基于标注者可靠度时序建模的众包主动学习方法和装置
公开
摘要

本发明公开了基于标注者可靠度时序建模的众包主动学习方法和装置,所述方法包括以下步骤:初始化预测模型并建立可靠度时序模型,样本选择策略,众包标注者选择策略,样本分配策略,模型更新,迭代运算。本发明结合众包学习、主动学习以及时间序列建模,基于众包标注者可靠度时序建模,对标注者可靠度的变化进行实时追踪并筛选出可靠度最高的众包标注者,通过迭代运算不断更新更优的众包标注者以及信息度高的样本对预测模型不断优化,降低了众包标注成本,减少了低可靠度的标注者在学习中的负面影响,有效地提高了众包标签的质量以及预测模型的性能。

基本信息
专利标题 :
基于标注者可靠度时序建模的众包主动学习方法和装置
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114611715A
申请号 :
CN202210512110.0
公开(公告)日 :
2022-06-10
申请日 :
2022-05-12
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
张静徐孙悦蒋纪琼杨非鲍虎军
申请人 :
之江实验室;南京理工大学
申请人地址 :
浙江省杭州市余杭区之江实验室南湖总部
代理机构 :
北京志霖恒远知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 :
奚丽萍
优先权 :
CN202210512110.0
主分类号 :
G06N20/00
IPC分类号 :
G06N20/00  G06N7/00  G06N3/04  G06K9/62  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N20/00
机器学习
法律状态
2022-06-10 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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