[发明专利]一种检测噪音数据的方法及装置

权利要求书

1.一种检测噪音数据的方法，其特征在于，包括：

基于训练数据的特征信息和实际标注信息建立预测模型；

依据所述预测模型对训练数据的实际标注信息进行预测，获得对应的预测标注信息；

提取实际标注信息与预测标注信息不一致的训练数据，作为噪音数据。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练数据包括所有待检测的训练数据。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述训练数据不包括所有待检测的训练数据，在基于训练数据的特征信息和实际标注信息建立预测模型的步骤之前，还包括：

将待检测的训练数据划分为N份，其中，N为大于1的正整数。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于训练数据的特征信息和实际标注信息建立预测模型的步骤为，依次提取N份中的N-1份待检测的训练数据，并基于所述N-1份待检测的训练数据的特征信息和实际标注信息建立预测模型；

所述依据预测模型对训练数据的实际标注信息进行预测，获得对应的预测标注信息的步骤为：

分别依据所述预测模型对剩余的一份待检测的训练数据的实际标注信息进行预测，获得对应的预测标注信息，所述预测标注信息包括N份待检测的训练数据所对应的预测标注信息。

5.如权利要求2或3或4所述的方法，其特征在于，所述预测模型包括通过对各个训练数据的特征信息和标注信息进行统计后，获取的不同特征信息对应的各种标注信息的统计值。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述依据预测模型对训练数据的实际标注信息进行预测，获得对应的预测标注信息的步骤包括：

由预测模型所包含的不同特征信息对应的各种标注信息的统计值，以及训练数据的特征信息，对训练数据的实际标注信息进行预测，获得对应的预测标注信息。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：

对所述噪音数据进行复核。

8.一种检测噪音数据的装置，其特征在于，包括：

预测模型建立模块，用于基于训练数据的特征信息和实际标注信息建立预测模型；

预测模块，用于依据所述预测模型对训练数据的实际标注信息进行预测，获得对应的预测标注信息；

噪音数据提取模块，用于提取实际标注信息与预测标注信息不一致的训练数据，作为噪音数据。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述训练数据包括所有待检测的训练数据。

10.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述训练数据不包括所有待检测的训练数据，在预测模型建立模块之前，还包括：

训练数据划分模块，用于将待检测训练数据划分为N份，其中，N为大于1的正整数。