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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京百度網(wǎng)訊科技有限公司申請的專利噪音樣本的識別方法、裝置、電子設(shè)備以及存儲介質(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)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN113887627B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02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：202111165584.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/214；該發(fā)明授權(quán)噪音樣本的識別方法、裝置、電子設(shè)備以及存儲介質(zhì)是由秦華鵬;趙岷;張國鑫設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-09-30向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本噪音樣本的識別方法、裝置、電子設(shè)備以及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本公開提供了噪音樣本的識別方法、裝置、電子設(shè)備以及存儲介質(zhì)，涉及自然語言處理、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)領(lǐng)域。具體實(shí)現(xiàn)方案為：獲取原始樣本集合；采用預(yù)設(shè)的調(diào)整規(guī)則，對原始樣本集合中的原始訓(xùn)練語料添加掩碼，以得到目標(biāo)樣本集合；利用預(yù)訓(xùn)練的語言模型，對目標(biāo)樣本集合中的多個目標(biāo)訓(xùn)練語料進(jìn)行掩碼預(yù)測，以得到各目標(biāo)訓(xùn)練語料對應(yīng)的第一掩碼預(yù)測字符；將各目標(biāo)訓(xùn)練語料對應(yīng)的第一掩碼預(yù)測字符與預(yù)設(shè)條件進(jìn)行匹配；根據(jù)目標(biāo)樣本集合中第一掩碼預(yù)測字符不匹配預(yù)設(shè)條件的目標(biāo)訓(xùn)練語料，確定原始樣本集合中對應(yīng)的原始訓(xùn)練語料為噪音樣本。能夠高效、精準(zhǔn)的從原始樣本集合中識別出噪音樣本。

本發(fā)明授權(quán)噪音樣本的識別方法、裝置、電子設(shè)備以及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種噪音樣本的識別方法，包括： 獲取原始樣本集合； 采用預(yù)設(shè)的調(diào)整規(guī)則，對所述原始樣本集合中的原始訓(xùn)練語料添加掩碼，以得到目標(biāo)樣本集合；其中，所述調(diào)整規(guī)則，包括：將每個所述原始訓(xùn)練語料與第一類別標(biāo)簽掩碼通過第一關(guān)聯(lián)詞拼接，以得到訓(xùn)練任務(wù)對應(yīng)的目標(biāo)訓(xùn)練語料；所述第一類別標(biāo)簽掩碼，指示將對應(yīng)的位置預(yù)測為所述原始訓(xùn)練語料對應(yīng)的類別； 利用預(yù)訓(xùn)練的語言模型，對所述目標(biāo)樣本集合中的多個目標(biāo)訓(xùn)練語料進(jìn)行掩碼預(yù)測，以得到各所述目標(biāo)訓(xùn)練語料對應(yīng)的第一掩碼預(yù)測字符； 將各所述目標(biāo)訓(xùn)練語料對應(yīng)的第一掩碼預(yù)測字符與預(yù)設(shè)條件進(jìn)行匹配； 根據(jù)所述目標(biāo)樣本集合中所述第一掩碼預(yù)測字符不匹配所述預(yù)設(shè)條件的目標(biāo)訓(xùn)練語料，確定所述原始樣本集合中對應(yīng)的原始訓(xùn)練語料為噪音樣本。

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