一种人工智能模型训练数据集的构建方法技术

本发明专利技术公开了一种人工智能模型训练数据集的构建方法，具体包括以下步骤：S1、数据采集：用于从多个数据源中自动收集数据，数据源包括但不限于社交媒体、新闻网站、公共数据库和专业领域数据源，选择多样化的数据源，本发明专利技术涉及人工智能技术领域。该人工智能模型训练数据集的构建方法，通过全面的数据预处理步骤，包括清洗、格式转换等，确保了数据集的高质量和准确性，有效减少了模型训练中的噪声和偏差。同时，自动化和半自动化的数据处理流程显著提高了训练效率，数据增强步骤则通过生成新的数据样本，增加了数据集的规模和多样性，有助于模型更好地泛化，从而提升了模型的准确性和鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及人工智能，具体为一种人工智能模型训练数据集的构建方法。

技术介绍

1、随着人工智能技术的快速发展，数据集的构建在模型训练中扮演着至关重要的角色。然而，传统的方法在数据收集、处理和筛选上存在诸多不足，如数据质量参差不齐、人工标记耗时耗力、数据规模不足等。这些问题严重制约了模型训练的效果和效率。对此我们提出了一种人工智能模型训练数据集的构建方法来解决上述问题。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种人工智能模型训练数据集的构建方法，解决了
技术介绍
中提出的问题。

2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种人工智能模型训练数据集的构建方法，具体包括以下步骤：

3、s1、数据采集：用于从多个数据源中自动收集数据，所述数据源包括但不限于社交媒体、新闻网站、公共数据库和专业领域数据源；

4、s2、数据预处理：用于对收集到的数据进行清洗、格式转换和初步处理，以提升数据质量，其中数据清洗包括去重、填补缺失值和纠正错误值，数据格式转换包括将数本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种人工智能模型训练数据集的构建方法，其特征在于：具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种人工智能模型训练数据集的构建方法，其特征在于：所述S1-S6步骤中包括数据采集模块(01)、数据预处理模块(02)、数据标注模块(03)、数据筛选模块(04)、数据增强模块(05)和数据集构建与优化模块(06)，所述数据采集模块(01)的输出端与数据预处理模块(02)输入端电性连接，所述数据预处理模块(02)的输出端与数据标注模块(03)的输入端电性连接，所述数据标注模块(03)的输出端与数据筛选模块(04)的输入端电性连接，所述数据筛选模块(04)的输出端与数据增强模块(0...

【技术特征摘要】

1.一种人工智能模型训练数据集的构建方法，其特征在于：具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种人工智能模型训练数据集的构建方法，其特征在于：所述s1-s6步骤中包括数据采集模块(01)、数据预处理模块(02)、数据标注模块(03)、数据筛选模块(04)、数据增强模块(05)和数据集构建与优化模块(06)，所述数据采集模块(01)的输出端与数据预处理模块(02)输入端电性连接，所述数据预处理模块(02)的输出端与数据标注模块(03)的输入端电性连接，所述数据标注模块(03)的输出端与数据筛选模块(04)的输入端电性连接，所述数据筛选模块(04)的输出端与数据增强模块(05)的输入端电性连接，所述数据增强模块(05)的输出端与数据集构建与优化模块(06)的输入端电性连接。

3.根据权利要求2所述的一种人工智能模型训练数据集的构建方法，其特征在于：所述数据采集模块(01)包括数据源选择单元(011)和数据收集单元(012)，所述数据预处理模块(02)包括数据清洗单元(021)和数据格式转换单元(022)，所述数据标注模块(03)包括半自动标注单元(031)和无监督学习标注单元(032)，所述数据筛选模块(04)包括基于质量的数据筛选单元(041)和基于领域的数据筛选单元(042)，所述数据增强模块(05)包括数据扩增单元(051)和数据平衡单元(052)，所述数据集构建与优化模块(06)包括数据集构建单元(061)和数据集优化单元(062)。

4.根据权利要求3所述的一种人工智能模型训练数据集的构建方法，其特征在于：所述数据采集模块(01)用于从社交媒体平台、新闻网站等数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：白立华，施其明，刘永坚，姜瑜，李媛媛，
申请(专利权)人：武汉理工数字传播工程有限公司，
类型：发明
国别省市：