一种基于人工智能大模型的快速标注方法

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一种基于人工智能大模型的快速标注方法
申请号:CN202510047610
申请日期:2025-01-13
公开号:CN119848549B
公开日期:2025-09-16
类型:发明专利
摘要
本发明涉及人工智能技术领域,公开一种基于人工智能大模型的快速标注方法,包括:步骤1、通过目标领域的文档集合提取特定领域的实体集合和关系集合,其中,使用实体识别技术识别文档中领域相关的名词、术语和关键词,形成实体集合,且利用关系抽取技术分析实体间的逻辑和语义关联性,生成关系集合,将实体集合与关系集合结合构建知识三元组,知识三元组包含实体与实体间的关联关系。通过引入领域知识图谱,将目标领域文档中提取的实体和关系信息结构化为知识三元组,且与待标注数据匹配优化标注的语义信息,实现标注结果的领域适配性和语义一致性,得到标注数据在专业领域中更高的准确性和一致性效果。
技术关键词
标注方法 文本特征向量 三元组 实体识别技术 关系抽取技术 样本 多模态 图谱 标签 生成关系 模板 层级 语义 视觉 关键词 数据 更新模型参数 动态
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SPARQL查询 特征提取器 语义 RDF格式数据 有效性
行人检索方法 文本特征向量 图像特征向量 预测编码器 文本编码器
开源许可证 多场景 语义关系推理 创建知识图谱 扫描模块
报告生成方法 卷积模块 混合神经网络模型 算法系统 特征融合网络
多模态 文本特征向量 单体 复杂度 图像特征向量