[发明专利]一种样本标签生成方法、模型训练方法、装置及设备

权利要求书

1.一种样本标签生成方法，包括：

获取未标记样本和已标记样本，其中，所述已标记样本包括多个第一样本数据和标签，所述未标记样本包括多个第二样本数据，所述多个第二样本数据与所述多个第一样本数据类型一一对应；

从所述多个第一样本数据中确定至少一个第一关键样本数据；

从所述多个第二样本数据中确定与所述至少一个第一关键样本数据一一对应的至少一个第二关键样本数据；

根据所述至少一个第一关键样本数据和所述至少一个第二关键样本数据，确定所述未标记样本和所述已标记样本之间的目标相似度；

基于所述目标相似度和所述标签，对所述未标记样本进行打标，生成所述未标记样本的目标标签。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取未标记样本和已标记样本，包括：

响应于来自电子设备的样本标签生成指令，从样本数据库中确定所述未标记样本和所述已标记样本；

调用样本传输接口，从所述样本数据库中获取所述未标记样本和所述已标记样本。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一样本数据包括：资产数据、对象类型数据、存储时长数据、交易数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一关键样本数据和所述第二关键样本数据分别包括多个，

所述根据所述至少一个第一关键样本数据和所述至少一个第二关键样本数据，确定所述未标记样本和所述已标记样本之间的目标相似度，包括：

从多个所述第一关键样本数据中确定连续类型的连续目标第一关键样本数据；

从多个所述第二关键样本数据中确定与所述连续目标第一关键样本数据相匹配的连续目标第二关键样本数据；

从多个所述第一关键样本数据中确定离散类型的离散目标第一关键样本数据；

从多个所述第二关键样本数据中确定与所述离散目标第一关键样本数据相匹配的离散目标第二关键样本数据；

基于所述连续目标第一关键样本数据和所述连续目标第二关键样本数据，确定连续样本相似度；

基于所述离散目标第一关键样本数据和所述离散目标第二关键样本数据，确定离散样本相似度；

基于所述连续样本相似度和所述离散样本相似度，确定所述目标相似度。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，基于所述连续目标第一关键样本数据和所述连续目标第二关键样本数据，确定连续样本相似度，包括：

确定所述连续目标第一关键样本数据的第一特征向量；

确定所述连续目标第二关键样本数据的第二特征向量；以及

基于所述第一特征向量和所述第二特征向量，确定所述连续样本相似度。

6.根据权利要求4所述的方法，其中，基于所述离散目标第一关键样本数据和所述离散目标第二关键样本数据，确定离散样本相似度，包括：

在确定所述离散目标第一关键样本数据和所述离散目标第二关键样本数据相同的情况下，基于所述连续样本相似度，确定所述离散样本相似度；以及

在确定所述离散目标第一关键样本数据和所述离散目标第二关键样本数据不相同的情况下，确定所述离散样本相似度为预定相似度。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述从所述多个第一样本数据中确定至少一个第一关键样本数据，包括：

根据所述多个第一样本数据，确定所述多个第一样本数据各自的特征重要度；

根据所述多个第一样本数据各自的特征重要度，从所述多个第一样本数据中确定所述至少一个第一关键样本数据。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述从所述多个第二样本数据中确定与所述至少一个第一关键样本数据一一对应的至少一个第二关键样本数据，包括：

根据所述多个第二样本数据，确定所述多个第二样本数据各自的特征重要性度；

根据所述多个第二样本数据各自的特征重要度，从所述多个第二样本数据中确定所述至少一个第二关键样本数据。