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一种训练数据标注任务的分配方法及装置、存储介质和计算设备，所述方法包括：接收任务创建信息，所述任务创建信息指示多个训练数据标注任务以及每个训练数据标注任务的类型；对于每种类型的训练数据标注任务，识别与该类型匹配的任务执行终端；将每种类型的训练数据标注任务分配给与其匹配的任务执行终端。通过本发明的方案，可以高效率地将大量的训练数据标注任务自动分配给各个任务执行终端，提高分配的效率。

本发明适用于数据标注技术领域，提供了一种高质量智能数据标注方法，包括以下步骤：向量化及向量空间构建：输入文本，进行种子标注，选择代表性样本；将文本映射为d维语义向量，得到整个语料的向量空间；以部分已标注样本为提示，驱动LLM产出规则特征，确定规则特征向量；构造混合特征空间；构建相似图，进行标签传播；进行不确定数学信度检验，将信度嵌入样本，确定向量证据、规则证据以及LLM直判证据，进行证据融合，将证据变成最终信度，将信度送入标签传播，进行决策。本发明利用LLM产出规则特征并确定规则特征向量，挖掘数据中的语义和模式信息，两者在混合特征空间中融合，从多个角度对数据进行表征，提高了标注的准确性。

本发明公开了一种电磁频谱数据标注补全方法，通过传感器对电磁环境进行观测并采集得到观测电磁频谱数据，然后根据所述观测电磁频谱数据建立三维张量标注模型，再根据所述三维标注模型确定出正常电磁频谱数据并完成所述标注补全，且将观测电磁频谱数据进行切片，把每一片观测电磁频谱数据在所述三维坐标轴上进行对齐和堆叠建立出三维模型，并将所有单个采样时隙上采样频点的观测值标注填充到所述三维模型中的对应位置得到三维张量标注模型，能够在复杂的电磁环境中将电磁频谱数据进行标注补全，进而减小与正常电磁频谱数据之间的误差。

本发明公开了一种异源模糊隶属度矩阵标注方法、系统及装置，该方法包括：获取标注任务并确定标注模式、待标注样本和标注主体；基于标注模式，标注主体对待标注样本进行标注，得到对应的模糊隶属度；将多个标注主体对应的模糊隶属度进行整合，得到初始模糊隶属度矩阵；对初始模糊隶属度矩阵进行缺失值填补，得到最终模糊隶属度矩阵。该系统包括：数据获取模块、标注模块、整合模块和填补模块。该装置包括存储器以及用于执行上述异源模糊隶属度矩阵标注方法的处理器。通过使用本发明，能够提高模糊信息的标注质量和缺失数据的处理质量。本发明作为一种异源模糊隶属度矩阵标注方法、系统及装置，可广泛应用于数据处理领域。

本发明公开了一种模糊信息的可重复标注方法系统及装置，该方法包括：获取标注任务并确定标注模式、待标注样本和标注主体；基于标注模式，标注主体对待标注样本进行标注，得到对应的模糊隶属度将多个标注主体对应的模糊隶属度进行整合，得到初始模糊隶属度张量；预估模糊隶属度分布和标注主体偏好并对初始模糊隶属度张量进行校正，得到最终模糊隶属度矩阵。该系统包括：获取模块、标注模块、整合模块和校正模块。该装置包括存储器以及用于执行上述模糊信息的可重复标注方法的处理器。通过使用本发明，能够从重复的模糊信息的标注中校正模糊标注数据，降低缺失数据对标注质量的影响。本发明可广泛应用于数据信息标注领域。