数据标注一致性控制与质量保证机制

在大模型训练中，数据标注的一致性直接影响模型性能。本文分享一套完整的标注质量控制机制。

标注一致性控制流程

1. 标注指南标准化：制定详细的标注规则文档，包含示例和边界情况处理。
2. 标注者培训：通过测试集验证标注者理解程度，合格率需≥90%。
3. 交叉验证机制：每条数据由3名标注者独立标注，一致性阈值设为80%。

质量保证代码实现

import numpy as np
from sklearn.metrics import cohen_kappa_score

def calculate_consistency(labels):
    # labels: shape (n_samples, n annotators)
    kappa_scores = []
    for i in range(len(labels)):
        # 计算Kappa系数衡量一致性
        if len(set(labels[i])) > 1:  # 避免单值情况
            kappa = cohen_kappa_score(labels[i], labels[i])
            kappa_scores.append(kappa)
    return np.mean(kappa_scores) if kappa_scores else 0

# 示例使用
sample_labels = [[1, 1, 2], [0, 0, 0], [1, 2, 1]]
consistency = calculate_consistency(sample_labels)
print(f"平均一致性系数: {consistency:.3f}")

复现步骤

1. 准备标注数据集
2. 指定3-5名标注者
3. 执行交叉标注
4. 使用上述代码计算一致性
5. 根据结果调整标注策略

通过这套机制，可有效提升标注质量，为大模型训练提供可靠数据基础。