一種基于智能模型小數(shù)據(jù)量樣本自動(dòng)優(yōu)化量表的方法及裝置

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202011275989.9 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN113553816A 公開（公告）日 2021-10-26
申請(qǐng)公布號(hào) CN113553816A 申請(qǐng)公布日 2021-10-26
分類號(hào) G06F40/18（2020.01）I;G06F16/332（2019.01）I;G06N20/00（2019.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 陳立典;李湄珍;雷彪;陳智軒;陶靜;楊珊莉;薛偕華;吳勁松;姚凌翔;余瀅 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 廈門市和家健腦智能科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 廈門福貝知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 陳遠(yuǎn)洋
地址 361008福建省廈門市軟件園二期觀日路58號(hào)801室C單元
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明提出了一種基于智能模型小數(shù)據(jù)量樣本自動(dòng)優(yōu)化量表的方法及裝置，該方法包括：初始化步驟，設(shè)計(jì)具有N個(gè)問題的量表，其中，每個(gè)問題的編號(hào)為QI；預(yù)處理步驟，通過客戶端采集用戶對(duì)所述量表的作答結(jié)果并處理為一特征向量；壓縮步驟，使用多個(gè)不同的機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)所述特征向量進(jìn)行處理后將所述N個(gè)問題壓縮為M個(gè)問題以形成新的量表，其中，M≤N。本發(fā)明通過多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)設(shè)計(jì)的量表的題目作答情況進(jìn)行分析處理，逐步刪除掉對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果影響較小或帶來噪音的問題，有效的降低量表的問題的數(shù)量，且保證每次減少問題的時(shí)盡量減少去掉該問題帶來的準(zhǔn)確率的下降，本發(fā)明的目的是為了能夠降低問題的數(shù)量，但是不降低整個(gè)問卷的有效性。