在线序列标注模型的训练方法、在线标注方法及相关设备

摘要

本申请属于人工智能领域，涉及在线序列标注模型的训练方法及相关设备，所述方法包括:根据预先标记的数据量不大于第一阈值的第一数据集对预设的序列标注模型进行离线训练，得到离线标注模型；从至少一个数据源中获取未标记的数据输入至离线标注模型中进行离线标注得到第二数据集，第二数据集的数据量大于第一数据集的数据量，且不低于第二阈值；将第二数据集中的数据输入CRF++工具中进行模型训练，得到在线序列标注模型。本申请还提供在线文本标注方法及相关设备。此外，本申请还涉及区块链技术，第一数据集和第二数据集中包含的隐私数据可存储于区块链中。本申请方案可得到高效且高精确度的在线序列标注模型，给在线文本的处理带来很大的效率提升。