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數(shù)據(jù)標(biāo)注優(yōu)秀案例集之 | 大模型驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)自主標(biāo)注智能服務(wù)
2025年05月23日 11:36:01來(lái)源：國(guó)家數(shù)據(jù)局點(diǎn)擊量：6340
導(dǎo)讀通過(guò)數(shù)據(jù)平滑技術(shù)、均值填充、插值法、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）、Z-score、局部異常因子等算法模型，完成初步數(shù)據(jù)清洗。以企業(yè)數(shù)據(jù)為例，核心指標(biāo)的缺失值補(bǔ)齊率達(dá)到92%，沖突識(shí)別率為100%，異常值處理比例約為85%。
　　【智慧城市網(wǎng) 企業(yè)關(guān)注】為解決政府?dāng)?shù)據(jù)加工能力不足所導(dǎo)致大量數(shù)據(jù)價(jià)值被低估、難以深入挖掘和復(fù)用的問(wèn)題，北京數(shù)據(jù)向量科技有限公司聚焦政府產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，依托垂類智能體和檢索增強(qiáng)生成RAG庫(kù)，構(gòu)建特定領(lǐng)域的自動(dòng)標(biāo)注體系，該智能體整體數(shù)據(jù)標(biāo)注效率提升10-15%，準(zhǔn)確率提升至95%以上，形成企業(yè)、空間、經(jīng)濟(jì)等高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。
 
　　舉措與成效
 
　　一是小算法賦能的數(shù)據(jù)預(yù)處理。通過(guò)數(shù)據(jù)平滑技術(shù)、均值填充、插值法、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)、Z-score、局部異常因子等算法模型，完成初步數(shù)據(jù)清洗。以企業(yè)數(shù)據(jù)為例，核心指標(biāo)的缺失值補(bǔ)齊率達(dá)到92%，沖突識(shí)別率為100%，異常值處理比例約為85%。
 
　　二是大模型支撐的數(shù)據(jù)關(guān)系構(gòu)建。將清洗后的數(shù)據(jù)與報(bào)告、政策、公文等文檔相結(jié)合，構(gòu)建基于RAG(檢索增強(qiáng)生成)的實(shí)體識(shí)別與鏈接能力；提取企業(yè)、空間等實(shí)體對(duì)象，并將其與知識(shí)圖譜進(jìn)行關(guān)聯(lián)，挖掘數(shù)據(jù)之間隱藏的復(fù)雜關(guān)系。關(guān)系提取成功應(yīng)用比例約為65%，經(jīng)過(guò)人工干預(yù)和知識(shí)訓(xùn)練后，成功率可提升至80%。
 
　　三是構(gòu)建數(shù)據(jù)自主標(biāo)注智能體。智能體實(shí)現(xiàn)標(biāo)注流程的自動(dòng)化。結(jié)合RAG庫(kù)的實(shí)體關(guān)系，自動(dòng)標(biāo)注各類實(shí)體、關(guān)系和屬性，使數(shù)據(jù)處理效率提高5倍。以企業(yè)數(shù)據(jù)為例，智能體可自動(dòng)完成原有41個(gè)步驟的標(biāo)注流程。
 
　　四是自動(dòng)化的數(shù)據(jù)質(zhì)量核驗(yàn)。標(biāo)注后采用交叉驗(yàn)證等方式，對(duì)標(biāo)注結(jié)果進(jìn)行多輪審核反饋，核驗(yàn)覆蓋率達(dá)到100%。
 
　　特色亮點(diǎn)
 
　　一是新技術(shù)降低人力和時(shí)間投入。將檢索增強(qiáng)生成(RAG)技術(shù)應(yīng)用于政府各類數(shù)據(jù)實(shí)體、關(guān)系和屬性的識(shí)別。借助智能體，原本需要30人數(shù)月才能完成的任務(wù)，現(xiàn)僅需約5人輔助，即可在2個(gè)月內(nèi)完成。
 
　　二是新能力落地實(shí)踐效果顯著。在多個(gè)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)部門成功應(yīng)用該技術(shù)。區(qū)域級(jí)數(shù)據(jù)自主標(biāo)注體系均在2個(gè)月內(nèi)建成，顯著縮短上線周期。
 
　　三是新手段提高標(biāo)注準(zhǔn)確性。智能體自動(dòng)標(biāo)注結(jié)果更加準(zhǔn)確、一致，減少人工標(biāo)注可能出現(xiàn)的錯(cuò)誤和歧義。標(biāo)注準(zhǔn)確率從傳統(tǒng)的83%提升至97%以上。
 
　　四是新方式生成高質(zhì)量數(shù)據(jù)集。企業(yè)數(shù)據(jù)集融合1000多張表，以某區(qū)為例，成功標(biāo)注生成近40萬(wàn)家企業(yè)，涉及數(shù)據(jù)近2億條；空間數(shù)據(jù)集解決多來(lái)源地址描述不一致的問(wèn)題，以某區(qū)為例，準(zhǔn)確標(biāo)注7個(gè)來(lái)源空間數(shù)據(jù)；經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)集整合近10個(gè)部門的產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)相關(guān)資源，構(gòu)建了高質(zhì)量的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)集。
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