[发明专利]测试数据的扩充方法、装置、设备及计算机可读存储介质在审
申请号: | 202110691032.0 | 申请日: | 2021-06-22 |
公开(公告)号: | CN113535549A | 公开(公告)日: | 2021-10-22 |
发明(设计)人: | 范超超;于超敏;王思睿 | 申请(专利权)人: | 科大讯飞股份有限公司 |
主分类号: | G06F11/36 | 分类号: | G06F11/36;G06K9/62;G06N3/08 |
代理公司: | 深圳市威世博知识产权代理事务所(普通合伙) 44280 | 代理人: | 何倚雯 |
地址: | 230088 安徽省*** | 国省代码: | 安徽;34 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 测试数据 扩充 方法 装置 设备 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种测试数据的扩充方法,其特征在于,所述扩充方法包括:
获取原始数据集;其中,所述原始数据集包括至少一种业务类别的测试数据;
利用第一分类模型对所述原始数据集进行业务分类,得到每个业务类别所对应的原始数据子集;
针对各所述业务类别,利用所述业务类别的数据扩充策略对所述业务类别的原始数据子集进行数据扩充,得到所述业务类别的第一扩充数据子集;
将各所述业务类别的第一扩充数据子集进行合并,得到扩充数据集。
2.根据权利要求1所述的扩充方法,其特征在于,所述业务类别包括文字客服、辅助营销、导航和外呼中的至少一种;和/或,所述测试数据为交互类数据。
3.根据权利要求1所述的扩充方法,其特征在于,在所述利用第一分类模型对所述原始数据集进行业务分类,得到每个业务类别所对应的原始数据子集之前,所述方法还包括以下步骤,以对所述第一分类模型进行训练:
获取第一样本数据集,其中,所述第一样本数据集包括多种业务类别的样本测试数据,任意两种所述业务类别之间的所述样本测试数据的数量差小于预设阈值;
利用所述第一样本数据集对预训练的第一分类模型进行训练。
4.根据权利要求1所述的扩充方法,其特征在于,所述利用所述业务类别的数据扩充策略对所述业务类别的原始数据子集进行数据扩充,得到所述业务类别的扩充数据子集,包括:
获取与所述业务类别匹配的所述多种数据增强方式的最终扩充权重比;
基于所述多种数据增强方式的最终扩充权重比,利用所述多种数据增强方式对所述业务类别的原始数据子集进行数据扩充,得到所述业务类别的扩充数据子集。
5.根据权利要求4所述的扩充方法,其特征在于,所述获取与所述业务类别匹配的所述多种数据增强方式的最终扩充权重比,包括:
利用所述业务类别的原始数据子集,确定所述业务类别的所述多种数据增强方式的初始扩充权重比;
对所述初始扩充权重比进行调整,得到所述最终扩充权重比。
6.根据权利要求5所述的扩充方法,其特征在于,所述对所述初始扩充权重比进行调整,得到所述最终扩充权重比,包括:
基于所述初始扩充权重比,利用所述多种数据增强方式对所述业务类别的原始数据子集进行数据扩充,得到所述业务类别的第二扩充数据子集;
检测所述第二扩充数据子集是否满足预设要求;
若不满足,则调整所述初始扩充权重比,并重新执行所述基于所述初始扩充权重比,利用所述多种数据增强方式对所述业务类别的原始数据子集进行数据扩充,得到所述业务类别的第二扩充数据子集以及后续步骤;
若满足,则将所述初始扩充权重比作为所述最终扩充权重比。
7.根据权利要求6所述的扩充方法,其特征在于,所述检测所述第二扩充数据子集是否满足预设要求,包括:
利用第二分类模型检测所述第二扩充数据子集的业务类别是否正确,以得到所述第二扩充数据子集的有效程度;
判断所述第二扩充数据子集的有效程度是否满足预设程度阈值;
所述调整所述初始扩充权重比,包括:
根据所述有效程度对所述初始扩充权重比进行调整。
8.一种测试数据的扩充装置,其特征在于,所述测试数据的扩充装置包括:
数据获取模块,所述数据获取模块用于获取原始数据集;其中,所述原始数据集包括至少一种业务类别的测试数据;
数据分类模块,所述数据分类模块用于利用第一分类模型对所述原始数据集进行业务分类,得到个业务类别所对应的原始数据子集;
数据扩充模块,所述数据扩充模块用于针对各所述业务类别,利用所述业务类别的数据扩充策略对所述业务类别的原每始数据子集进行数据扩充,得到所述业务类别的第一扩充数据子集;
数据合并模块,所述数据合并模块用于将各所述业务类别的第一扩充数据子集进行合并,得到扩充数据集。
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