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申请/专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日：2024-02-26
公开（公告）日：2024-04-19
公开（公告）号：CN117909744A
主分类号：G06F18/214
分类号：G06F18/214;G06F18/23213;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/088
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开
摘要：本发明提供了一种用于训练人类活动识别模型的方法和系统，所述方法包括：获取数据集，所述数据集包括多个传感器数据样本，所述多个传感器数据样本通过聚类算法对原始未标注数据集进行聚类选取得到；获取每个所述传感器数据样本的文本提示，并利用大语言模型根据所述文本提示，生成指示对应传感器数据样本所属活动类别的标签，并将所述标签标注在对应的传感器数据样本上，以得到训练集；根据类均衡算法对所述训练集进行类别均衡，并利用类别均衡后的训练集对人类活动识别模型进行训练。
主权项：1.一种用于训练人类活动识别模型的方法，其特征在于，所述方法包括：获取数据集，所述数据集包括多个传感器数据样本，所述多个传感器数据样本通过聚类算法对原始未标注数据集进行聚类选取得到；获取每个所述传感器数据样本的文本提示，并利用大语言模型根据所述文本提示，生成指示对应传感器数据样本所属活动类别的标签，并将所述标签标注在对应的传感器数据样本上，以得到训练集；根据类均衡算法对所述训练集进行类别均衡，并利用类别均衡后的训练集对人类活动识别模型进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院计算技术研究所 一种用于训练人类活动识别模型的方法和系统
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