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龍圖騰網獲悉度小滿科技(北京)有限公司申請的專利樣本預測方法、裝置、存儲介質及電子裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115082182B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210623436.0，技術領域涉及：G06Q40/03；該發明授權樣本預測方法、裝置、存儲介質及電子裝置是由劉宏劍;嚴澄;楊青設計研發完成，并于2022-06-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本樣本預測方法、裝置、存儲介質及電子裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種樣本預測方法、裝置、存儲介質及電子裝置。其中，該方法包括：獲取目標樣本，其中，目標樣本為信貸申請用戶的樣本；獲取目標多任務網絡模型；將目標樣本輸入到目標多任務網絡模型，得到目標樣本的第一目標概率和第二目標概率，其中，第一目標概率為逾期概率，第二目標概率為被拒絕概率。本發明解決了相關技術中拒絕推斷的方法中需要引入人為主觀判定，導致信用風險評估不準確，以及會發生過擬合風險的技術問題。

本發明授權樣本預測方法、裝置、存儲介質及電子裝置在權利要求書中公布了：1.一種樣本預測方法，其特征在于，包括： 獲取目標樣本，其中，所述目標樣本為信貸申請用戶的樣本，所述目標樣本包括目標類別型特征和目標數值型特征； 獲取訓練樣本，根據目標函數確定所述訓練樣本的第一任務標簽和第二任務標簽，其中，所述訓練樣本包括有借貸記錄的樣本和被拒絕的樣本，所述第一任務標簽用于預測樣本是否逾期，所述第二任務標簽用于預測樣本是否被拒絕，所述訓練樣本的樣本特征包括第一類別型特征和第一數值型特征； 獲取初始多任務網絡模型，通過所述第一類別型特征和所述第一數值型特征訓練所述初始多任務網絡模型，確定第一損失函數和第二損失函數，其中，所述第一損失函數為預測樣本是否逾期的損失函數，所述第二損失函數為預測樣本是否被拒絕的損失函數，所述初始多任務網絡模型包括共享網絡層、第一輸出層和第二輸出層，所述共享網絡層包括嵌入層、自注意力機制層、第一數層全連接層和拼接層，所述第一輸出層包括第二數層全連接層和第一歸一化層，所述第二輸出層包括第三數層全連接層和第二歸一化層； 根據所述第一損失函數和所述第二損失函數對所述初始多任務網絡模型的模型參數進行優化，得到目標多任務網絡模型，其中，所述目標多任務網絡模型的損失函數為所述第一損失函數和所述第二損失函數的加權； 將所述目標類別型特征映射為預設長度的向量，對所述向量進行非線性組合，得到第一結果；對所述目標數值型特征進行非線性組合，得到第二結果；對所述第一結果和所述第二結果做拼接，得到第三結果；對所述第三結果進行非線性組合和歸一化處理，得到所述目標樣本的第一目標概率和第二目標概率，其中，所述第一目標概率為逾期概率，所述第二目標概率為被拒絕概率。

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