数据清洗标注方法、装置、电子设备及存储介质

本申请提出一种数据清洗标注方法、装置、电子设备及存储介质，属于数据处理领域。方法包括：利用第一数据集，对基础模型进行训练，得到识别模型；基于识别模型，得到第一数据集和第二数据集的推理结果，第二数据集包括未标注的复杂样本；根据推理结果，对第一数据集进行标签修改，对第二数据集进行标注；在推理结果不满足结束条件的情况下，从第一数据集和第二数据集中，得到新的第一数据集和第二数据集。如此，通过循环的方式，基于少数已标注的简单样本，自动化实现对待标注的复杂样本的标注，以及对已标注的简单样本的标签修正，大大提升了标注效率，减少了人力成本，且在一定程度上避免引入人工误差，以此确保了样本标签的准确性。