[发明专利]一种数据采集标注的监测方法、系统

说明书

本发明公开了一种数据采集标注的监测方法、系统，该方法包括以下步骤：获取待标注数据；通过标注模型对所述待标注数据进行标注，得到标注结果。本发明可由计算机来代替人工完成数据的自动标注工作，释放了人工压力，实现了标准统一化，提高了标注准确度。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种数据采集标注的监测方法、系统。

背景技术

现有技术中，对所采集而来的数据，在区分出重要数据后需由人工来进行标注。采集时由人工来标注重要数据，比较繁琐，使用人工的方式来标注重要数据，既耗费大量人力成本，费时费力，时间耗时长，也很看标注员的技术素养，准确度不高。因此，如何实现自动标注数据，提高准确度是亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种数据采集标注的监测方法、系统，以实现完成数据的自动标注工作，降低人力成本，释放了人工压力，并标准统一化，提高了标注准确度。

为解决上述技术问题，本发明提供一种数据采集标注的监测方法，包括：

获取待标注数据；

通过标注模型对所述待标注数据进行标注，得到标注结果。

优选的，所述获取待标注数据之前，还包括：

获取用于训练的样本数据；

通过样本数据，训练预设模型，生成所述标注模型。

优选的，所述得到标注结果之后，还包括：

设定数据的共性行为特征的数据监测阈值；

根据所述共性行为特征与数据监测阈值之间的差异程度，对监测结果中的重要数据的重要程度进行量化显示。

优选的，所述通过样本数据，训练预设模型，生成所述标注模型，包括：

从样本数据中提炼出普通数据及重要数据的第一共性行为特征；

将所述第一共性行为特征的数值缩放至预设置信区间内，得到缩放后的第二共性行为特征；

对缺省的共性行为特征的数值进行赋值，得到赋值后的第三共性行为特征；

基于所述第二共性行为特征和所述第三共性行为特征，通过XGboost算法训练生成所述标注模型。

本发明还提供一种数据采集标注的监测系统，用于实现上述方法，

包括：

获取单元，用于获取待标注数据；

监测单元，用于通过标注模型对所述待标注数据进行标注，得到标注结果。

本发明所提供的一种数据采集标注的监测方法、系统，获取待标注数据，通过标注模型对所述待标注数据进行标注，得到标注结果，通过标注模型得到标注结果，即对重要数据进行监测，区分出重要数据，完成对重要数据的标注，通过由计算机代替人工来完成数据的自动标注工作，可以实现释放人工压力，达到标准统一化，提高标注准确度的有益效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明所提供的一种数据采集标注的监测方法流程图；

图2为本发明所提供的一种数据采集标注的监测系统原理图；

图3为本发明所提供的一种数据采集标注的监测系统的另一结构示意图；