数据标注众包平台系统的设计与实现
这是一篇关于数据标注,众包平台,Elastic Search框架,单点登录,分布式架构的论文, 主要内容为互联网时代的迅速发展,使得机器学习、深度学习也取得了巨大的进展。数据一直以来都是互联网时代的核心,然而很多未经加工的数据不能体现其价值,因此人工数据标注也就成为了一项重要的工作。目前,国内外都有较为成熟的数据标注众包平台。相较于国内的平台,国外的数据标注平台发展的更为成熟。由于网络连接、语言障碍、国内用户较少等问题,国外的平台无法支持频繁的数据标注任务;而国内的标注平台,由于标注的质量良莠不齐也无法提供良好的用户体验。因此,需要一个功能完善、使用方便的数据标注众包平台,进行数据标注任务的发布、接受、完成等工作。数据标注众包平台的用户分为两类,一类是消费者,即任务的发布者,另一类是贡献者,即任务的接受者。任务发布者选择任务模板,发布任务之后可对任务进行监控,并通过订单管理服务批量管理任务;贡献者通过完成任务获取成长积分,随着等级的增加,所能接受的任务等级也随之提高。本项目将基于Java语言进行开发,完成单点登录与鉴权、任务管理、订单管理、任务搜索、用户管理、质量管控等功能的设计与开发。消费者输入原始数据,经过贡献者标注,得到标注数据并支付一定的酬金。本人在项目研发过程中主要负责登录鉴权服务、任务管理服务、订单管理服务、任务搜索服务、用户管理服务和质量管控服务的设计与开发工作。研发主要基于Spring Cloud框架、Spring Boot框架,结合My Batis搭成基本骨架,使用My SQL、Redis、Elastic Search作为数据存储的工具,以高性能、高稳定性、高可扩展性为原则进行设计,结合众多当前优秀的框架,完成系统的开发。目前本项目已经投入到实习单位的日常使用,其价值是为单位的数据收集以及数据标注工作带来了方便,并提高了标注数据的效率和质量。通过数据众包标注平台,更多高质量的人工标注的数据投入到了语言学相关的研究中去,带来了更多的学术上的成果。
基于个性化推荐的众包数据标注系统的设计与实现
这是一篇关于众包平台,用户画像,深度学习,个性化推荐的论文, 主要内容为近年来,人工智能在各个领域的广泛应用带动了数据标注行业的快速发展,数据标注的众包服务也应运而生。随着各行业场景对数据标注的需求不断增加,如何高效且高质量提供数据标注服务是当前众包平台面临的一大挑战。面对众包平台中繁杂的数据标注任务,标注人员难以迅速选出适合自己的任务,许多标注人员会优先考虑较简单的任务或者佣金较高的任务,而不是花费较高的搜索成本去筛选符合自己兴趣和特长的标注任务,这使得标注数据的效率和质量受到严重影响。因此,如何帮助标注人员选择合适的任务,已经成为众包平台的一个重要研究课题。上述问题产生的原因主要是当前数据众包平台缺乏有效的推送机制。如果可以根据标注人员的偏好或特长进行特定题目类型的推送,不仅可以大幅度提高数据标注效率,同时可以有效保障标注准确率。基于此,本文首先提出了一种基于知识图谱的领域数据挖掘方法,用于对结构化用户信息和题目信息进行高维特征提取。具体通过改进PCNN(Piece-WiseCNN)模型,并结合Trans E技术来生成模型可直接调用的用户表征向量和题目表征向量;其次提出了一种新颖的多头注意力机制融合的深层卷积神经网络MADeep CNN(Multi-head Attention Deep-CNN),该网络依据题目难易程度、题目类型和专业领域与用户标注偏好进行多视角的相关性匹配计算;最后考虑到用户历史答题行为和用户当前偏好,提出一种基于用户画像的个性化推荐融合算法,从而实现对标注任务的个性化推荐。本文提出的方法在公开数据集上进行了实验验证,最终结果表明用户可以以更高的准确率完成对这些题目的作答。同时本文也通过消融实验验证了各个设计模块的有效性。其中,基于知识图谱的表征向量检索相比传统文本匹配的方法准确率显著提升;基于MA-Deep CNN的相关性匹配算法进一步提升了题目推荐的准确率和召回率;特别地,在自适应融合算法中,当融合系数为0.5时,算法推荐的准确性和多样性大幅提升,证明算法不仅能够更加精准地反映用户的偏好和兴趣,而且可以向用户推荐一些冷门疑难题目与新兴问题类型。本文基于上述核心推荐算法设计并开发出一套新型众包数据个性化题目推荐系统。该系统的算法内核采用深度学习技术作为支撑,以Flask、HTML、CSS和Java Script作为前端和后台的开发工具,并使用My SQL作为数据库服务器来进行系统的搭建与功能实现。系统最终实现了对标注题目的分布式存储与管理、题目个性化推荐、标注准确率验收、数据稳定性监控等功能。通过专业测试人员实际操作评测,目前已经证明该系统能够满足众包数据标注系统的应用需求,这也为其他研究人员开展相关应用探索提供了平台支撑。
语料标注众包平台设计与实现
这是一篇关于众包平台,语料标注,数据挖掘,机器学习的论文, 主要内容为面向任务的对话系统是智能问答系统最热门和最有应用价值的子领域之一,而面向任务的对话系统需要大量的标注数据进行训练,数据标注工作量非常大。近年来,网络众包方式得到了广泛的应用,如果能够利用众包技术,进行语料标注,那么就能够使得研究人员更方便的获取有价值的语料信息,方便进行语料分析和开展机器学习的研究。针对上述需求,本文提供了一个让用户进行信息浏览,标注,点评的平台。同时,在用户标注和评论信息的时候,通过数据挖掘和机器学习的算法来实现根据用户的不同个性为他们推荐不同的数据,这样就方便了用户标注和评论。本文在阅读和详细了解众包的相关资料和国内外使用的情况下,提出了使用众包这种模式来解决机器学习中大量语料标注的问题。本文系统实现采用三层架构模式,后台数据库存储由FP-growth算法生成的规则,以及从数据集属性中提取的工人们、数据集和槽动作的知识库。开发该软件的步骤包括收集信息、建立数据库和用例、使用PHP、CSS、HTML、JavaScript、MySQL和java构建应用程序,该项目在Freemarker Apache服务器上运行。目前该系统已经完成了测试,所有测试结果都符合要求,已经可以投入使用,最终交付的产品将用于尼日利亚的公司。
基于个性化推荐的众包数据标注系统的设计与实现
这是一篇关于众包平台,用户画像,深度学习,个性化推荐的论文, 主要内容为近年来,人工智能在各个领域的广泛应用带动了数据标注行业的快速发展,数据标注的众包服务也应运而生。随着各行业场景对数据标注的需求不断增加,如何高效且高质量提供数据标注服务是当前众包平台面临的一大挑战。面对众包平台中繁杂的数据标注任务,标注人员难以迅速选出适合自己的任务,许多标注人员会优先考虑较简单的任务或者佣金较高的任务,而不是花费较高的搜索成本去筛选符合自己兴趣和特长的标注任务,这使得标注数据的效率和质量受到严重影响。因此,如何帮助标注人员选择合适的任务,已经成为众包平台的一个重要研究课题。上述问题产生的原因主要是当前数据众包平台缺乏有效的推送机制。如果可以根据标注人员的偏好或特长进行特定题目类型的推送,不仅可以大幅度提高数据标注效率,同时可以有效保障标注准确率。基于此,本文首先提出了一种基于知识图谱的领域数据挖掘方法,用于对结构化用户信息和题目信息进行高维特征提取。具体通过改进PCNN(Piece-WiseCNN)模型,并结合Trans E技术来生成模型可直接调用的用户表征向量和题目表征向量;其次提出了一种新颖的多头注意力机制融合的深层卷积神经网络MADeep CNN(Multi-head Attention Deep-CNN),该网络依据题目难易程度、题目类型和专业领域与用户标注偏好进行多视角的相关性匹配计算;最后考虑到用户历史答题行为和用户当前偏好,提出一种基于用户画像的个性化推荐融合算法,从而实现对标注任务的个性化推荐。本文提出的方法在公开数据集上进行了实验验证,最终结果表明用户可以以更高的准确率完成对这些题目的作答。同时本文也通过消融实验验证了各个设计模块的有效性。其中,基于知识图谱的表征向量检索相比传统文本匹配的方法准确率显著提升;基于MA-Deep CNN的相关性匹配算法进一步提升了题目推荐的准确率和召回率;特别地,在自适应融合算法中,当融合系数为0.5时,算法推荐的准确性和多样性大幅提升,证明算法不仅能够更加精准地反映用户的偏好和兴趣,而且可以向用户推荐一些冷门疑难题目与新兴问题类型。本文基于上述核心推荐算法设计并开发出一套新型众包数据个性化题目推荐系统。该系统的算法内核采用深度学习技术作为支撑,以Flask、HTML、CSS和Java Script作为前端和后台的开发工具,并使用My SQL作为数据库服务器来进行系统的搭建与功能实现。系统最终实现了对标注题目的分布式存储与管理、题目个性化推荐、标注准确率验收、数据稳定性监控等功能。通过专业测试人员实际操作评测,目前已经证明该系统能够满足众包数据标注系统的应用需求,这也为其他研究人员开展相关应用探索提供了平台支撑。
数据标注众包平台系统的设计与实现
这是一篇关于数据标注,众包平台,Elastic Search框架,单点登录,分布式架构的论文, 主要内容为互联网时代的迅速发展,使得机器学习、深度学习也取得了巨大的进展。数据一直以来都是互联网时代的核心,然而很多未经加工的数据不能体现其价值,因此人工数据标注也就成为了一项重要的工作。目前,国内外都有较为成熟的数据标注众包平台。相较于国内的平台,国外的数据标注平台发展的更为成熟。由于网络连接、语言障碍、国内用户较少等问题,国外的平台无法支持频繁的数据标注任务;而国内的标注平台,由于标注的质量良莠不齐也无法提供良好的用户体验。因此,需要一个功能完善、使用方便的数据标注众包平台,进行数据标注任务的发布、接受、完成等工作。数据标注众包平台的用户分为两类,一类是消费者,即任务的发布者,另一类是贡献者,即任务的接受者。任务发布者选择任务模板,发布任务之后可对任务进行监控,并通过订单管理服务批量管理任务;贡献者通过完成任务获取成长积分,随着等级的增加,所能接受的任务等级也随之提高。本项目将基于Java语言进行开发,完成单点登录与鉴权、任务管理、订单管理、任务搜索、用户管理、质量管控等功能的设计与开发。消费者输入原始数据,经过贡献者标注,得到标注数据并支付一定的酬金。本人在项目研发过程中主要负责登录鉴权服务、任务管理服务、订单管理服务、任务搜索服务、用户管理服务和质量管控服务的设计与开发工作。研发主要基于Spring Cloud框架、Spring Boot框架,结合My Batis搭成基本骨架,使用My SQL、Redis、Elastic Search作为数据存储的工具,以高性能、高稳定性、高可扩展性为原则进行设计,结合众多当前优秀的框架,完成系统的开发。目前本项目已经投入到实习单位的日常使用,其价值是为单位的数据收集以及数据标注工作带来了方便,并提高了标注数据的效率和质量。通过数据众包标注平台,更多高质量的人工标注的数据投入到了语言学相关的研究中去,带来了更多的学术上的成果。
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