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申请/专利权人：北京三五通联科技发展有限公司;四川省创鑫服装有限责任公司;中国移动通信集团四川有限公司眉山分公司;北京创原天地科技有限公司

摘要：本发明提出了一种基于数据标注的的数据标注统计方法，该方法基于注意力图神经网络，首先构建包含标注样本、标注结果和质量真值的训练集,然后通过注意力机制学习样本重要性权重,再利用图卷积网络建模样本之间的结构关系,最终基于加权图表示实现标注质量预测。在此基础上,该方法设计了一套标注人员绩效统计流程,从工作量、准确率、完整率、速度等角度量化每个人员的工作状态,并生成可视化的绩效分析报告,以全面评估标注人员的工作表现,为优化标注流程提供数据支撑。

主权项：1.一种基于数据标注的数据统计分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、构建包含标注样本、标注结果和质量真值的训练数据集步骤S2、搭建注意力图神经网络模型，包括注意力图神经网络模型包括：特征编码器，用预训练的骨干网络gx；θg提取样本x的语义特征注意力层，通过加性注意力机制计算样本的重要性权重其中图卷积层，在样本间构建全连接图邻接矩阵Aij＝αiαj，通过图卷积更新节点表示；全连接层，将图卷积输出HL映射为预测分数通过最小化交叉熵损失训练模型参数θ，得到标注质量预测函数fx；θ，损失函数为预测分数与真值的交叉熵： 采用梯度下降法更新模型参数θ；步骤S3、利用训练好的模型对新样本x进行质量预测，输出标注质量分数并评估预测性能，所述预测性能的评估指标包括：平均准确率均方根误差Pearson相关系数步骤S4、基于预测的标注质量，从工作量Q、准确率P、完整率R、速度V统计每个标注人员的绩效指标，并进行综合评分排名,所述标注人员的绩效指标包括：工作量其中wx为样本难度权重；平均准确率标注完整率其中 标注速度其中Tm为总工作时长；采用加权求和法得到第m个人员的综合绩效评分： 其中wQ，wP，wR，wV为各指标权重；步骤S5、生成标注人员绩效的可视化报告，包括柱状图、雷达图、散点图，多角度展示和比较每个人的工作表现。

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