大模型数据集自动化标注技术指南

最新推荐文章于 2025-10-25 16:54:40 发布

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#自动化 #运维

大模型数据集自动化标注技术指南

一、自动化标注的核心方法

1. 弱监督学习 (Weak Supervision)

原理：使用启发式规则、模式匹配或知识图谱生成噪声标签

实现方式：

from snorkel.labeling import labeling_function
from snorkel.labeling import PandasLFApplier

# 定义标注规则
@labeling_function()
def lf_contains_ai(x):
    return 1 if "artificial intelligence" in x.text.lower() else 0

@labeling_function()
def lf_contains_ml(x):
    return 1 if "machine learning" in x.text.lower() else 0

# 应用规则
lfs = [lf_contains_ai, lf_contains_ml]
applier = PandasLFApplier(lfs)
L_train = applier.apply(df)

# 标签聚合
from snorkel.labeling.model import LabelModel
label_model = LabelModel(cardinality=2)
label_model.fit(L_train)
df["label"] = label_model.predict(L_train)

2. 预训练模型标注 (Pre-trained Model Labeling)

原理：使用现有大模型生成伪标签
实现流程：
```
from transformers import pipeline

# 加载预训练模型
classifier = pipeline("zero-shot-classification", 
                    model="facebook/bart-large-mnli")

# 自动标注
candidate_labels = ["technology", "politics", "sports", "entertainment"]

def auto_label(text):
    result = classifier(text, candidate_labels)
    return result["labels"][0]  # 返回最高置信度标签

df["label"] = df["text"].apply(auto_label)
```

3. 主动学习 (Active Learning)

原理：让模型选择最有价值的样本进行人工标注

代码实现：

from modAL.models import ActiveLearner
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 初始少量标注数据
X_labeled = vectorizer.fit_transform(labeled_texts)
y_labeled = labels

# 未标注池
X_pool = vectorizer.transform(unlabeled_texts)

# 创建主动学习器
learner = ActiveLearner(
    estimator=RandomForestClassifier(),
    X_training=X_labeled, y_training=y_labeled
)

# 主动学习循环
n_queries = 100
for idx in