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龙图腾网获悉广西瀚特信息产业股份有限公司申请的专利一种数据标注方法、装置、系统以及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116049351B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211698503.1，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权一种数据标注方法、装置、系统以及存储介质是由陆金龙;陶勇;周金;唐民钦;蒋泰;秦子鑫设计研发完成，并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据标注方法、装置、系统以及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种数据标注方法、装置、系统以及存储介质，属于数据标注领域，方法包括：S1：导入原始训练数据以及已标注数据；S2：构建原始标注模型，根据原始训练数据以及已标注数据对原始标注模型进行训练得到第一标注模型；S3：导入未标注训练数据，根据第一标注模型对未标注训练数据进行预测得到预测数据；S4：根据未标注训练数据以及预测数据对第一标注模型进行分析得到第二标注模型。本发明能够在不需要大量的人工标注文本样本的前提下，实现了目标领域的预标注模型的训练，大大降低了人工标注的工作量，节省了数据标注工作的成本，也提高了模型的准确性。

本发明授权一种数据标注方法、装置、系统以及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种数据标注方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：导入多个原始训练数据以及与各个所述原始训练数据一一对应的已标注数据，所述已标注数据为已标注样本文本； S2：构建原始标注模型，根据多个所述原始训练数据以及多个所述原始训练数据所对应的已标注数据对所述原始标注模型进行训练，得到第一标注模型； S3：导入多个未标注训练数据，根据所述第一标注模型对各个所述未标注训练数据进行预测，得到各个所述未标注训练数据的预测数据，所述未标注训练数据为未标注样本文本； S4：根据多个所述未标注训练数据以及多个所述未标注训练数据的预测数据对所述第一标注模型进行分析，得到第二标注模型； S5：根据多个所述原始训练数据以及多个所述原始训练数据所对应的已标注数据对所述第二标注模型进行模型分析，得到第三标注模型； S6：导入待测数据，根据所述第三标注模型对所述待测数据进行标注，得到数据标注结果； 所述S4的过程包括： S41：获取未标注训练数据初始数量，并统计所有所述未标注训练数据的数量，得到未标注训练数据数量； S42：将所述未标注训练数据初始数量与所述未标注训练数据数量作和处理，得到未标注训练数据总数量； S43：判断所述未标注训练数据总数量是否大于或者等于预设第一总数量，若否，则执行S44；若是，则将所述第一标注模型作为第二标注模型； S44：根据多个所述未标注训练数据以及多个所述未标注训练数据的预测数据对所述第一标注模型进行训练，得到第四标注模型，将所述未标注训练数据总数量作为新的未标注训练数据初始数量，并将所述第四标注模型作为新的第一标注模型，且返回S3。

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