【技术实现步骤摘要】
本公开的实施例涉及计算机，具体涉及标注任务执行方法、装置、设备、介质和程序产品。
技术介绍
1、目前，随着信息技术的快速发展，如何构建规范、统一的高质量数据集，是ai时代的主要问题。对于数据集的标签标注，通常采用的方式为：首先，使用微调后的预训练模型对初始数据集进行预标注，得到标注结果集。然后，通过人工抽查的方式，进行标注结果精准性的确定。
2、然而，专利技术人发现，当采用上述方式，经常会存在如下技术问题：
3、受限于预训练模型的模型精准性，需要大量的高质量数据集对预训练模型进行模型训练，才能使得后续标注结果集较为精准。导致标注过程的限制性较强，标注过程效率较低。
4、该
技术介绍
部分中所公开的以上信息仅用于增强对本专利技术构思的背景的理解，并因此，其可包含并不形成本国的本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现思路
1、本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技...
【技术保护点】
1.一种标注任务执行方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多阶段的标注处理任务包括：标签语义学习任务和标注任务，所述任务执行提示词包括：标签语义学习提示词和标注提示词；以及
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其中，在所述将所述目标样例数据集和所述标签语义学习提示词输入至所述第一大语言模型，得到所述标签语义学习任务对应的标签语义学习结果之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其中...
【技术特征摘要】
1.一种标注任务执行方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多阶段的标注处理任务包括：标签语义学习任务和标注任务，所述任务执行提示词包括：标签语义学习提示词和标注提示词；以及
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述方法还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其中，在所述将所述目标样例数据集和所述标签语义学习提示词输入至所述第一大语言模型，得到所述标签语义学习任务对应的标签语义学习结果之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求2所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙彦苹，张钧波，李政英，
申请(专利权)人：北京京东智能城市大数据研究院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。