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龍圖騰網恭喜江蘇潤和軟件股份有限公司申請的專利一種AI模型服務平臺數據集標注方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119416097B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510012592.7，技術領域涉及：G06F18/2431；該發明授權一種AI模型服務平臺數據集標注方法及系統是由張萍;吳昊;姚穎;李婷;馬博;黃博;詹博;周紅衛設計研發完成，并于2025-01-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種AI模型服務平臺數據集標注方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種AI模型服務平臺數據集標注方法及系統，涉及數據集標注技術領域，將待標注數據集按照數據類型進行拆分，并識別AI模型服務平臺中是否存在現有標注模型能夠分別處理當前拆分后的待標注數據集；基于標注模型的評估指標評估標注模型的標注表現，進而基于數據增強對標注模型進行更新；利用更新后的標注模型分別對拆分后的待標注數據集進行標注，生成第一標注結果；基于多模型聯合標注對第一標注結果進行二次標注，生成第二標注結果；通過置信區間篩選識別出第二標注結果中不合格的標注數據集，進而觸發人工標注。實現了高效、低成本、高質量且靈活可擴展的數據集標注流程，從而顯著提升了AI模型服務平臺的標注能力和服務質量。

本發明授權一種AI模型服務平臺數據集標注方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種AI模型服務平臺數據集標注方法，其特征在于，包括以下步驟：接收待標注數據集，將待標注數據集按照數據類型進行拆分，并識別AI模型服務平臺中是否存在現有標注模型能夠分別處理當前拆分后的待標注數據集；基于標注模型的評估指標評估標注模型的標注表現，進而基于數據增強對標注模型進行更新；利用更新后的標注模型分別對拆分后的待標注數據集進行標注，生成第一標注結果；基于多模型聯合標注對第一標注結果進行二次標注，生成第二標注結果；通過置信區間篩選識別出第二標注結果中不合格的標注數據集，進而觸發人工標注；基于標注模型的評估指標評估標注模型的標注表現，進而基于數據增強對標注模型進行更新的具體分析為：獲得標注模型的評估指標，進而依據標注模型的評估指標獲得標注模型的標注表現評分；將標注模型的標注表現評分與標注表現閾值進行比對，當標注模型的標注表現評分低于標注表現閾值時，觸發標注模型更新機制；獲取標注模型的歷史標注記錄，所述歷史標注記錄具體為該標注模型歷史標注各類數據的標注準確率，將該標注模型歷史標注各類數據的標注準確率與標注準確閾值進行比對，標記標注準確率低于標注準確閾值的數據類別作為該標注模型的稀有標注類別；對標注模型的訓練數據集進行數據類別檢索，篩選出訓練數據集中該標注模型的稀有標注類別的訓練數據；對稀有標注類別的訓練數據進行數據增強，具體數據增強包括：針對文本數據，通過同義詞替換、文本生成、翻譯回譯進行擴充增強；針對圖像數據和視頻數據，通過選擇、縮放、裁剪、翻轉和顏色調整生成新的訓練圖像；針對語音數據，通過音頻剪輯、噪聲加入、變速進行擴充增強；基于數據增強獲得增強數據集，將該增強數據集加入標注模型的訓練數據集進行標注模型的重新訓練，對標注模型進行更新；獲得標注模型的評估指標，進而依據標注模型的評估指標獲得標注模型的標注表現評分具體為：所述標注模型的評估指標包括標注準確率和標注效率，依據標注準確率和標注效率計算得到標注模型的標注表現評分；基于多模型聯合標注對第一標注結果進行二次標注，生成第二標注結果的具體分析為：將第一標注結果作為額外特征輸入至更新后的標注模型中，進一步獲得增強標注模型，增強標注模型包括文本數據子集的增強標注模型、語音數據子集的增強標注模型、圖片數據子集的增強標注模型和視頻數據子集的增強標注模型；基于增強標注模型分別對文本數據子集、語音數據子集、圖片數據子集和視頻數據子集進行標注，獲得增強文本數據子集標注結果、增強語音數據子集標注結果、增強圖片數據子集標注結果和增強視頻數據子集標注結果；分別取增強文本數據子集標注結果、增強語音數據子集標注結果、增強圖片數據子集標注結果和增強視頻數據子集標注結果與對應的第一標注結果均值作為第二標注結果進行輸出。

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