[发明专利]样本数据的生成方法以及装置

说明书

本发明公开了一种样本数据的生成方法以及装置，该方法包括：获取待处理样本数据；将待处理样本数据输入至预先训练好的特征提取模型中，得到与待处理样本数据对应的目标特征向量；将与所述当前状态对应的待处理样本数据以及所述目标特征向量输入至预先训练得到的一致性评估函数中，得到与当前状态相对应的当前动作；基于当前动作，确定与所述待处理样本数据对应的当前样本数据；当所述当前动作与前一时刻对应的动作满足预设终止条件时，将所述当前样本数据作为目标样本数据。本发明实施例的技术方案，通过对待处理样本数据进行处理得到目标样本数据，基于目标样本数据训练模型时，可以快速的训练机器模型以及模型准确性的技术效果。

技术领域

本发明实施例涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种样本数据的生成方法以及装置。

背景技术

在训练机器学习模型时，通常是基于人工标注的样本数据来训练机器学习模型。

由于是基于人工标注的样本来训练机器学习模型，因此存在人工标注的成本较高，准确率较低，导致模型的训练效率较低的技术问题。

发明内容

本发明提供一种样本生成方法以及装置，以实现确定样本数据的便捷性以及高效性的技术效果。

第一方面，本发明实施例提供了一种样本数据的生成方法，该方法包括：

获取待处理样本数据；

将所述待处理样本数据输入至预先训练好的特征提取模型中，得到与所述待处理样本数据对应的目标特征向量；

将与所述当前状态对应的待处理样本数据以及所述目标特征向量输入至预先训练得到的一致性评估函数中，得到与当前状态相对应的当前动作；

基于当前动作，确定与所述待处理样本数据对应的当前样本数据；

基于所述当前动作与前一时刻对应的动作，确定满足预设终止条件时，将所述当前样本数据作为目标样本数据。

第二方面，本发明实施例还提供了一种样本数据的生成装置，该装置包括：

待处理样本数据确定模块，用于获取待处理样本数据；

目标特征向量确定模块，用于将所述待处理样本数据输入至预先训练好的特征提取模型中，得到与所述待处理样本数据对应的目标特征向量；

当前动作确定模块，用于将与所述当前状态对应的待处理样本数据以及所述目标特征向量输入至预先训练得到的一致性评估函数中，得到与当前状态相对应的当前动作；

当前样本数据确定模块，用于基于当前动作，确定与所述待处理样本数据对应的当前样本数据；

目标样本数据确定模块，用于基于所述当前动作与前一时刻对应的动作，确定满足预设终止条件时，将所述当前样本数据作为目标样本数据。

第三方面，本发明实施例还提供了一种设备，所述设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明实施例任一所述的样本数据的生成方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如本发明实施例任一所述的样本数据的生成方法。