一种人工智能模型训练数据集的构建方法

本发明公开了一种人工智能模型训练数据集的构建方法，具体包括以下步骤：S1、数据采集：用于从多个数据源中自动收集数据，数据源包括但不限于社交媒体、新闻网站、公共数据库和专业领域数据源，选择多样化的数据源，本发明涉及人工智能技术领域。该人工智能模型训练数据集的构建方法，通过全面的数据预处理步骤，包括清洗、格式转换等，确保了数据集的高质量和准确性，有效减少了模型训练中的噪声和偏差。同时，自动化和半自动化的数据处理流程显著提高了训练效率，数据增强步骤则通过生成新的数据样本，增加了数据集的规模和多样性，有助于模型更好地泛化，从而提升了模型的准确性和鲁棒性。