一种基于错例演化的模型重训方法和装置

本发明公开了一种基于错例演化的模型重训方法和装置，属于模型训练技术领域。本方法先对模型进行预训练，并将原始输入数据集中的输入样本输入到预训练模型中得到原始结果数据集；然后在用户发现错例并对错例修正后，先尝试对原始结果数据集进行修正得到修正结果数据集进行重训练，再尝试对原始输入数据集和原始结果数据集进行剔除后进行重训练。本发明将机器标记样本和用户人工标记修正的样本进行充分结合，通过对样本的修正或剔除，以较低的成本提高重训练样本数据的质量，在实现推理样本质量优化、支撑模型重训的同时，显著降低了人工参与度，从而降低模型重训带来的人工和时间成本。