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龙图腾网获悉度小满科技(北京)有限公司申请的专利样本预测方法、装置、存储介质及电子装置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：CN115082182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202210623436.0，技术领域涉及：G06Q40/03；该发明授权样本预测方法、装置、存储介质及电子装置是由刘宏剑;严澄;杨青设计研发完成，并于2022-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本样本预测方法、装置、存储介质及电子装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种样本预测方法、装置、存储介质及电子装置。其中，该方法包括：获取目标样本，其中，目标样本为信贷申请用户的样本；获取目标多任务网络模型；将目标样本输入到目标多任务网络模型，得到目标样本的第一目标概率和第二目标概率，其中，第一目标概率为逾期概率，第二目标概率为被拒绝概率。本发明解决了相关技术中拒绝推断的方法中需要引入人为主观判定，导致信用风险评估不准确，以及会发生过拟合风险的技术问题。

本发明授权样本预测方法、装置、存储介质及电子装置在权利要求书中公布了：1.一种样本预测方法，其特征在于，包括： 获取目标样本，其中，所述目标样本为信贷申请用户的样本，所述目标样本包括目标类别型特征和目标数值型特征； 获取训练样本，根据目标函数确定所述训练样本的第一任务标签和第二任务标签，其中，所述训练样本包括有借贷记录的样本和被拒绝的样本，所述第一任务标签用于预测样本是否逾期，所述第二任务标签用于预测样本是否被拒绝，所述训练样本的样本特征包括第一类别型特征和第一数值型特征； 获取初始多任务网络模型，通过所述第一类别型特征和所述第一数值型特征训练所述初始多任务网络模型，确定第一损失函数和第二损失函数，其中，所述第一损失函数为预测样本是否逾期的损失函数，所述第二损失函数为预测样本是否被拒绝的损失函数，所述初始多任务网络模型包括共享网络层、第一输出层和第二输出层，所述共享网络层包括嵌入层、自注意力机制层、第一数层全连接层和拼接层，所述第一输出层包括第二数层全连接层和第一归一化层，所述第二输出层包括第三数层全连接层和第二归一化层； 根据所述第一损失函数和所述第二损失函数对所述初始多任务网络模型的模型参数进行优化，得到目标多任务网络模型，其中，所述目标多任务网络模型的损失函数为所述第一损失函数和所述第二损失函数的加权； 将所述目标类别型特征映射为预设长度的向量，对所述向量进行非线性组合，得到第一结果；对所述目标数值型特征进行非线性组合，得到第二结果；对所述第一结果和所述第二结果做拼接，得到第三结果；对所述第三结果进行非线性组合和归一化处理，得到所述目标样本的第一目标概率和第二目标概率，其中，所述第一目标概率为逾期概率，所述第二目标概率为被拒绝概率。

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