众包标记系统技术方案

本发明专利技术公开一种众包标记系统，将少量标记的数据集发布，选择模型，训练之后，在通过主动学习技术，模型对每个数据样本的置信度都是不相同的，比较确信的样本在输出进行标记的成本太高，这一类样本模型应该是比较确信的，只需要输出置信度较低的样本，派发系统会将这些筛选出的样本派发给用户标记，在标记完成后会自动统计分析出结果文件。本发明专利技术解决了标记数据集缺少、完全人工标注需要耗费大量的时间和人力成本、标记数据集利用率不高，只需要用户将数据集上传，进行少量的步骤就足以完成。

Crowdsourcing marking system

【技术实现步骤摘要】
众包标记系统
本专利技术涉及人工智能领域，特别是人工智能模型训练阶段.
技术介绍
随着技术的发展，计算机的计算能力日益提高，人工智能技术得到飞速的发展，但是与之对应的问题出现了，模型的训练需要大量的数据，经过标记的数据更加少了，请大量的人工去标记在人力和时间成本上都是比较高的。为此，我们提出了一种众包标记系统。
技术实现思路
本专利技术的主要目的提供一种基于主动学习技术的众包标记系统，可以有效解决
技术介绍
中的问题。为实现上述目的，本专利技术的采取的技术方案为：一个众包标记系统，包括：数据集发布模块，建模模块，模型自动训练模块，主动学习筛选样本模块，用户派发模块，标记结果统计并生成文件模块。数据集发布模块，用户需要将待标记的数据机发布到平台，进行初期的修改解压等操作，以便于后续的模型筛选功能顺利进行。建模模块，提供一个在线建模的功能，可以根据自己的需求建立模型，也可以使用我们提供的基础模型。模型自动训练模块，在选定的数据集下，提交模型，我们会自动使用该数据集对模型进行训练，来得到模型的输本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种众包标记系统，其主要特征在于，包括：主动学习筛选样本模块，用户派发模块，标记结果统计并生成文件模块。/n

【技术特征摘要】
1.一种众包标记系统，其主要特征在于，包括：主动学习筛选样本模块，用户派发模块，标记结果统计并生成文件模块。


2.主动学习筛选样本模块，用于分析模型训练结果的输出，通过主动学习...

【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：杭州芄兰科技有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33