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龙图腾网恭喜腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利一种主动学习方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN109948807B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-01-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201910193835.6，技术领域涉及：G06N99/00；该发明授权一种主动学习方法及装置是由牛力强;施隈隈;牛成设计研发完成，并于2019-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种主动学习方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种主动学习方法及装置，所述方法包括：获取已标注样本数据；使用机器学习模型对所述已标注样本数据进行训练，得到中间模型；将测试数据输入所述中间模型进行预测，得到所述测试数据对应的预测结果；根据预设评价指标，将边界模糊的预测结果对应的测试数据作为待标注样本数据输出；其中，采用多线程并行的方式对所述机器学习模型进行训练以及使用所述中间模型进行预测。本发明提供用户一通用性强的机器学习平台。本发明可以减少对输入模型用于训练的样本数据的标注量、减少进行人工标注的人力成本和有效提高处理效率。以最小的标注数据代价，快速迭代优化模型的效果。实现处理资源的最小化消耗。

本发明授权一种主动学习方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种主动学习方法，其特征在于，应用于主动学习平台，所述主动学习平台采用多线程并行的方式对多个机器学习模型进行训练、以及利用所述多个机器学习模型各自对应的中间模型进行预测，所述方法包括：获取所述多个机器学习模型各自的当前状态；为处于第一初始状态的所述机器学习模型分配数据导入线程，以在所述数据导入线程中向处于第一初始状态的所述机器学习模型导入多个已标注样本数据；为处于数据导入完成状态的所述机器学习模型分配训练线程，以在所述训练线程中对处于数据导入完成状态的所述机器学习模型进行训练，得到处于数据导入完成状态的所述机器学习模型对应的中间模型；为处于训练完成状态的所述机器学习模型对应的中间模型分配预测线程，以在所述预测线程中使用处于训练完成状态的所述机器学习模型对应的中间模型对测试数据进行预测，得到所述测试数据对应的预测结果，以及根据预设评价指标，将边界模糊的所述预测结果所对应的测试数据作为待标注样本数据输出；其中，所述数据导入线程包括多个数据导入子线程，所述为处于第一初始状态的所述机器学习模型分配数据导入线程，包括：根据第一预设规则向处于第一初始状态的所述机器学习模型分配对应的所述数据导入子线程；所述训练线程包括多个训练子线程，所述为处于数据导入完成状态的所述机器学习模型分配训练线程，包括：根据第二预设规则向处于数据导入完成状态的所述机器学习模型分配对应的所述训练子线程；所述预测线程包括多个预测子线程，所述为处于训练完成状态的所述机器学习模型对应的中间模型分配预测线程，包括：根据第三预设规则向处于训练完成状态的所述机器学习模型对应的中间模型分配对应的所述预测子线程。

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