检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：毕倩北京邮电大学

学位级别：硕士

机器学习和大部分的人工智能算法都离不开各种数据集,因此数据标注的需求也急剧增加。完全手动标注数据需要耗费大量的人力和时间,数据标注的准确性也不一定能够达到标准。为了满足数据标注的需求,针对人工数据标注效率和质量不高的问题... 详细信息

机器学习和大部分的人工智能算法都离不开各种数据集,因此数据标注的需求也急剧增加。完全手动标注数据需要耗费大量的人力和时间,数据标注的准确性也不一定能够达到标准。为了满足数据标注的需求,针对人工数据标注效率和质量不高的问题,本文设计并实现了一种智能的数据标注平台,旨在提供一款易用的标注工具,更好的完成标注任务,在实现基本标注功能的同时,也能显著地提升数据标注的效率以及数据标注的质量。本文结合数据抽样、数据聚类和数据预分类技术,完成了智能的数据标注平台的设计与实现。为了得到较平衡的抽样数据,本文提出了一种面向数据集优化的多阶段融合抽样算法,通过实验证明可以得到平衡的数据。为了提升单一聚类算法的准确度,本文提出了一种基于投票选择的融合聚类算法,证明了该算法聚类效果优于单一聚类算法。为了实现数据预分类,本文采用了面向标签预分类的KNN分类算法并验证了算法的有效性。以上三种算法结合数据标注可以有效提升标注效率和质量。在此基础上,本文根据需求分析给出了系统的总体设计并划分了模块。接着,详细介绍了关键模块的设计和实现,根据测试用例对系统进行了全面的测试,证实了本文智能的数据标注平台的设计和实现符合要求。设计和实现的平台可以完成多角色用户的权限管理,对标注平台进行数据管理、人员管理、标签管理和标注任务管理,对数据进行智能化标注,对已标注数据进行质量检测,完成数据标注优化,既能保证数据标注的效率,又能保证数据标注的质量。

关键词：数据标注不平衡数据抽样聚类融合标注平台

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J公司数据标注平台项目的质量管理研究

J公司数据标注平台项目的质量管理研究

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作者：杨杨北京邮电大学

学位级别：硕士

随着人工智能产业的快速发展,越来越多的AI技术应用进入到我们日常生活中,而AI技术的发展离不开大量训练数据的支持,不断增长的数据需求使得人工智能行业面临巨大的挑战,因此数据标注平台项目近两年如雨后春笋般涌现出来。本文选材J公... 详细信息

随着人工智能产业的快速发展,越来越多的AI技术应用进入到我们日常生活中,而AI技术的发展离不开大量训练数据的支持,不断增长的数据需求使得人工智能行业面临巨大的挑战,因此数据标注平台项目近两年如雨后春笋般涌现出来。本文选材J公司的数据标注平台建设这一案例为研究对象,结合笔者所在J公司的工作情况,从项目质量管理的角度去分析和解决项目建设过程中可能出现的问题,以达到提高项目质量水平的目标。文中对J公司数据标注平台项目质量管理的研究,基于对国内外项目质量管理案例的调研分析,也为后续研究方向提供了依据;然后阐述了国内外项目质量管理的科学理论与发展历程;进而基于整体介绍的基础上,对数据标注平台项目的特点进行深入探讨,确定项目的组织架构与实施计划,明确项目实施过程不同环节的牵头部门;在J公司质量管理工作实践的基础上,结合全面质量管理和CMMI理论,制定了项目质量管理规划与质量保证计划,根据项目发生的质量问题提供了解决方案;最后从项目质量控制效果的角度对建设项目实施效果进行了评价。基于上述阐述体现了本文提出J公司数据标注平台建设项目质量管理工作的本意。本文以科学合理的质量管理计划,对潜在的质量相关问题进行预防,推动数据标注平台建设项目的顺利实施,降低甚至避免项目在实施中造成的不必要损失,保障项目质量。具有一定的普适性,所以本文中质量管理研究成果不仅可以为J公司解决目前项目质量管理问题,也能为其他企业提供可参考的解决方案。

关键词：数据标注软件项目质量管理 CMMI体系全面质量管理

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众包数据标注中的真值推理算法研究

众包数据标注中的真值推理算法研究

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作者：李月阳曲阜师范大学

学位级别：硕士

众包已经成为工业界与学术界关注的研究热点之一,其核心是利用大众的智慧来完成对计算机难而对人类相对容易的任务。越来越多的互联网用户选择成为众包工人,通过完成众包任务获取一定报酬。然而,由于专业背景、业务能力和任务难度的不同... 详细信息

众包已经成为工业界与学术界关注的研究热点之一,其核心是利用大众的智慧来完成对计算机难而对人类相对容易的任务。越来越多的互联网用户选择成为众包工人,通过完成众包任务获取一定报酬。然而,由于专业背景、业务能力和任务难度的不同,导致众包工人对同一任务的答案未必达成一致。真值推理就是要根据不同众包工人提供的多个答案,推理出任务的正确答案。现有真值推理算法通常考虑了工人质量以及任务难度等方面的因素,却忽略了众包场景中存在的一些隐性信息,比如工人、任务以及答案之间的高阶关系、任务的内部结构信息等。研究表明,这些隐性信息对于真值推理效果的提升起着重要作用。因此,本文重点研究如何充分挖掘并利用众包中的隐性信息来提高真值推理的效果,具体研究内容包括: (1)针对现有众包真值推理算法无法捕获并利用工人、任务以及答案之间高阶关系的问题,提出了一种基于超图神经网络的真值推理算法。首先,构建了包含工人节点、任务节点以及工人标注节点的超图,并使用超图神经网络捕获工人、任务以及答案之间的高阶关系。其次,设计了一个残差注意力融合模块,通过残差的机制,将自身特征和通过超图神经网络得到的结构化特征加权融合,进而提升节点的特征表示,避免过拟合现象的出现。最后,将众包数据标注中的真值推理问题转化为节点分类问题,通过预测模块来预测各个任务的答案。实验结果表明,该算法能够充分捕获并利用工人、任务以及答案之间的高阶关系,提高真值推理的准确率。 (2)针对现有众包真值推理算法无法有效提取并利用任务内部结构信息的问题,提出了一种基于双向卷积自编码器的真值推理算法。以众包图像分割任务为例,首先通过两个编码器分别从图像的水平和垂直两个方向提取相邻像素的相关性信息,并对每个像素进行特征编码。然后,将两个编码器得到的像素编码特征进行加权融合,得到一个新的编码特征,并根据该编码特征对像素进行聚类。最后,根据大多数人的选择来确定簇的标签是背景还是对象。实验结果表明,该算法能够充分捕获并利用相邻像素的相关性信息,提高真值推理算法的有效性和鲁棒性。 (3)基于上述研究,设计并实现了一个众包数据标注系统,主要包括登录鉴权、用户管理、任务管理、订单管理、质量控制和真值推理六大模块。一方面,为众包工人提供一个数据标注平台,这些工人可以通过完成任务获取相应的报酬;另一方面,通过集成本文所提出的真值推理算法,为任务需求方提供高质量的众包结果。

关键词：众包数据标注真值推理隐性信息

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数据标注在智能家居领域的应用研究

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微型电脑应用 2024年第3期40卷 23-25页

作者：李坤温锦辉张懿田立勤栾尚敏华北科技学院计算机学院河北廊坊065201

将数据标注运用到智能家居系统中,通过摄像头、传感器等设备采集图片、视频、文本、语音数据,标注场景有面部识别、家具的标记、语音采集、人脸关键信息点提取、突发事件采集等。通过数据标注技术对人的行为、表情、言语进行识别,主要使... 详细信息

将数据标注运用到智能家居系统中,通过摄像头、传感器等设备采集图片、视频、文本、语音数据,标注场景有面部识别、家具的标记、语音采集、人脸关键信息点提取、突发事件采集等。通过数据标注技术对人的行为、表情、言语进行识别,主要使用ImageNet数据集、Youtube-8M数据集、Yelp数据集、LibriSpeech数据集等分别作为图像、视频、文本和语音标注的标注数据数据集。对图像标注方法进行改善,通过图像标注对居民的安全处境、情绪状态等做出相应识别处理,从而解决家庭里的各种问题。

关键词：数据标注智能家居信息点提取安全

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数据标注技术在人工智能领域的研究和应用

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信息技术与标准化 2024年第12期 22-26页

作者：王峰张天意朱方昊王坤鑫蔡韵音南湖实验室

围绕数据标注技术,对数据标注行业现状、特点及其在人工智能大模型中的应用场景进行研究,总结数据标注技术的主要类型及面临的挑战,结合案例进一步验证自动化数据标注技术在人工智能模型中的实际应用及成效,对未来的技术发展趋势进行展望。

关键词：数据标注人工智能大模型模型算法

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数据标注及学习训练环境构建及应用研究

数据标注及学习训练环境构建及应用研究

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第十届中国指挥控制大会

作者：王羽王菁葛唯益信息系统工程重点实验室

针对目前智能领域研发存在算力资源未整合、模型未充分分享等问题,构建了数据标注及学习训练环境,其包含了智能技术从数据标注、学习训练到服务发布的全流程。通过设置多种标注机制以及预标注功能实现了数据的高效标注;预置算法模型训... 详细信息

针对目前智能领域研发存在算力资源未整合、模型未充分分享等问题,构建了数据标注及学习训练环境,其包含了智能技术从数据标注、学习训练到服务发布的全流程。通过设置多种标注机制以及预标注功能实现了数据的高效标注;预置算法模型训练及评估加快了模型的开发进度。以机器阅读理解为例,利用该平台可以对文本信息进行多人标注,生成高质量的事件标注数据集。通过预置的机器阅读理解算法,训练出机器阅读模型,达到了较好的效果。

关键词：人工智能数据标注模型训练服务发布

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数据标注劳动中的算法补足组织

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中国社会科学文摘 2024年第2期 133-134页

作者：吴桐雨夏冰青浙江大学社会学系华东师范大学传播学院

《社会学评论》2023年6期,16000字技术与社会关系的交织构成了一个持久的研究议题。从马克思描述的被工业革命冲击的社会,到当前的信息资本主义社会,我们可以观察到新兴技术出现往往会触发大规模的社会脱嵌运动,从而诱发各类社会冲突和... 详细信息

《社会学评论》2023年6期,16000字技术与社会关系的交织构成了一个持久的研究议题。从马克思描述的被工业革命冲击的社会,到当前的信息资本主义社会,我们可以观察到新兴技术出现往往会触发大规模的社会脱嵌运动,从而诱发各类社会冲突和问题。以信息资本主义为例,在算法技术初露端倪时,它所展现的断裂性和抽象性相当明显。

关键词：信息资本主义数据标注社会学评论断裂性研究议题技术与社会新兴技术工业革命

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面向图像分割的数据标注系统

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铁路通信信号工程技术 2022年第11期19卷 47-53页

作者：张悦王晓懿李娟北京工业大学北京100020

图像分割算法训练模型用到的语义分割数据需要经过标注才能使用,目前语义分割相关的开源数据标注工具仅支持描点标注多边形方式标注物体轮廓,存在操作繁多、标注效率低下的缺点。针对上述问题,提出鼠标快速标注方法和整体拷贝/调整标注... 详细信息

图像分割算法训练模型用到的语义分割数据需要经过标注才能使用,目前语义分割相关的开源数据标注工具仅支持描点标注多边形方式标注物体轮廓,存在操作繁多、标注效率低下的缺点。针对上述问题,提出鼠标快速标注方法和整体拷贝/调整标注多边形方法,并应用于数据标注系统。实验结果表明,使用鼠标快速标注方法和整体拷贝/调整标注多边形方法标注分别可以提高11.6%的标注效率和29.7%的标注效率。使用该面向图像分割的数据标注系统可以有效提高标注人员的标注效率,对大量高质量标注数据的获取有积极作用。

关键词：数据标注多边形标注标注系统

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人工智能产业中数据标注众包劳动的法律检视——基于国内典型平台的分析

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社会科学前沿 2024年第6期13卷 332-337页

作者：魏凤徐钰涵张天启王澈天津工业大学法学院天津

随着人工智能产业的高速发展,数据标注众包劳动成为平台零工经济下新的密集型就业途径,但这一业态也成为法律规制的薄弱地带。立足于国家人工智能发展战略,通过对典型数据标注平台的追踪调研,总结其众包劳动的运行模式并进行实效评估,... 详细信息

随着人工智能产业的高速发展,数据标注众包劳动成为平台零工经济下新的密集型就业途径,但这一业态也成为法律规制的薄弱地带。立足于国家人工智能发展战略,通过对典型数据标注平台的追踪调研,总结其众包劳动的运行模式并进行实效评估,在检视问题与完善策略的基础上,提出细化的体系架构,形成工作派单、风险评估和劳动奖励的内部循环系统,并通过保护、促进和规划的方式形成外部运行机制,最终促进人工智能产业健康发展。

关键词：人工智能数据标注众包劳动劳动关系

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基于人机交互的深度学习训练数据标注系统

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铁路通信信号工程技术 2021年第8期18卷 24-30页

作者：尹兆杰北京工业大学北京100020

目前的数据标注平台以及开源数据标注工具普遍存在多人合作的标注流程不合理的问题,无法保证标注的效率和质量。针对该问题,提出一种结对标注法,采用两两分组,同时标注,互相审查的方式进行标注。实验证明,结对标注法可以提高63%的标注... 详细信息

目前的数据标注平台以及开源数据标注工具普遍存在多人合作的标注流程不合理的问题,无法保证标注的效率和质量。针对该问题,提出一种结对标注法,采用两两分组,同时标注,互相审查的方式进行标注。实验证明,结对标注法可以提高63%的标注效率。另外,提出推测标注法,当输入数据为视频时,基于数据之间的联系,使标注工作量降低为未推测标注的一半。实验证明,推测标注法可以提高25%标注效率。

关键词：数据标注标注系统深度学习智能化

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