【摘 要】
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非结构化数据存在差异性,对标注模型的构建存在不足,影响标注质量。提出基于多通道卷积神经网络的非结构化数据标注方法。建立Hive分布式查询框架,对其中与标注目标相关的数据进行相似性查找,同时建立众包标注集,确定相关标注概念。对标注集中的标注差异性,利用多通道卷积神经网络对其差异性进行确认,并确定标注任务函数。利用标注任务函数,建立任务标注模型,利用模型中求得函数解值完成标注任务。为了验证设计的非结构
【机 构】
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河南城建学院电气与控制工程学院,西安交通大学化工学院
【基金项目】
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《河南省二○一八年科技发展计划》科技攻关计划项目([2018]19号,182102210024)。
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非结构化数据存在差异性,对标注模型的构建存在不足,影响标注质量。提出基于多通道卷积神经网络的非结构化数据标注方法。建立Hive分布式查询框架,对其中与标注目标相关的数据进行相似性查找,同时建立众包标注集,确定相关标注概念。对标注集中的标注差异性,利用多通道卷积神经网络对其差异性进行确认,并确定标注任务函数。利用标注任务函数,建立任务标注模型,利用模型中求得函数解值完成标注任务。为了验证设计的非结构化数据标注方法的可行性,实验结果证明设计方法下得到的标注质量更高,方法性能更好,满足设计初衷。
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