[發明專利]一種信息數據的審核方法、裝置和介質

在審

• 申請號: 201911090231.5
• 申請日: 2019-11-08
• 公開（公告）號: CN110866163A
• 公開（公告）日: 2020-03-06
• 發明（設計）人: 劉洋;王新然;楊文鮮;傅景楠;李云飛
• 申請（專利權）人: 云目未來科技（北京）有限公司
• 主分類號: G06F16/906
• 分類號: G06F16/906;G06N20/00
• 代理公司: 北京萬思博知識產權代理有限公司 11694
• 代理人: 劉冀

1.一種信息數據的審核方法，其特征在于，包括：

獲取待審核信息數據；

根據已構建的數據標注預估模型判斷所述待審核信息數據是否為需要人工糾偏的偏差信息數據，其中，所述數據標注預估模型是通過有監督機器學習模型訓練得出；以及

根據預設規則確定所述偏差信息數據的糾偏優先級。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據已構建的數據標注預估模型判斷所述待審核信息數據是否為需要人工糾偏的偏差信息數據，包括：

將所述待審核信息數據代入所述數據標注預估模型中，得到所述待審核信息數據所屬的標簽類型的置信度；

根據第一閾值和所述標簽類型的置信度判斷所述待審核信息數據是否為所述偏差信息數據。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，根據第一閾值和所述標簽類型的置信度判斷所述待審核信息數據是否為所述偏差信息數據，包括：

若所述待審核信息數據的所述置信度小于所述第一閾值，則將所述待審核信息數據確定為所述偏差信息數據；

若所述待審核信息數據的所述置信度大于或者等于所述第一閾值，則將所述待審核信息數據確定為無需糾偏的非偏差信息數據。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據預設規則確定所述偏差信息數據的糾偏優先級，包括：

獲取所述偏差信息數據的標簽類型以及用來指示所述偏差信息數據受關注程度的標簽信息；

根據所述數據類型信息以及標簽信息，確定所述偏差信息數據的糾偏優先級。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述標簽信息按照受關注程度由高到低的順序分為第一標簽信息、第二標簽信息和第三標簽信息，并且根據所述數據類型信息以及標簽信息，確定所述偏差信息數據的糾偏優先級，包括：

根據所述數據類型信息對應的標簽信息的受關注程度順序確定所述偏差信息數據的糾偏優先級。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

將所述偏差信息發送給糾偏人員進行糾偏標注，得到包含糾偏信息的已審核信息數據；

將所述已審核信息數據作為訓練樣本集中的擴增訓練樣本，對所述數據標注預估模型進行迭代訓練，得到優化后的數據標注預估模型。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

根據所述偏差信息數據的糾偏優先級，將所述偏差信息數據發送至相應的糾偏工作人員。

8.一種存儲介質，其特征在于，所述存儲介質包括存儲的程序，其中，在所述程序運行時由處理器執行權利要求1至7中任意一項所述的信息數據的審核方法。

9.一種信息數據的審核裝置，其特征在于，包括：

信息數據獲取模塊，用于獲取待審核信息數據；

偏差數據判斷模塊，用于根據已構建的數據標注預估模型判斷所述待審核信息數據是否為需要人工糾偏的偏差信息數據，其中，所述數據標注預估模型是通過有監督機器學習模型訓練得出；以及

數據順序確認模塊，用于根據預設規則確定所述偏差信息數據的糾偏優先級。

10.一種信息數據的審核裝置，其特征在于，包括：

處理器；以及

存儲器，與所述處理器連接，用于為所述處理器提供處理以下處理步驟的指令：

獲取待審核信息數據；

根據已構建的數據標注預估模型判斷所述待審核信息數據是否為需要人工糾偏的偏差信息數據，其中，所述數據標注預估模型是通過有監督機器學習模型訓練得出；以及

根據預設規則確定所述偏差信息數據的糾偏優先級。