机器学习和人工智能系统依赖人工标注数据，但标注错误会影响模型性能。本文介绍了一种预测错误模型，用于检测音乐、视频流媒体和移动应用中的搜索相关性标注错误。模型在不同应用中表现良好（AUC=0.65-0.75），有效提高标注效率和质量。研究表明，该模型在数据标注过程中显著提升效率和质量，提供了有效的错误管理方法。