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龙图腾网获悉中国平安人寿保险股份有限公司申请的专利表格数据的自监督学习方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115130670B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210820800.2，技术领域涉及：G06N3/0895；该发明授权表格数据的自监督学习方法、装置、设备及介质是由高维国设计研发完成，并于2022-07-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本表格数据的自监督学习方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请实施例提供了表格数据的自监督学习方法、装置、设备及介质，其通过获取原始表格数据，将原始表格数据输入至自监督学习模型；通过第一数据增强单元对表格数据进行多种第一数据增强处理，得到多个增强表格数据；通过嵌入层单元将表格数据和多个增强表格数据进行映射，在嵌入层单元的映射过程中进行第二数据增强处理，得到多个目标增强数据；根据多个目标增强数据对自监督学习模型进行自监督学习训练；通过对表格数据进行多种数据增强处理，使得增强后的数据更加多样性，弥补了表格数据时间、空间和上下文的关联不足的问题，为提升表格任务提供了强大的表示能力，有利于提升下游表格任务的准确性。

本发明授权表格数据的自监督学习方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种表格数据的自监督学习方法，其特征在于，包括： 获取原始表格数据，将所述原始表格数据输入至自监督学习模型，所述自监督学习模型包括数据增强层，所述数据增强层包括第一数据增强单元和嵌入层单元，所述嵌入层单元包括输入神经元、多个隐藏神经元和输出神经元； 通过所述第一数据增强单元对所述原始表格数据进行多种第一数据增强处理，得到多个增强表格数据，其中所述增强表格数据的维度与所述原始表格数据的维度相同；其中，所述第一数据增强处理包括以下至少之一：噪音增强处理、掩码增强处理和多视角增强处理； 从多个所述隐藏神经元中选择若干个作为目标隐藏神经元； 将所述输入神经元与所述目标隐藏神经元进行全连接，将所述目标隐藏神经元与所述输出神经元进行全连接，得到目标嵌入层； 通过所述目标嵌入层对所述原始表格数据和多个所述增强表格数据进行映射，得到多个目标增强数据，其中所述目标增强数据的维度与所述增强表格数据的维度不同； 根据多个所述目标增强数据对所述自监督学习模型进行自监督学习训练。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国平安人寿保险股份有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区福田街道益田路5033号平安金融中心14、15、16、37、41、44、45、46、54、58、59层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。