CN111177238A - 一种基于用户自定义的数据集生成方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于用户自定义的数据集生成方法,该方法包括以下步骤:用户设定数据集参数,系统自动生成对应的数据集;依据数据需要审核参数、数据源参数,从消息队列中获取符合要求的数据;调用接口,处理并获取处理后的数据;写入数据到服务器的文件中,判断数据处理情况,完成数据的处理;压缩所述文件;依据实际的数据条数,更新并存储数据库中的数据集信息;发送完成创建数据集信息到应用层。通过采用版本参数和数据类型参数创建的数据集,对用户来说具有更强的针对性与专业性。因为数据集是面向特定的应用领域的,如图像描述、实体识别、关系抽取等,使用户不需再进行额外的数据处理,做到了“拿来即用”。
Description
技术领域
本发明涉及数据标注技术领域,具体来说,涉及一种基于用户自定义的数据集生成方法。
背景技术
海量数据,是人工智能的血液,是深度学习的饲料。在人工智能技术飞速发展的今天,需要大量的、带有标签的数据为深度模型的训练提供持续的数据支撑,用于训练的数据越多、数据质量越好,深度学习的计算结果越准确。
目前,国内市场越来越多的头部公司开始组建自己的数据标注部门,京东(京东众智)、百度(百度众测)、腾讯、阿里(阿里数据标注)都已经拥有自己的标注平台和工具,提供标注以及数据服务,客户可提供数据给平台进行标注,也可直接在数据商店中购买已标注好的数据。
通过对标注市场的调研发现,市场上缺乏高质量的工业领域数据,因此无法满足市场对于工业领域标注数据日益增长的需求。
发明内容
针对相关技术中的上述技术问题,本发明提出一种基于用户自定义的数据集生成方法,能够克服现有技术的上述不足。
为实现上述技术目的,本发明的技术方案是这样实现的:
一种基于用户自定义的数据集生成方法,该方法包括
S1:用户设定数据集参数,系统自动生成对应的数据集;
S2:依据数据需要审核参数、数据源参数,从消息队列中获取符合要求的数据;
S3:调用接口,处理并获取处理后的数据;
S4:写入数据到服务器的文件中,判断数据处理情况,完成数据的处理;
S5:压缩所述文件;
S6:依据实际的数据条数,更新并存储数据库中的数据集信息;
S7:发送完成创建数据集信息到应用层。
进一步的,所述步骤S1中系统自动生成对应的数据集的步骤包括以下步骤:
S11:获取创建数据集的请求信息和数据集参数;
S12:依据数据集参数,插入并存储数据集的初始信息到数据库。
进一步的,所述步骤S3包括以下步骤:
S31:依据版本参数,系统自动识别数据集版本号,调用对应接口;
S32:发送数据信息到所述对应接口;
S33:所述对应接口获取数据信息,批处理数据,返回处理后的数据。
进一步的,所述用户设定数据集参数的步骤中,用户设定应用类别参数、数据类别参数、数据源参数、数据需要审核参数、版本参数、条数参数,其中,用户依据开发环境设定应用类别,用户依据数据的应用场景设定数据类别,不同版本数据集的数据格式不尽相同,每一个数据集支持一个特定的算法模型。
进一步的,所述数据源参数中的数据必须已经过人工标注。
本发明的有益效果:通过采用版本参数和数据类型参数创建的数据集,对用户来说具有更强的针对性与专业性。因为数据集是面向特定的应用领域的,如图像描述、实体识别、关系抽取等,使用户不需再进行额外的数据处理,做到了“拿来即用”。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例所述的一种基于用户自定义的数据集生成方法的流程框图;
图2是创建数据集所需的参数图;
图3是根据本发明实施例所述的一种基于用户自定义的数据集生成方法的模块图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,根据本发明实施例所述的一种基于用户自定义的数据集生成方法,包括以下步骤:
S1:用户设定数据集参数,系统自动生成对应的数据集;
S2:依据数据需要审核参数、数据源参数,从消息队列中获取符合要求的数据;
S3:调用接口,处理并获取处理后的数据;
S4:写入数据到服务器的文件中,判断数据处理情况,完成数据的处理;
S5:压缩所述文件;
S6:依据实际的数据条数,更新并存储数据库中的数据集信息;
S7:发送完成创建数据集信息到应用层。
步骤S1中系统自动生成对应的数据集的步骤包括以下步骤:
S11:获取创建数据集的请求信息和数据集参数;
S12:依据数据集参数,插入并存储数据集的初始信息到数据库。
步骤S3包括以下步骤:
S31:依据版本参数,系统自动识别数据集版本号,调用对应接口;
S32:发送数据信息到所述对应接口;
S33:所述对应接口获取数据信息,批处理数据,返回处理后的数据。
为了方便理解本发明的上述技术方案,以下通过具体使用方式上对本发明的上述技术方案进行详细说明。
在具体使用时,该产品的配比及原料或者该方法的步骤(工艺流程)如下:
1.用户定制数据集
如图1所示,用户设置数据集参数,从而创建对应的数据集。
1.1 应用类别。应用类别根据用户的开发环境,分为“开发”、“测试”、“训练”、“验证”四类。“开发”和“测试”即为软件开发中传统意义上的开发和测试,用于对软件或应用进行开发、调试和测试;“训练”和“验证”,即为深度学习或机器学习模型,所需的训练集和测试集。
1.2 数据类别。根据数据的应用场景,定义了两类数据,分别是“知识自动化抽取”和“图片描述”。“知识自动化抽取”用于从文本中抽取出包含{实体A-关系-实体B}这样的三元组数据;“图片描述”针对给定图片生成对图片的描述信息。
1.3 数据源。“知识自动化抽取”所需数据为文本数据,如“百度百科”数据;“图像描述”所需数据为图片数据。 这些数据都已经过人工标注这一步骤。
1.4 数据需要审核。数据源中的数据,均是已标注数据,其中有一部分数据数据“已审核”数据, 这些数据在经过人工标注后,又经过一道人工审核标注结果的程序,在标注质量上相比“未审核”数据更高。
1.5 版本。不同版本数据集的数据格式不尽相同,每一个数据集支持一个特定的算法模型。
1.6 条数。根据上述条件的指定,为用户评估数据集数据量的一个大致范围。在数据处理的过程中,会舍弃掉一些不符合数据规范的数据,因此这里的值并不是精确值。
2.后台生成数据集
2.1 当接收到创建数据集的请求后,在数据库中创建该数据集的初始信息,数据集的数据条数以传过来的参数为准;
2.2 根据“数据需要审核”、“数据源”,从消息队列中获取一批符合要求的数据;
2.2 根据“版本”参数,调用指定版本的接口,完成数据的批处理,获取处理后的数据;
2.3 将数据写入到位于服务器的文件中,若尚有数据未处理,则返回至步骤<2.1>,持续从消息队列中拉取数据,完成数据的处理与存储操作;
2.4 待全部数据处理完毕后,将文件进行压缩处理;
2.5 根据实际的数据条数,更新数据库中的数据集状态;
2.6 通知前端完成数据集的创建。
3.数据集内容的简要说明
提出三种数据类别的数据。
3.1 知识自动化抽取。该类数据用于信息抽取模型的训练,用于识别实体、抽取实体之间的关系。进一步通过版本划分有三个版本的数据。
3.1.1 用于“实体识别”的符合“BIOES标注规范”数据。实体的标注信息除了“BIOES”,还有实体所属类别的标签,这些标签如下:工业实体(INDUSTRY)、类别(CATEGORY)、特性(CHARACTER)、应用领域(APPLY)和作用(FUNCTION)。在一条数据中,是由“实体A B-INDUSTRY”、“实体B E-CATEGORY”这样的一个个标注语句构成的工业文本;
3.1.2 用于“关系抽取”的数据。数据由{实体A}{实体B}{关系}{句子}组成,中间用空格分割。关系定义了6种,分别是“别称”、“类别”、“特性”、“应用”、“组成”、“作用”;
3.1.3 “实体关系联合抽取”的数据。将前两种数据糅合在了一起,可用于联合抽取模型的训练,即同时抽取出{实体A}-{关系}-{实体B}这样的三元组数据。数据格式为json,通过相应关键字即可取出“句子”、“实体”、“关系”数据。
3.2 图像描述。每一条数据包含一张图片的URL链接以及若干对图片的描述内容,描述内容细分为一条主要描述以及若干的补充描述。
注:
1.必须至少公开一种制备方法或者实施方法,并且该方法应当具体说明原料物质、工艺步骤和条件(如温度要求、时间要求)、专用设备等,使所属领域的技术人员能够实施。
2.当涉及较宽的数值范围时,请给出两端值以及至少一个中间值。
3.如果原料物质不能从现有技术中得到,应当公开其制备方法,如果是天然物质,请公开产地以及其基本化学成分或能确认该物质的基本参数。
综上所述,借助于本发明的上述技术方案,通过采用版本参数和数据类型参数创建的数据集,对用户来说具有更强的针对性与专业性。因为数据集是面向特定的应用领域的,如图像描述、实体识别、关系抽取等,使用户不需再进行额外的数据处理,做到了“拿来即用”。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种基于用户自定义的数据集生成方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:用户设定数据集参数,系统自动生成对应的数据集;
S2:依据数据需要审核参数、数据源参数,从消息队列中获取符合要求的数据;
S3:调用接口,处理并获取处理后的数据;
S4:写入数据到服务器的文件中,判断数据处理情况,完成数据的处理;
S5:压缩所述文件;
S6:依据实际的数据条数,更新并存储数据库中的数据集信息;
S7:发送完成创建数据集信息到应用层。
2.根据权利要求1所述的一种基于用户自定义的数据集生成方法,其特征在于,所述步骤S1中系统自动生成对应的数据集的步骤包括以下步骤:
S11:获取创建数据集的请求信息和数据集参数;
S12:依据数据集参数,插入并存储数据集的初始信息到数据库。
3.根据权利要求1所述的一种基于用户自定义的数据集生成方法,其特征在于,所述步骤S3包括以下步骤:
S31:依据版本参数,系统自动识别数据集版本号,调用对应接口;
S32:发送数据信息到所述对应接口;
S33:所述对应接口获取数据信息,批处理数据,返回处理后的数据。
4.根据权利要求1所述的一种基于用户自定义的数据集生成方法,其特征在于,所述用户设定数据集参数的步骤中,用户设定应用类别参数、数据类别参数、数据源参数、数据需要审核参数、版本参数、条数参数,其中,用户依据开发环境设定应用类别,用户依据数据的应用场景设定数据类别,不同版本数据集的数据格式不尽相同,每一个数据集支持一个特定的算法模型。
5.根据权利要求4所述的一种基于用户自定义的数据集生成方法,其特征在于,所述数据源参数中的数据必须已经过人工标注。
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