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龍圖騰網(wǎng)獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利分類預(yù)測模型的訓(xùn)練方法、分類預(yù)測方法、裝置和設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114757247B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15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?zhí)?專利號為：202011576746.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2413；該發(fā)明授權(quán)分類預(yù)測模型的訓(xùn)練方法、分類預(yù)測方法、裝置和設(shè)備是由楊奕凡;文瑞;陳曦設(shè)計研發(fā)完成，并于2020-12-28向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本分類預(yù)測模型的訓(xùn)練方法、分類預(yù)測方法、裝置和設(shè)備在說明書摘要公布了：本申請?zhí)峁┝艘环N分類預(yù)測模型的訓(xùn)練方法、分類預(yù)測方法、裝置和設(shè)備，屬于計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。分類預(yù)測模型的訓(xùn)練方法包括：通過第二樣本集對第一編碼子模型進(jìn)行訓(xùn)練獲得第二編碼子模型；通過第二編碼子模型對映射樣本集進(jìn)行編碼所獲得的第一向量，及第一編碼子模型對映射樣本集進(jìn)行編碼所獲得的第二向量，訓(xùn)練第一映射子模型；通過第二編碼子模型將第二樣本集編碼為第四向量；通過第一映射子模型將第四向量映射為第五向量；通過第五向量對第一分類子模型進(jìn)行訓(xùn)練獲得第二分類子模型；通過第二編碼子模型、第一映射子模型和第二分類子模型構(gòu)建第二分類預(yù)測模型。本方案能夠提高所訓(xùn)練的分類預(yù)測模型的準(zhǔn)確性，進(jìn)而提高分類預(yù)測的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)分類預(yù)測模型的訓(xùn)練方法、分類預(yù)測方法、裝置和設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了：1.一種分類預(yù)測模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，包括： 獲取通過第一樣本集進(jìn)行訓(xùn)練所獲得的第一分類預(yù)測模型，所述第一分類預(yù)測模型包括第一編碼子模型和第一分類子模型； 通過第二樣本集對所述第一編碼子模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得第二編碼子模型，所述第二樣本集與所述第一樣本集從多媒體資料中提取得到，且所述第一樣本集與所述第二樣本集的來源不同，所述多媒體資料包括文本、視頻、圖片或音頻中的至少一種數(shù)據(jù)； 通過所述第二編碼子模型對映射樣本集進(jìn)行編碼，獲得第一向量； 通過所述第一向量和第二向量訓(xùn)練第一映射子模型，所述第二向量通過所述第一編碼子模型對所述映射樣本集進(jìn)行編碼獲得，所述第二向量與第三向量的差值小于損失閾值，所述第三向量通過所述第一映射子模型對所述第一向量進(jìn)行映射獲得； 通過所述第二編碼子模型將所述第二樣本集編碼為第四向量； 通過所述第一映射子模型將所述第四向量映射為第五向量； 通過所述第五向量對所述第一分類子模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得第二分類子模型； 通過所述第二編碼子模型、所述第一映射子模型和所述第二分類子模型構(gòu)建第二分類預(yù)測模型，所述第二分類預(yù)測模型用于對待進(jìn)行結(jié)果預(yù)測的目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類預(yù)測。

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