一种全自动多视角表格数据异常检测方法及其系统

本发明提出了一种全自动多视角表格数据异常检测方法及其系统，属于异常数据检测技术领域，首先获取待检测的脏数据集,基于数据特征构建词向量模型,并结合TF‑IDF算法和上下文注意力机制对数据进行编码,得到数据实例的编码表示；构建第一阶段的单一视角下多组件检测模型,利用多组件对脏数据进行计算并检测,对高概率异常的数据实例进行标注；将具有语义的异常样本以及其标注作为第二阶段中多视角模型学习的标签指导，利用实例编码，通过标签扩散动态构建正负类包，执行模型训练；将多视角检测结果与定量数据监测结果进行整合,输出最终的脏数据识别结果；本发明了解决现有技术无法全面且系统性地覆盖多样化错误类型；同时无法进行可靠训练的问题。