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龙图腾网获悉广州技客信息科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的数据标签分类方法及系统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：CN119494058B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510072491.9，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权一种基于人工智能的数据标签分类方法及系统是由吴东鹏设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的数据标签分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于人工智能的数据标签分类方法及系统，方法包括：获取文本数据特征和图像数据特征，并对两个特征进行融合形成多模态特征；利用图神经网络对标签层次图进行建模，将多模态特征作为输对模型进行训练，得到训练好的复杂模型；将复杂模型进行知识蒸馏，压缩为轻量化模型；根据标签层次图对轻量化模型的标签预测概率分布进行修正；获取新输入的数据，将新输入的数据输入到标签层次图中进行动态更新，同时在更新时设计一致性正则自适应调整标签预测概率分布，最后根据更新后的标签层次图优化轻量化模型的权重。本发明提供了一种能够在保持分类精度的前提下，适应多样化应用场景的高效标签分类系统。

本发明授权一种基于人工智能的数据标签分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的数据标签分类方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取文本数据特征和图像数据特征，并对两个特征进行融合形成多模态特征，利用多模态特征构建标签层次图；所述标签层次图的节点集合为标签集合，边集为标签之间的边集，边的权重为标签权重；所述标签层次图被划分为不同层次的子图； 利用图神经网络对标签层次图进行建模，将多模态特征作为输入对模型进行训练，得到训练好的复杂模型； 将复杂模型进行知识蒸馏，压缩为轻量化模型；将所述复杂模型作为教师模型，将复杂模型输出的预测的标签概率作为教师模型输出的标签预测概率分布；所述轻量化模型为学生模型； 根据标签层次图对轻量化模型的标签预测概率分布进行修正； 获取新输入的数据，将新输入的数据输入到标签层次图中进行动态更新，同时在更新时设计基于修正后的标签预测概率分布的标签层次一致性正则自适应调整标签预测概率分布，最后根据更新后的标签层次图优化轻量化模型的权重，使得预测损失最小，标签分类最准确； 其中，在知识蒸馏过程中，对教师模型的输出进行温度缩放，生成教师模型的概率分布，然后将多模态特征输入少量的全连接层，并通过反向传播优化学生模型的权重生成学生模型的预测的标签概率分布； 所述压缩为轻量化模型，具体包括： 对于每个样本，所述教师模型生成的标签嵌入表示为，所述学生模型在生成标签概率的同时，也学习到自己的标签嵌入表示，设计正则项，最小化这两者之间的距离，表示如下： ， 其中，所述教师模型生成的标签嵌入表示是复杂模型通过图神经网络或标签层次图捕捉到的标签嵌入，所述学生模型生成的标签嵌入表示则是学生模型学习到的标签嵌入；i表示第i个标签； 通过最小化教师模型与学生模型在标签嵌入表示上的差异，保证学生模型能够理解标签的层次结构。

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