数据处理方法、装置和计算机设备与流程

本申请属于计算机，特别是涉及一种数据处理方法、装置和计算机设备。

背景技术：

1、在进行数据处理时，通常需要进行数据标注。现有技术中进行数据标注，一般只能使用人工标注的方式来实现，需要耗费大量的人力成本。

2、目前，也存在一些使用基于机器学习模型进行数据标注的方法。但是在使用机器学习模型进行数据标注前，需要人工对数据进行分析，才能确定需要标注的数据标签。这一过程仍然需要大量的人力成本。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置和计算机设备，用以在进行数据标注时自动确定需要标注的隐性标签，从而可以根据隐性标签对数据进行标注，有助于节省人力成本，提取出更多的数据特征。

2、本申请实施例的第一方面提供了一种数据处理方法，包括：

3、获取多个待处理的数据，每个所述数据包括一个或多个属性信息；

4、根据多个所述数据各自包括的一个或多个所述属性信息，生成多个标签，任一所述标签与一个所述属性信息对应；

5、从多个所述标签中筛选出所述数据的目标标签，所述目标标签用于描述影响所述数据分类结果的信息。

6、本申请实施例的第二方面提供了一种数据处理装置，包括：

7、获取模块，用于获取多个待处理的数据，每个所述数据包括一个或多个属性信息；

8、生成模块，用于根据多个所述数据各自包括的一个或多个所述属性信息，生成多个标签，任一所述标签与一个所述属性信息对应；

9、筛选模块，用于从多个所述标签中筛选出所述数据的目标标签，所述目标标签用于描述影响所述数据分类结果的信息。

10、本申请实施例的第三方面提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的方法。

11、本申请实施例的第四方面提供了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实现如上述第一方面所述的方法。

12、本申请实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在计算机设备上运行时，使得所述计算机设备执行上述第一方面所述的方法。

13、与现有技术相比，本申请实施例包括以下优点：

14、本申请实施例中待处理的数据可以为需要进行标注的数据。对于待处理的数据，可以根据该数据包括的一个或多个属性信息，生成多个标签；然后从多个标签中筛选出数据的目标标签，该目标标签可以是在进行数据标注时需要标注的隐性标签。由于隐性标签可以影响数据分类结果，因此可以基于隐性标签对数据进行标注，从而有助于提取出数据的更多隐性特征。

技术特征：

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个所述数据各自包括的一个或多个所述属性信息，生成多个标签，包括：

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从多个所述标签中筛选出所述数据的目标标签，包括：

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从多个所述标签中筛选出所述数据的目标标签，包括：

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述分别确定每个所述标签与各个所述数据的相关度，包括：

6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述标签与各个所述数据的相关度，从多个述标签中筛选出所述目标标签，包括：

7.如权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.一种数据处理装置，其特征在于，包括：

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7任一项所述的方法。

10.一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，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的方法。

技术总结
本申请实施例适用于计算机技术领域，提供了一种数据处理方法、装置和计算机设备，所述方法包括：获取多个待处理的数据，每个所述数据包括一个或多个属性信息；根据多个所述数据各自包括的一个或多个所述属性信息，生成多个标签，任一所述标签与一个所述属性信息对应；从多个所述标签中筛选出所述数据的目标标签，所述目标标签用于描述影响所述数据分类结果的信息。基于上述方法，可以在进行数据标注时自动确定需要标注的隐性标签，从而根据隐性标签对数据进行标注，有助于提取出更多的数据特征。

技术研发人员：龙巍,谢秀芬
受保护的技术使用者：长沙都正生物科技股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16