基于多通道卷积神经网络的非结构化数据标注

摘要：

非结构化数据存在差异性,对标注模型的构建存在不足,影响标注质量.提出基于多通道卷积神经网络的非结构化数据标注方法.建立Hive分布式查询框架,对其中与标注目标相关的数据进行相似性查找,同时建立众包标注集,确定相关标注概念.对标注集中的标注差异性,利用多通道卷积神经网络对其差异性进行确认,并确定标注任务函数.利用标注任务函数,建立任务标注模型,利用模型中求得函数解值完成标注任务.为了验证设计的非结构化数据标注方法的可行性,实验结果证明设计方法下得到的标注质量更高,方法性能更好,满足设计初衷.

关键词：众包标注集、数据标注、非结构化、标注概念、标注任务函数

所属期刊栏目：38

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：《河南省二○一八年科技发展计划》科技攻关计划项目

在线出版日期：2021-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：400-404