摘要
本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及一种数据标注方法、装置、计算机设备及存储介质,在数据标注之前,对原始数据集进行预处理和清洗,以去除噪声和异常值;使用多个不同的教师模型对同一数据集进行标注,以获取多个标注结果;在数据标注过程中,实时收集标注人员的反馈和评估结果;在每个训练周期结束后,对标注数据的质量进行评估;根据标注数据的质量评估结果,动态调整教师模型和学生模型的参数和结构。预处理和清洗步骤有助于去除数据中的噪声和异常值;多模型标注与集成可以提高标注结果的准确性和一致性;实时反馈与质量控制可以确保标注过程的高质量进行;有效地确定高质量的目标标注样本集。
技术关键词
数据标注方法
教师
计算机程序指令
增量学习技术
集成学习技术
计算机设备
模块
机器学习技术
学生
标注装置
数据处理技术
噪声数据
统计方法
动态
周期
多模型
参数
样本
系统为您推荐了相关专利信息
卡尔曼滤波模型
计算机程序指令
追踪方法
计算机程序产品
追踪装置