[發(fā)明專利]基于Django的文本標(biāo)注平臺

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011138791.6
• 申請日: 2020-10-22
• 公開（公告）號: CN112199084B
• 公開（公告）日: 2023-07-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 孫科;汪兆川;任文波
• 申請（專利權(quán)）人: 北京計(jì)算機(jī)技術(shù)及應(yīng)用研究所
• 主分類號: G06F16/958
• 分類號: G06F16/958;G06F16/35;G06F21/62;G06F18/241;G06F18/214;G06N3/0442;G06N3/08
• 代理公司: 中國兵器工業(yè)集團(tuán)公司專利中心 11011
• 代理人: 張然

本發(fā)明涉及一種基于Django的文本標(biāo)注平臺，其中，包括：算法模塊、項(xiàng)目模塊、用戶模塊以及標(biāo)簽?zāi)K；用戶模塊用于存儲用戶信息以及進(jìn)行登錄驗(yàn)證；標(biāo)簽?zāi)K對項(xiàng)目的標(biāo)簽進(jìn)行增、刪以及改，不同項(xiàng)目設(shè)置不同標(biāo)簽，同一項(xiàng)目標(biāo)簽不可重復(fù)，并用于根據(jù)標(biāo)簽類型進(jìn)行標(biāo)注；算法模塊根據(jù)打包算法程序，通過項(xiàng)目模塊在項(xiàng)目中選擇算法，進(jìn)行預(yù)標(biāo)注模型訓(xùn)練，項(xiàng)目模塊將項(xiàng)目已標(biāo)注數(shù)據(jù)傳入算法模塊，訓(xùn)練出預(yù)標(biāo)注模型后，通過項(xiàng)目模塊進(jìn)行預(yù)標(biāo)注，將項(xiàng)目中未標(biāo)注數(shù)據(jù)傳入預(yù)標(biāo)注模型，算法模塊將標(biāo)注后的數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫，項(xiàng)目模塊在對項(xiàng)目中所有未達(dá)標(biāo)文件進(jìn)行預(yù)標(biāo)注，預(yù)標(biāo)注完成后在系統(tǒng)界面上查看預(yù)標(biāo)注后的數(shù)據(jù)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人工智能自然語言技術(shù)，特別涉及基于Django的文本標(biāo)注平臺。

背景技術(shù)

近幾年來，隨著人工智能領(lǐng)域的迅速發(fā)展，自然語言處理作為人工智能的重要研究方向收到了廣泛關(guān)注。自然語言處理技術(shù)主要用來解決序列標(biāo)注、分類等問題，其中大部分問題屬于監(jiān)督式學(xué)習(xí)，需要利用標(biāo)注數(shù)據(jù)以訓(xùn)練對應(yīng)的模型。數(shù)據(jù)標(biāo)注過程需要依賴大量人力，通過人工判斷的方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類。傳統(tǒng)的人工標(biāo)注通過將數(shù)據(jù)分發(fā)給各個(gè)標(biāo)注人員進(jìn)行標(biāo)注，但存在以下缺陷：1.不同人員標(biāo)注的數(shù)據(jù)格式可能會出現(xiàn)偏差，不便于統(tǒng)一處理；2.標(biāo)注速度較慢，且容易出現(xiàn)錯(cuò)標(biāo)漏標(biāo)等情況；3.缺乏人員間的協(xié)作，沒有進(jìn)行交叉驗(yàn)證；4.管理效率低下，不能對項(xiàng)目進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整；5.沒有預(yù)標(biāo)注功能，耗費(fèi)更多人力。

Django是由Python編寫的一個(gè)開源的Web應(yīng)用框架，在Django中，只需少量的代碼，Python的程序開發(fā)人員就可以輕松地完成一個(gè)正式網(wǎng)站所需要的大部分內(nèi)容，并進(jìn)一步開發(fā)出全功能的Web服務(wù)，Django本身基于MVC模型，即Model(模型)+View(視圖)+Controller(控制器)設(shè)計(jì)模式，MVC模式使后續(xù)對程序的修改和擴(kuò)展簡化，并且使程序某一部分的重復(fù)利用成為可能。

Tensorflow是一種機(jī)器學(xué)習(xí)框架，是一個(gè)使用數(shù)據(jù)流圖處理數(shù)值計(jì)算的開放源代碼軟件庫，被廣泛應(yīng)用于各類機(jī)器學(xué)習(xí)(machine·learning)算法的編程實(shí)現(xiàn)，其前身是谷歌的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法庫DistBelief，Tensorflow擁有多層級結(jié)構(gòu)，可部署于各類服務(wù)器、PC終端和網(wǎng)頁并支持GPU和TPU高性能數(shù)值計(jì)算，被廣泛應(yīng)用于谷歌內(nèi)部的產(chǎn)品開發(fā)和各領(lǐng)域的科學(xué)研究。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于Django的文本標(biāo)注平臺，用于解決上述現(xiàn)有技術(shù)的問題。

本發(fā)明一種基于Django的文本標(biāo)注平臺，其中，包括：算法模塊、項(xiàng)目模塊、用戶模塊以及標(biāo)簽?zāi)K；用戶模塊用于存儲用戶信息以及進(jìn)行登錄驗(yàn)證；標(biāo)簽?zāi)K對項(xiàng)目的標(biāo)簽進(jìn)行增、刪以及改，不同項(xiàng)目設(shè)置不同標(biāo)簽，同一項(xiàng)目標(biāo)簽不可重復(fù)，并用于根據(jù)標(biāo)簽類型進(jìn)行標(biāo)注；算法模塊根據(jù)打包算法程序，通過項(xiàng)目模塊在項(xiàng)目中選擇算法，進(jìn)行預(yù)標(biāo)注模型訓(xùn)練，項(xiàng)目模塊將項(xiàng)目已標(biāo)注數(shù)據(jù)傳入算法模塊，訓(xùn)練出預(yù)標(biāo)注模型后，通過項(xiàng)目模塊進(jìn)行預(yù)標(biāo)注，將項(xiàng)目中未標(biāo)注數(shù)據(jù)傳入預(yù)標(biāo)注模型，算法模塊將標(biāo)注后的數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫，項(xiàng)目模塊在對項(xiàng)目中所有未達(dá)標(biāo)文件進(jìn)行預(yù)標(biāo)注，預(yù)標(biāo)注完成后在系統(tǒng)界面上查看預(yù)標(biāo)注后的數(shù)據(jù)。

本發(fā)明基于Python中Django框架和深度學(xué)習(xí)Tensorflow框架的一個(gè)高效率的文本標(biāo)注平臺，確保標(biāo)注工作的快速化、標(biāo)準(zhǔn)化。

附圖說明

圖1所示為文本標(biāo)注平臺系統(tǒng)的算法預(yù)標(biāo)注流程圖；

圖2所示為文本標(biāo)注平臺系統(tǒng)架構(gòu)模塊圖；

圖3所示為用戶登陸模塊流程圖；

圖4所示為權(quán)限管理圖；

圖5所示為算法結(jié)構(gòu)模塊圖。

具體實(shí)施方式

為使本發(fā)明的目的、內(nèi)容、和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面結(jié)合附圖和實(shí)施例，對本發(fā)明的具體實(shí)施方式作進(jìn)一步詳細(xì)描述。