[发明专利]一种错误标注数据的识别方法、装置和介质

权利要求书

1.一种错误标注数据的识别方法，其特征在于，包括：

获取当前批次的待审核标注数据；以及

根据预设的类别统计指标和预设标注数据审核模型在所述待审核标注数据中确定错误标注数据；其中，所述标注数据审核模型是利用所述当前批次的上一批次标注的标注数据更新训练得到的。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据预设的类别统计指标和预设标注数据审核模型确定所述待审核标注数据中的错误标注数据，包括：

获取所述待审核数据的类标注错误率；其中所述类标注错误率根据所述上一批次标注的标注数据确定；

根据所述预设标注数据审核模型确定所述待审核标注数据的预估错误率；

根据所述类标注错误率和所述预估错误率确定所述待审核标注数据的错误概率值；

根据所述错误概率值和第一预设阈值确定所述待审核标注数据中的错误标注数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述类标注错误率和所述预估错误率确定所述待审核标注数据的错误概率值，包括：

将所述类标注错误率进行归一化处理，根据处理后的所述类标注错误率确定类标注错误指数；

将所述类标注错误指数与所述预估错误率的乘积确定为所述待审核标注数据的错误概率值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述类标注错误率进行归一化处理，根据处理后的所述类标注错误率确定类标注错误指数，包括：

若所述处理后的所述类标注错误率大于第二预设阈值，则将所述处理后的所述类标注错误率确定为类标注错误指数；或者

若所述处理后的所述类标注错误率小于等于第二预设阈值，则将所述第二预设阈值确定为类标注错误指数。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述错误概率值和第一预设阈值确定所述待审核标注数据中的错误标注数据，包括：

将所述错误概率值大于第一预设阈值的所述待审核标注数据确定为错误标注数据。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取待审核标注数据之前，包括：

获取历史已审核标注数据，将所述历史已审核标注数据分类；

根据分类后的所述历史已审核标注数据确定每类所述已审核数据对应的类中心向量；

根据所述历史已审核标注数据和对应的所述类中心向量对已构建的标注数据审核模型进行训练，得到所述预设标注数据审核模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述历史已审核标注数据和对应的所述类中心向量对已构建的标注数据审核模型进行训练，得到所述预设标注数据审核模型，包括：

获取所述历史已审核标注数据的标注信息和审核信息，根据所述标注信息和所述审核信息确定所述历史已审核标注数据的相同信息或不同信息，将所述相同信息或所述不同信息作为第一数据组；

将所述历史已审核标注数据进行向量化处理，将处理后的所述历史已审核标注数据和所述历史已审核标注数据对应的类中心量作为第二数据组；

将所述第一数据组和所述第二数据组代入已构建的标注数据审核模型进行训练，得到所述预设标注数据审核模型。

8.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时由处理器执行权利要求1至7中任意一项所述的错误标注数据的识别方法。

9.一种错误标注数据的识别装置，其特征在于，包括：

标注数据获取模块，用于获取当前批次的待审核标注数据；以及

错误数据确定模块，用于根据预设的类别统计指标和预设标注数据审核模型确定所述待审核标注数据中确定错误标注数据；其中，所述标注数据审核模型是利用所述当前批次的上一批次标注的标注数据更新训练得到的。

10.一种错误标注数据的识别装置，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，与所述第一处理器连接，用于为所述第一处理器提供处理以下处理步骤的指令：

获取当前批次的待审核标注数据；以及

根据预设的类别统计指标和预设标注数据审核模型确定所述待审核标注数据中确定错误标注数据；其中，所述标注数据审核模型是利用所述当前批次的上一批次标注的标注数据更新训练得到的。