记预测类别标签的样本数据后的未标记数据集作为新的未标记数据集，返回基于使用标记数据集训练的分类模型，预测未标记数据集中各未标记的样本数据的预测类别标签和相应的预测得分的步骤以迭代训练
分类处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]用于对到物理标记的数据高速缓存的业务进行滤波的方法-CN201380004686.5有效
发明人：罗伯特·D·克兰西;詹姆斯·诺里斯·迪芬德尔费尔;托马斯·菲利普·施派尔 -专利权人：高通股份有限公司
申请日： 2013-01-17 - 公布日： 2014-09-03 - 主分类号： G06F12/10 文献下载
摘要：本发明揭示数据高速缓存的实施例，其实质性减少对所述数据高速缓存的物理标记的标记阵列的存取次数。总的来说，所述数据高速缓存包含存储数据元素的数据阵列、物理标记的标记阵列和虚拟标记的标记阵列。在一个实施例中，所述虚拟标记的标记阵列接收虚拟地址。如果在所述虚拟标记的标记阵列中存在对于所述虚拟地址的匹配，那么所述虚拟标记的标记阵列向所述数据阵列输出针对所述虚拟地址在所述虚拟标记的标记阵列中存储的道。此外，在一个实施例中，所述虚拟标记的标记阵列停用所述物理标记的标记阵列。使用所述虚拟标记的标记阵列输出的所述道，寻址所述数据阵列中的期望数据元素。
用于物理标记数据高速缓存业务进行滤波方法

[发明专利]一种用于出水变量预测的软测量方法、装置及介质-CN202110843484.6在审
发明人：刘乙奇;李东;黄道平;许翀 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-07-26 - 公布日： 2021-11-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于出水变量预测的软测量方法、装置及介质，其中方法包括：污水处理数据划分为标记数据集和未标记数据集；计算标记数据集中任两组数据之间的差异性距离，根据差异性距离计算标记数据集中每组数据的结构熵；根据结构熵对标记数据集进行聚类处理，获得m个标记数据子集；根据差异性距离将未标记数据集中每一个未标记数据划分到对应的标记数据子集，根据标记数据子集获取未标记数据对应的出变量；根据新的标记数据更新标记数据子集；根据新的标记数据子集构建预测模型；获取测试数据，根据测试数据获取对应的预测模型进行预测，获得预测值。
一种用于出水变量预测测量方法装置介质

[发明专利]基于大数据和用户画像的数据处理方法及大数据服务器-CN202011535372.6在审
发明人：姜小芹 -专利权人：姜小芹
申请日： 2020-12-22 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明实施例提供的基于大数据和用户画像的数据处理方法及大数据服务器，在进行数据标签标记之前会为各标签标记模型分发待标记游戏用户数据，并向各标签标记模型发送对应的数据提取命令。这样能够实现数据标签标记的分布式处理，使得不同的标签标记模型按照自身识别策略进行识别对待标记游戏用户数据进行识别，从而基于识别结果进行对应的标签标记。大数据服务器对从各标签标记模型中提取的数据标记结果进行分析，并实现标签的打包以得到游戏用户画像，不仅能够减少大数据服务器侧的标签标记的处理压力，还能够基于不同标签标记模型的标签标记类型进行全面、准确的标签标记，从而高效地实现对海量游戏数据的标记以准确得到游戏用户画像标签。
基于数据用户画像数据处理方法服务器

[发明专利]一种针对标记不充分数据的半监督命名实体识别方法-CN202210636113.5在审
发明人：张祥;陈海燕;袁书伟 -专利权人：东南大学
申请日： 2022-06-07 - 公布日： 2022-09-13 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对标记不充分数据的半监督命名实体识别方法，首先，使用无标记的领域数据对BERT进行微调，得到领域适应的BERT；用标记数据训练领域适应的BERT，得到ROSE‑NER‑基础模型；再用ROSE‑NER‑基础模型预测出伪标记数据；最后结合标记数据和伪标记数据，从而训练最终的ROSE‑NER模型。本方法通过使用大量的伪标记数据来扩充少量的标记数据，从而缓解标记数据过少的问题；通过一个修正的损失函数来调整模型训练中黄金标记和伪标记数据的权重；通过对抗训练的方法来减轻噪声数据的影响，大大解决了专业领域的数据标记不足和噪声数据的问题
一种针对标记不充分数据监督命名实体识别方法

[发明专利]一种基于共享网络通道的多内核浏览器数据整合方法-CN202110110761.2有效
发明人：王诚;杨奚诚;熊瑛;刘伟;张陈锐;蒋浩林;方辉祥;蔡鹏飞;沈先露 -专利权人：合肥大多数信息科技有限公司
申请日： 2021-01-27 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于共享网络通道的多内核浏览器数据整合方法，包括如下步骤：对共享数据进行访问监测；获取得到共享数据的访问值；将访问值Pw与访问阈值相比较；若访问值Pw≥访问阈值，则将该共享数据标记为标记数据；将标记数据通过光纤传输到浏览器；若访问值Pw＜访问阈值，则将该共享数据标记为未标记数据；将未标记数据进行分配传输；选取对应的传输人员将未标记数据通过手机终端发送至浏览器；浏览器接收标记数据和未标记数据，并对标记数据和未标记数据进行数据整合得到整合数据；本发明能够根据访问值对共享数据进行标记分类，从而对共享数据进行分批整合处理；使数据整合更加层次分明，有效提高数据整合效率。
一种基于共享网络通道内核浏览器数据整合方法

[发明专利]一种标记方法、装置及存储介质-CN201710873160.0有效
发明人：卓雷 -专利权人：联想（北京）有限公司
申请日： 2017-09-25 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了一种标记方法，所述方法包括：获取表征用户不同特征的第一数据集和第二数据集；将所述第一数据集中的第一数据与所述第二数据集中的第二数据进行匹配，生成第三数据集；对所述第一数据进行第一标记，对所述第二数据进行第二标记；根据所述第一标记和所述第二标记，生成第三标记；根据所述第三标记对所述第三数据集中的第三数据进行标记。本发明还同时公开了一种标记装置。
一种标记方法装置存储介质

[发明专利]基于分类模型的数据处理方法、装置、电子设备及介质-CN202010751730.0在审
发明人：邓悦;郑立颖;徐亮 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-07-30 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种基于分类模型的数据处理方法、装置、电子设备及介质，涉及人工智能，其中方法包括：获取日志数据，所述日志数据包括标记日志数据和无标记日志数据，所述标记日志数据携带标记信息；对所述无标记日志数据进行数据增强处理，获得增强的无标记日志数据；基于文本分类网络模型，根据所述标记日志数据对所述增强的无标记日志数据进行预测处理，获得所述增强的无标记日志数据的一致性损失，所述一致性损失表示：所述无标记日志数据和所述增强的无标记日志数据在所述文本分类网络模型处理中，分别对应的输出之间的距离；基于所述一致性损失训练所述文本分类网络模型，获得目标分类模型，以及所述无标记日志数据的异常信息。
基于分类模型数据处理方法装置电子设备介质

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