[发明专利]样本标注信息的审核方法及装置有效
| 申请号： | 201910538177.X | 申请日： | 2019-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN110222791B | 公开（公告）日： | 2020-12-04 |
| 发明（设计）人： | 徐青松;李青 | 申请（专利权）人： | 杭州睿琪软件有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海思捷知识产权代理有限公司 31295 | 代理人： | 王宏婧 |
| 地址： | 310053 浙江省杭州市滨江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提供一种样本标注信息的审核方法及装置，所述方法包括：获取需要进行审核的标注样本并组成训练样本集；将训练样本集分为预设数量个子样本集，对不同的子样本集分别进行训练，建立不同的第一识别模型；获取作为测试使用的识别样本集，针对识别样本集中的每一识别样本，通过建立的不同的第一识别模型分别进行识别，得到每一第一识别模型对该识别样本的识别结果，统计各识别结果的出现次数，当存在出现次数不小于预设阈值的识别结果时，将出现次数小于预设阈值的识别结果对应的第一识别模型确定为目标识别模型；对目标识别模型对应的子样本集中的标注样本进行标注信息审核。应用本发明提供的方案可以快速审核样本的标注结果。 | ||
| 搜索关键词： | 样本 标注 信息 审核 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种样本标注信息的审核方法，其特征在于，所述方法包括：获取需要进行审核的标注样本并组成训练样本集；其中，所述标注样本预先标注有标注信息；将所述训练样本集分为预设数量个子样本集，对不同的子样本集分别进行训练，建立不同的第一识别模型；所述第一识别模型为基于神经网络的模型；获取作为测试使用的识别样本集，针对所述识别样本集中的每一识别样本，通过建立的不同的第一识别模型分别进行识别，得到每一第一识别模型对该识别样本的识别结果，统计各识别结果的出现次数，当存在出现次数不小于预设阈值的识别结果时，将出现次数小于所述预设阈值的识别结果对应的第一识别模型确定为目标识别模型；对所述目标识别模型对应的子样本集中的标注样本进行标注信息审核。
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