[发明专利]基于机器学习的数据标签识别与标记方法及系统

说明书

本发明是关于基于机器学习的数据标签识别与标记方法及系统，该方案通过机器学习模型进行相应的标签识别处理，并基于可视化标签信息识别结果和实例关联标签信息识别结果进行统计分析，以消除标签生产过程中出现的误差以及数据对象实例的智能关联过程中出现的误差。在根据当前标签信息识别结果对原始数据标签信息进行识别和标记时，能够充分考虑标签生产过程中的生成、存储、分类标记、去重、查询、同步和集成等协调性处理流程，并且在进行数据对象实例的智能关联时不会对数据对象实例产生影响，这样，可以保证最终的标签识别结果和标签标记结果尽可能地与用户实际情况相匹配，进而为后续的数据分析提供准确可靠的数据基础。

技术领域

本申请涉及机器学习和数据标签处理技术领域，具体而言，涉及一种基于机器学习的数据标签识别与标记方法及系统。

背景技术

用户标签也可以称为用户画像，是基于用户行为分析获得的对用户的一种认知表达，也是后续数据分析加工的起点。因此，对用户标签进行准确的识别和标记对于后续的数据分析的精准性而言是非常重要的。然而，现有技术在进行用户标签的识别和标记时，常常出现不同程度的偏差，从而会影响到基于用户标签进行数据分析的精准性。

发明内容

第一方面用以提供一种基于机器学习的数据标签识别与标记方法，应用于服务器，所述方法至少包括以下步骤：

获取待进行处理的原始数据标签信息；对所述原始数据标签信息中的多个数据标签信息的标签内容分别进行内容可视化生产监控和内容关联生产监控，得到内容可视化生产监控报表和内容关联生产监控报表；

基于训练好的用于进行可视化监控的机器学习模型，对所述内容可视化生产监控报表进行可视化标签识别处理，得到包括有内容可视化生产记录的可视化标签信息识别结果；

基于训练好的用于进行对象实例标签关联的机器学习模型，对所述内容关联生产监控报表进行实例关联标签识别处理，得到包括有内容关联生产记录的实例关联标签信息识别结果；

基于所述可视化标签信息识别结果和所述实例关联标签信息识别结果进行统计分析，得到所述原始数据标签信息中与目标生产指标相匹配的当前标签信息识别结果；所述目标生产指标包括内容可视化生产指标和内容关联生产指标中的至少一种，所述当前标签信息识别结果用于对所述原始数据标签信息进行识别和标记。

优选地，所述对所述原始数据标签信息中的多个数据标签信息的标签内容分别进行内容可视化生产监控和内容关联生产监控，得到内容可视化生产监控报表和内容关联生产监控报表，包括：

对所述原始数据标签信息中的多个数据标签信息的标签内容分别进行内容可视化生产监控，得到各个数据标签信息的标签内容中的内容可视化生产的监控结果、以及各内容可视化生产的监控结果所对应的原始标签内容的生产需求信息；

基于各数据标签信息的标签内容中的内容可视化生产的监控结果和相应的原始标签内容的生产需求信息，确定内容可视化生产监控报表；

对所述原始数据标签信息中的多个数据标签信息的标签内容分别进行内容关联生产监控，得到内容关联生产监控报表；

其中，所述对所述原始数据标签信息中的多个数据标签信息的标签内容分别进行内容关联生产监控，得到内容关联生产监控报表，包括：

对所述原始数据标签信息的标签内容中的多个数据标签信息的标签内容分别进行数据对象实例监控，得到各数据标签信息的标签内容分别对应的数据对象实例内容；

对所述原始数据标签信息的标签内容中的多个数据标签信息的标签内容分别进行对象实例的更新状态监控，得到各数据标签信息的标签内容分别对应的对象实例的更新状态监控报表；

将对应于相同数据对象实例的数据对象实例内容和对象实例的更新状态监控报表进行关联；