[发明专利]扩充样本方法、终端、装置及可读存储介质

权利要求书

1.一种扩充样本方法，其特征在于，所述的扩充样本方法包括以下步骤：

基于迭代次数与参数集的预设关系表，获取当前迭代次数对应的预设参数集，其中，所述预设参数集包括多组预设参数；

分别基于预设样本、预设样本对应的标签、各组预设参数训练初始分类模型，得到各组预设参数对应的分类模型；

基于各个分类模型的基尼GINI系数，确定最优分类模型；

基于预设规则、待校对样本以及所述最优分类模型，在所述待校对样本中确定新增样本。

2.如权利要求1所述的扩充样本方法，其特征在于，所述基于预设规则、待校对样本以及所述最优分类模型，在所述待校对样本中确定新增样本的步骤包括：

基于预设获取规则在所述待校对样本中确定待校对子样本；

基于所述最优分类模型、所述待校对子样本生成所述待校对子样本对应的标签；

基于所述待校对子样本对应的标签以及预设值在所述待校对子样本中确定新增样本。

3.如权利要求2所述的扩充样本方法，其特征在于，所述待校对子样本包括多个，所述基于所述待校对子样本对应的标签以及预设值在所述待校对子样本中确定新增样本的步骤包括：

分别确定所述待校对子样本中各个子样本对应的标签是否等于预设值；

在所述子样本对应的标签等于预设值时，确定所述子样本是新增样本。

4.如权利要求2所述的扩充样本方法，其特征在于，所述基于所述待校对子样本对应的标签以及预设值在所述待校对子样本中确定新增样本的步骤之后，还包括：

更新所述迭代次数，并将所述预设样本和所述新增样本作为预设样本；

在所述迭代次数小于或等于阈值时，继续执行基于迭代次数与参数集的预设关系表，获取当前迭代次数对应的预设参数集的步骤。

5.如权利要求4所述的扩充样本方法，其特征在于，所述更新所述迭代次数，并将所述预设样本和所述新增样本作为预设样本的步骤之后，还包括：

在所述迭代次数大于阈值时，输出新样本筛选完成的提示信息。

6.如权利要求1所述的扩充样本方法，其特征在于，所述基于迭代次数与参数集的预设关系表，获取当前迭代次数对应的预设参数集的步骤之前，还包括：

在接收到修改指令时，获取所述修改指令对应的参数；

基于所述参数更新所述迭代次数与参数集的预设关系表。

7.如权利要求1至6中任一项所述的扩充样本方法，其特征在于，所述基于各个分类模型的基尼GINI系数，确定最优分类模型的步骤包括：

基于各个分类模型的基尼GINI系数生成GINI系数分布图；

基于所述GINI系数分布图确定所述最优分类模型。

8.一种扩充样本装置，其特征在于，所述扩充样本装置包括：

获取模块，基于迭代次数与参数集的预设关系表，获取当前迭代次数对应的预设参数集，其中，所述预设参数集包括多组预设参数；

训练模块，分别基于预设样本、预设样本对应的标签、各组预设参数训练初始分类模型，得到各组预设参数对应的分类模型；

筛选模块，基于各个分类模型的基尼GINI系数，确定最优分类模型；

确定模块，基于预设规则、待校对样本以及所述最优分类模型，在所述待校对样本中确定新增样本。

9.如权利要求8所述的扩充样本装置，其特征在于，所述确定模块还用于：

基于预设获取规则在所述待校对样本中确定待校对子样本；

基于所述最优分类模型、所述待校对子样本生成所述待校对子样本对应的标签；

基于所述待校对子样本对应的标签以及预设值在所述待校对子样本中确定新增样本。

10.如权利要求9所述的扩充样本装置，其特征在于，所述确定模块还用于：

分别确定所述待校对子样本中各个子样本对应的标签是否等于预设值；

在所述子样本对应的标签等于预设值时，确定所述子样本是新增样本。