本申请涉及计算机,尤其涉及一种数据标注方法、设备及存储介质。
背景技术:
1、目前,随着计算机技术的发展,人工智能已经广泛运用于各种场景,而人工智能的训练需要大量带有标注的数据,来教会机器分析数据间的差异并建立联系。数据标注是构建训练灵活、高表现的机器学习算法的关键步骤,在大数据时代,数据标注变的尤为重要。
2、数据标注是一项非常繁琐耗费精力的过程,许多用户会通过各类标注平台来获取标记数据。由于现有标注平台的标注流程固化,对不同的标注任务往往提供同样的标注流程,导致标注平台产出的标注数据的准确性低,交付期间长,用户体验不佳。
技术实现思路
1、本申请的主要目的在于提供一种数据标注方法、设备及存储介质,旨在通过提供多种标注模式,并灵活调用多种标注模式来实现快速、高效、高质量地个性化数据标注,提高了用户的使用体验。
2、第一方面,本申请提供一种数据标注方法,所述数据标注方法包括以下步骤:
3、获取标注需求、标注模式和待标注数据;
4、基于所述标注需求和所述标注模式对所述待标注数据进行标注,得到标注数据。
5、第二方面,本申请还提供一种计算机设备,所述计算机设备包括存储器和处理器;
6、所述存储器,用于存储计算机程序;
7、所述处理器,用于执行所述的计算机程序并在执行所述的计算机程序时实现本申请实施例提供的任一项所述的数据标注方法。
8、第三方面,本申请还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现本申请实施例提供的任一项所述的数据标注方法。
9、本申请提供一种数据标注方法、设备及存储介质,本申请获取标注需求、标注模式和待标注数据;基于所述标注需求和所述标注模式对所述待标注数据进行标注,得到标注数据。通过提供多种标注模式,并灵活调用多种标注模式来实现快速、高效、高质量地个性化数据标注,提高了用户的使用体验。
1.一种数据标注方法,其特征在于,应用于ai训练平台,所述方法包括:
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述标注模式至少包括模型标注模式、小样本标注模式、手动标注模式。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述标注需求和所述标注模式对所述待标注数据进行标注,得到标注数据,包括:
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述获取目标标注模型之前,包括:
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,当所述待标注数据不满足所述预设需求时,则切换所述模型标注模式为所述小样本标注模式或所述手动标注模式。
6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述标注需求和所述标注模式对所述待标注数据进行标注,得到标注数据,包括:
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述对所述第一数据进行数据标注,得到样本标注数据,包括:
8.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述数据标注方法,还包括:
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,当所述标注模式为所述手动标注模式时,所述标注任务页面包括如下功能模块中的至少一种:标注操作模块、标签列表模块、数据列表模块;其中,所述标注操作模块用于对所述数据进行标注编辑操作,所述标签列表模块用于对标签进行标签编辑操作,所述数据列表模块用于对所述数据进行展示、切换操作。
10.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述标注任务页面还用于所述用户发出智能标注操作指令;
11.一种计算机设备,其特征在于,所述计算机设备包括存储器和处理器;
12.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现如权利要求1至10中任一项所述的数据标注方法。