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申请/专利权人：深圳大学;香港科技大学(广州)
申请日：2024-03-11
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118260591A
主分类号：G06F18/214
分类号：G06F18/214
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了一种基于大语言模型的分层众包标注方法。该方法包括：获取数据集，所述数据集包含未标注标签；利用开源的语言模型的效用作为众包标注者，独立地为所述数据集提供标签，并采用设定的聚合策略合并标签，获得初步标注的数据集；调用大语言模型对所述初步标注的数据集进行重新标注，获得重新标注数据集，该重新标注过程包括重新标注任务选择、答案收集和标签分布更新的循环序列，直到满足设定的预算约束。本发明提供了层次结构框架，通过多个语言模型的协同工作和标签分布更新，实现了有限资源下对数据进行高效标注，并提升了标注质量。
主权项：1.一种基于大语言模型的分层众包标注方法，包括以下步骤：获取数据集，所述数据集包含未标注标签；利用开源的语言模型的效用作为众包标注者，独立地为所述数据集提供标签，并采用设定的聚合策略合并标签，获得初步标注的数据集；调用大语言模型对所述初步标注的数据集进行重新标注，获得重新标注数据集，该重新标注过程包括重新标注任务选择、答案收集和标签分布更新的循环序列，直到满足设定的预算约束。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳大学;香港科技大学(广州) 一种基于大语言模型的分层众包标注方法
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