一种标注数据自动筛选推荐方法、系统

本发明属于数据处理技术领域，提供了一种标注数据自动筛选推荐方法、系统。所述方法包括：接收包含多个标注样本的初始数据集；基于当前筛选标记为待保留的标注样本，采用置信度正则化损失函数训练分类模型；利用训练后的分类模型计算初始数据集中的各标注样本的交叉熵损失项与对应置信度正则化项的和，作为该标注样本的正则化损失值；将每个标注样本的正则化损失值与对应的筛选阈值进行比较，若正则化损失值小于筛选阈值，则将该标注样本的筛选标记更新为待保留，否则更新为待排除。本发明能够精准剥离噪声标签，筛选出高质量样本，减少噪声干扰，提升模型训练效果与泛化能力。