技術(shù)特征：

1.一種基于機(jī)器自主學(xué)習(xí)的智能標(biāo)注系統(tǒng)，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器自主學(xué)習(xí)的智能標(biāo)注系統(tǒng)，其特征在于，所述初始標(biāo)注采用人工標(biāo)注或者半自動化工具進(jìn)行標(biāo)注。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于機(jī)器自主學(xué)習(xí)的智能標(biāo)注系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)輸出模塊基于所述結(jié)果數(shù)據(jù)集進(jìn)行統(tǒng)計分析，形成標(biāo)注報告并且協(xié)同所述結(jié)果數(shù)據(jù)集同時輸出。

4.一種基于機(jī)器自主學(xué)習(xí)的智能標(biāo)注方法，其特征在于，包括如下工作步驟：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于機(jī)器自主學(xué)習(xí)的智能標(biāo)注方法，其特征在于，步驟s2中所述初始標(biāo)注是通過人工標(biāo)注或者半自動化工具完成，用于保證標(biāo)注后的所述初始標(biāo)注數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)確率。

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于機(jī)器自主學(xué)習(xí)的智能標(biāo)注方法，其特征在于，步驟s5中對所述中間標(biāo)注數(shù)據(jù)集進(jìn)行檢查和校正是通過人工標(biāo)注或者半自動化工具完成，用于保證所述中間修正數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)確率。

7.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于機(jī)器自主學(xué)習(xí)的智能標(biāo)注系統(tǒng)，其特征在于，所述原始數(shù)據(jù)為圖像數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、音頻數(shù)據(jù)中的至少一種。

8.根據(jù)權(quán)利要求4至7中任一項所述的基于機(jī)器自主學(xué)習(xí)的智能標(biāo)注方法，其特征在于，根據(jù)所述初始標(biāo)注數(shù)據(jù)集通過深度學(xué)習(xí)算法對所述機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，所述深度學(xué)習(xí)算法包括但不限于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法。

9.根據(jù)權(quán)利要求4至7中任一項所述的基于機(jī)器自主學(xué)習(xí)的智能標(biāo)注方法，其特征在于，步驟s5中，通過所述初始標(biāo)注數(shù)據(jù)集對進(jìn)行閉環(huán)反饋訓(xùn)練后的預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行驗證評測，當(dāng)驗證評測的準(zhǔn)確率超過預(yù)設(shè)閾值時則將所述初始數(shù)據(jù)集和所述中間數(shù)據(jù)集合并輸出，否則繼續(xù)保持閉環(huán)反饋訓(xùn)練。

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的基于機(jī)器自主學(xué)習(xí)的智能標(biāo)注方法，其特征在于，保存步驟s5結(jié)束后的所述預(yù)訓(xùn)練模型作為標(biāo)注預(yù)測模型，所述標(biāo)注預(yù)測模型用于對與原始數(shù)據(jù)同類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行智能標(biāo)注。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及一種基于機(jī)器自主學(xué)習(xí)的智能標(biāo)注系統(tǒng)及方法，其包括如下工作步驟：接收和預(yù)處理原始數(shù)據(jù)，并將原始數(shù)據(jù)劃分為初始數(shù)據(jù)集和中間數(shù)據(jù)集；對初始數(shù)據(jù)集進(jìn)行初始標(biāo)注，生成初始標(biāo)注數(shù)據(jù)集；通過初始標(biāo)注數(shù)據(jù)集對機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練以獲得預(yù)訓(xùn)練模型；通過預(yù)訓(xùn)練模型對中間數(shù)據(jù)集進(jìn)行智能標(biāo)注，生成中間標(biāo)注數(shù)據(jù)集；對中間標(biāo)注數(shù)據(jù)集進(jìn)行檢查和校正形成中間修正數(shù)據(jù)集，通過中間修正數(shù)據(jù)集對預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行再次訓(xùn)練，利用再次訓(xùn)練后的預(yù)訓(xùn)練模型對中間修正數(shù)據(jù)集進(jìn)行智能標(biāo)注，如此反復(fù)，形成閉環(huán)反饋訓(xùn)練；輸出最終標(biāo)注好的數(shù)據(jù)。本申請?zhí)岣吡藬?shù)據(jù)標(biāo)注的效率、準(zhǔn)確性和適應(yīng)性，為各類型的數(shù)據(jù)標(biāo)注任務(wù)提供了高效、可靠的解決方案。

技術(shù)研發(fā)人員：吳勇,李偉
受保護(hù)的技術(shù)使用者：蘇州蘇能集團(tuán)有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/26