[发明专利]一种基于深度学习的地理信息的自动标注方法及装置有效
| 申请号： | 201811434810.2 | 申请日： | 2018-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN109614455B | 公开（公告）日： | 2020-12-01 |
| 发明（设计）人： | 凌广明;徐武平;穆晓峰;徐爱萍 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06F16/29 | 分类号： | G06F16/29 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 罗飞 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于深度学习的地理信息的自动标注方法及装置，采用了主动学习策略。主动学习是一种根据特定的选择规则，从大量信息数据中挑选出最能够使训练模型收敛，即信息量最大最有价值的未标记数据集合作为待查询样例集的方法。通过本发明的方法可以实现快速而准确的匹配，用于筛选出质量好可靠性强的优质数据集作为备用数据集进行后续的标注工作。实现了提高标注的效率以及准确性的技术效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 地理信息 自动 标注 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的地理信息的自动标注方法，其特征在于，包括：步骤S1：获取原始数据集UserInfSet和专业数据集PlotSet；步骤S2：对原始数据集UserInfSet和专业数据集PlotSet进行预处理；步骤S3：将预处理后的专业数据集PlotSet与原始数据集UserInfSet进行匹配，从原始数据集UserInfSet中筛选出目标数据集；步骤S4：基于预设规则对目标数据集进行排序；步骤S5：为排序后的目标数据集设置标注参数；步骤S6：基于设置的标注参数，合成语料库，将其作为标注结果。
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