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公开(公告)号：CN116881713A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310816049.3
申请日：2023-07-05
Applicant: 东南大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/21 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于主动查询和分组标注的多义数据标注方法，具体包括以下步骤：（1）用户初始时选择小部分多义数据进行精确标注；（2）利用深度神经网络在小部分已标注数据上训练多标记分类网络；（3）利用多标记分类网络对未标注数据的标记向量进行预测；（4）对该被查询示例的标记空间分组，小部分组发送给领域专家进行精确标注；（5）将该样本加入已标注集，更新多标记分类网络参数，在测试集上测试效果；（6）如果用户对当前模型性能满意，则结束，否则转步骤（3）。本发明能够在多义数据标注的质量和成本之间达到一定平衡，在减少标注成本的同时提高标注质量。
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