[發明專利]樣本分級標注及模型訓練方法、裝置及電子設備

在審

• 申請號: 201811547533.6
• 申請日: 2018-12-18
• 公開（公告）號: CN109815978A
• 公開（公告）日: 2019-05-28
• 發明（設計）人: 王博;高暢;陳江琦;王岳;林龍;劉思言
• 申請（專利權）人: 全球能源互聯網研究院有限公司;國網山東省電力公司;國家電網有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京三聚陽光知識產權代理有限公司 11250
• 代理人: 馬永芬

1.一種樣本分級標注方法，其特征在于，包括：

S1：獲取樣本中的主目標及其所屬項目，并獲取包含有所述主目標所屬項目的分級結構表；

S2：將所述主目標所屬項目確定為當前項目；

S3：判斷所述當前項目在所述分級結構表中是否存在下一級子項目；

S4：當所述當前項目在所述分級結構表中存在下一級子項目時，則將下一級子項目確定為當前項目，并判斷所述樣本中是否存在屬于所述當前項目的子目標；

S5：當所述樣本中存在屬于所述當前項目的子目標時，則將所述當前項目確定為所述樣本的標簽之一；繼續執行步驟S3；否則直接繼續執行步驟S3。

2.根據權利要求1所述的樣本分級標注方法，其特征在于，還包括：

將下一級子項目確定為當前項目時，還獲取所述當前項目的等級標識。

3.根據權利要求1所述的樣本分級標注方法，其特征在于，在所述分級結構標注中，每個項目與其下一級子項目之間的關系包括以下至少一者：邏輯附屬關系、空間位置包含關系或者因果關系。

4.根據權利要求1所述的樣本分級標注方法，其特征在于，所述樣本包括以下至少一者：圖片、音頻、視頻、文本。

5.一種模型的訓練方法，其特征在于，包括：

采用權利要求1至4任一項所述的樣本分級標注方法對訓練樣本進行標注，得到訓練樣本的標簽；

根據訓練樣本的標簽對模型進行訓練。

6.根據權利要求5所述的模型的訓練方法，其特征在于，對訓練樣本進行標注后，得到訓練樣本的不同等級的標簽；所述根據訓練樣本的標簽對模型進行訓練的步驟包括：

根據訓練樣本的不同等級的標簽對模型進行訓練。

7.一種樣本分級標注裝置，其特征在于，包括：

獲取單元，用于獲取樣本中的主目標及其所屬項目，并獲取包含有所述主目標所屬項目的分級結構表；

第一確定單元，用于將所述主目標所屬項目確定為當前項目；

第一判斷單元，用于判斷所述當前目標所屬項目在所述分級結構表中是否存在下一級子項目；

第二判斷單元，用于當所述當前項目在所述分級結構表中存在下一級子項目時，則將下一級子項目確定為當前項目，并判斷所述樣本中是否存在屬于所述當前項目的子目標；

第二確定單元，用于當所述樣本中存在屬于所述當前項目的子目標時，則將所述當前項目確定為所述樣本的標簽之一。

8.一種模型的訓練裝置，其特征在于，包括：

權利要求7所述的樣本分級標注裝置；

訓練單元，用于根據訓練樣本的標簽對模型進行訓練。

9.一種電子設備，其特征在于，包括：

存儲器和處理器，所述存儲器和所述處理器之間互相通信連接，所述存儲器中存儲有計算機指令，所述處理器通過執行所述計算機指令，從而執行權利要求1至6任一項所述的方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機指令，所述計算機指令用于使所述計算機執行權利要求1至6任一項所述方法。