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龙图腾网获悉网易(杭州)网络有限公司申请的专利样本数据确定方法、数据处理方法、装置、设备及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：CN116129190B 。

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：202310140451.4，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权样本数据确定方法、数据处理方法、装置、设备及介质是由卢向哲;杨杨;胡光龙设计研发完成，并于2023-02-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本样本数据确定方法、数据处理方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种样本数据确定方法、数据处理方法、装置、设备及介质，其中，方法包括：获取无标签数据集；从无标签数据集中取出部分无标签数据并对其进行标注，得到与该部分无标签数据对应的有标签的第一数据集合；利用第一数据集合训练出类型识别模型，类型识别模型用于对无标签数据进行识别，得到识别结果；从无标签数据集中获取相应的剩余无标签数据；基于第一数据集合、类型识别模型以及剩余无标签数据确定有标签样本数据集，本申请可起到数据标注过程中节约人力成本和时间成本，进而提高数据标注的效率的作用。

本发明授权样本数据确定方法、数据处理方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种样本数据确定方法，其特征在于，包括： 获取无标签数据集，其中，所述无标签数据集中的无标签数据为以下任一种数据类型的数据：图像数据、视频数据、文本数据、音频数据； 从所述无标签数据集中取出部分无标签数据并对其进行标注，得到与该部分无标签数据对应的有标签的第一数据集合； 利用所述第一数据集合训练出类型识别模型，所述类型识别模型用于对无标签数据进行识别，得到识别结果，所述识别结果包括所述无标签数据所属的类型，以及针对相应类型的置信度，其中，所述类型与所述无标签数据的内容相关； 从所述无标签数据集中获取相应的剩余无标签数据； 基于所述第一数据集合、所述类型识别模型以及所述剩余无标签数据确定有标签样本数据集； 基于所述第一数据集合、所述类型识别模型以及所述剩余无标签数据确定有标签样本数据集，包括：基于所述类型识别模型与所述剩余无标签数据确定所述剩余无标签数据对应的有标签的第二数据集合；将所述第一数据集合与所述第二数据集合中的数据的集合作为有标签样本数据集； 所述方法还包括：将所述第一数据集合添加至有标注样本池；基于所述类型识别模型与所述剩余无标签数据确定所述剩余无标签数据对应的有标签的第二数据集合，包括：数据确定步骤：将所述剩余无标签数据作为待分析无标签数据；输入步骤：将所述待分析无标签数据输入所述类型识别模型，得到所述待分析无标签数据对应的第一识别结果，所述第一识别结果包括所述待分析无标签数据所属的第一类型，以及针对所述第一类型的第一置信度，其中，所述第一类型与所述待分析无标签数据的内容相关；分析步骤：将所述待分析无标签数据中，对应的第一置信度大于第一预设阈值的至少部分第一无标签数据自所述无标签数据集中取出，并将所述第一无标签数据对应的第一识别结果作为所述第一无标签数据的标签，得到有标签的第三数据集合；人工标注步骤：将所述待分析无标签数据中，对应的第一置信度小于第二预设阈值的第二无标签数据自所述无标签数据集中取出，供打标人员标注，得到有标签的第四数据集合；添加步骤：将所述第三数据集合与所述第四数据集合添加至所述有标注样本池；训练步骤：基于所述有标注样本池中的数据对所述类型识别模型进行训练，得到新的类型识别模型；循环判定步骤：确定所述无标签数据集是否满足预设条件，若是，则将所述有标注样本池中除包含于所述第一数据集合的数据之外的数据的集合作为所述剩余无标签数据对应的有标签的第二数据集合；若否，则执行下述循环步骤；循环步骤：将所述无标签数据集中除包含于所述有标注样本池中的数据之外的无标签数据作为新的待分析无标签数据；返回执行前述输入步骤、分析步骤、人工标注步骤、添加步骤、训练步骤，以及循环判定步骤，直至确定出剩余无标签数据对应的有标签的第二数据集合为止； 所述方法还包括：获取所述类型识别模型可识别的多个预设类型；遍历所述多个预设类型中的各预设类型，从所述有标签样本数据集中获取所属的类型为所述预设类型，且针对所述预设类型的置信度大于第三预设阈值的多个第一样本数据；将所述多个第一样本数据输入所述类型识别模型，得到所述多个第一样本数据对应的多个预测置信度；根据所述多个预测置信度确定所述类型识别模型针对所述预设类型的第一目标阈值；根据所述类型识别模型针对所述多个预设类型的多个第一目标阈值，对所述有标签样本数据集中的数据进行数据清洗，得到清洗后的样本数据集。

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