申请/专利权人：广东工业大学

申请日：2022-08-25

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN115859059B

主分类号：G06F18/15

分类号：G06F18/15;G06F18/241

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2023.04.14#实质审查的生效;2023.03.28#公开

摘要：本发明公开了一种模糊信息的可重复标注方法系统及装置，该方法包括：获取标注任务并确定标注模式、待标注样本和标注主体；基于标注模式，标注主体对待标注样本进行标注，得到对应的模糊隶属度将多个标注主体对应的模糊隶属度进行整合，得到初始模糊隶属度张量；预估模糊隶属度分布和标注主体偏好并对初始模糊隶属度张量进行校正，得到最终模糊隶属度矩阵。该系统包括：获取模块、标注模块、整合模块和校正模块。该装置包括存储器以及用于执行上述模糊信息的可重复标注方法的处理器。通过使用本发明，能够从重复的模糊信息的标注中校正模糊标注数据，降低缺失数据对标注质量的影响。本发明可广泛应用于数据信息标注领域。

主权项：1.一种模糊信息的可重复标注方法，其特征在于，包括以下步骤：获取标注任务并确定标注模式、待标注样本和标注主体；基于标注模式，标注主体对待标注样本进行标注，得到对应的模糊隶属度；将多个标注主体对应的模糊隶属度进行整合，得到初始模糊隶属度张量；预估模糊隶属度分布和标注主体偏好并对初始模糊隶属度张量进行校正，得到最终模糊隶属度矩阵；所述预估模糊隶属度分布和标注主体偏好并对初始模糊隶属度张量进行校正，得到最终模糊隶属度矩阵这一步骤，其具体包括：基于大数定律，预估待标注样本和模糊隶属度服从正态分布函数，得到模糊隶属度分布函数；根据初始模糊隶属度张量获取模糊隶属度最大值和最小值；根据模糊隶属度最大值和最小值预估标注专家的偏好系数，得到专家偏好系数预估值；根据模糊隶属度分布函数和专家偏好系数预估值校正模糊隶属度张量，得到最终模糊隶属度矩阵；第r个专家的偏好系数预估值的计算公式如下： 其中，c为标注模式数量，rk为第r个专家所标注的第k个样本，表示模糊隶属度最大值，表示模糊隶属度最小值，Kr为第r个专家所标注样本的数量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东工业大学 一种模糊信息的可重复标注方法、系统及装置

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