[发明专利]模型数据集的建立方法及云系统在审
| 申请号： | 201810096270.5 | 申请日： | 2018-01-31 |
| 公开（公告）号： | CN108197668A | 公开（公告）日： | 2018-06-22 |
| 发明（设计）人： | 梁昊;南一冰;廉士国 | 申请（专利权）人： | 达闼科技(北京)有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京新知远方知识产权代理事务所(普通合伙) 11397 | 代理人： | 申楠;刘玲 |
| 地址： | 100102 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供了模型数据集的建立方法及云系统，所述方法包括：根据选取的数据特征对数据集中的数据进行聚类，并根据聚类结果对所述数据集中的数据进行分类标记；根据分类标记后的数据集对初始化分类模型进行训练，得到训练好的分类模型；对训练好的分类模型进行测试，并根据测试结果建立模型数据集。本申请能够利用最终确定的用于实现分类识别的模型数据集，免去人工标注及其校验所耗费的人力和时间成本，从而实现对模型数据集的自动标注，同时有效提升分类识别的效率及准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 模型数据 分类模型 分类标记 分类识别 数据集中 数据集 云系统 建立模型 聚类结果 人工标注 时间成本 数据特征 自动标注 校验 初始化 聚类 申请 测试 | ||
【主权项】：
1.一种模型数据集的建立方法，其特征在于，包括：根据选取的数据特征对数据集中的数据进行聚类，并根据聚类结果对所述数据集中的数据进行分类标记；根据分类标记后的数据集对初始化分类模型进行训练，得到训练好的分类模型；对训练好的分类模型进行测试，并根据测试结果建立模型数据集。
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