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龍圖騰網(wǎng)獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請(qǐng)的專利工單質(zhì)檢模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114281932B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111068408.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/334；該發(fā)明授權(quán)工單質(zhì)檢模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)是由郭超;楊念民;雷植程;童麗霞;吳俊江;曾江海;陳歲迪設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-09-13向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本工單質(zhì)檢模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)公開了一種工單質(zhì)檢模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于自然語言處理領(lǐng)域。該方法包括：獲取樣本工單數(shù)據(jù)和所述樣本工單數(shù)據(jù)的分類標(biāo)簽；將所述樣本工單數(shù)據(jù)的特征表示輸入工單質(zhì)檢模型，得到模型預(yù)測概率和預(yù)測置信度；計(jì)算模型預(yù)測概率修正后得到的修正預(yù)測概率；計(jì)算所述修正預(yù)測概率與所述樣本工單數(shù)據(jù)的分類標(biāo)簽之間的模型預(yù)測誤差；基于所述模型預(yù)測誤差對(duì)所述工單質(zhì)檢模型進(jìn)行后向誤差傳播訓(xùn)練，得到所述工單質(zhì)檢模型。本申請(qǐng)?jiān)黾恿酥眯哦阮A(yù)測網(wǎng)絡(luò)，通過預(yù)測置信度描述模型預(yù)測概率的可信程度，并對(duì)模型預(yù)測概率進(jìn)行修正，降低了分類標(biāo)簽的標(biāo)注情況對(duì)工單質(zhì)檢模型的影響，提高了工單質(zhì)檢模型進(jìn)行工單質(zhì)檢的穩(wěn)定性。

本發(fā)明授權(quán)工單質(zhì)檢模型的訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種工單質(zhì)檢模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，所述工單質(zhì)檢模型包括特征提取網(wǎng)絡(luò)、質(zhì)檢預(yù)測網(wǎng)絡(luò)和置信度預(yù)測網(wǎng)絡(luò)，所述方法包括： 獲取樣本工單數(shù)據(jù)和所述樣本工單數(shù)據(jù)的分類標(biāo)簽，所述分類標(biāo)簽用于表示所述樣本工單數(shù)據(jù)是否為異常工單數(shù)據(jù)； 將所述樣本工單數(shù)據(jù)的特征表示輸入所述特征提取網(wǎng)絡(luò)，得到所述樣本工單數(shù)據(jù)的特征表示的隱層表示； 將所述隱層表示輸入所述質(zhì)檢預(yù)測網(wǎng)絡(luò)，得到模型預(yù)測概率；以及將所述隱層表示輸入所述置信度預(yù)測網(wǎng)絡(luò)，得到預(yù)測置信度，所述預(yù)測置信度用于描述預(yù)測得出的所述模型預(yù)測概率的可信程度； 采用所述模型預(yù)測概率和所述預(yù)測置信度和所述樣本工單數(shù)據(jù)的分類標(biāo)簽，計(jì)算修正預(yù)測概率； 計(jì)算所述修正預(yù)測概率與所述樣本工單數(shù)據(jù)的分類標(biāo)簽之間的模型預(yù)測誤差； 基于所述模型預(yù)測誤差對(duì)所述工單質(zhì)檢模型進(jìn)行后向誤差傳播訓(xùn)練，以得到訓(xùn)練后的所述工單質(zhì)檢模型。

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