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龙图腾网获悉浙江百应科技有限公司申请的专利一种意图识别模型训练的方法、系统、装置和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：CN114692737B 。

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：202210258058.0，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种意图识别模型训练的方法、系统、装置和介质是由王磊设计研发完成，并于2022-03-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种意图识别模型训练的方法、系统、装置和介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种意图识别模型训练的方法、系统、装置和介质，其中，该方法包括：通过原始数据对预训练模型进行微调，通过微调后的预训练模型对原始训练集数据进行打分排序，其中，原始训练集数据包括原始数据和合成数据；对排序后的原始训练集数据进行筛选，并将筛选后的数据划分为不同的训练子集；最后通过不同的训练子集对意图识别模型进行训练，得到最终训练好的意图识别模型。通过本申请，解决了训练意图识别模型时，存在的训练数据质量不高，以及训练得到的模型性能不好的问题，提高了模型性能和识别准确度。

本发明授权一种意图识别模型训练的方法、系统、装置和介质在权利要求书中公布了：1.一种意图识别模型训练的方法，其特征在于，所述方法包括： 通过原始数据对预训练模型进行微调，通过微调后的预训练模型对原始训练集数据进行打分排序，其中，所述原始训练集数据包括原始数据和合成数据，所述合成数据通过现有的数据增强技术产生，其中，所述通过微调后的预训练模型对原始训练集数据进行打分排序包括： 计算原始训练集数据中每一条数据的单句生成概率，并将所述概率转换为困惑度；将原始训练集数据中的每个句子按照困惑度的大小，从小到大进行排列； 对排序后的原始训练集数据进行筛选，并将筛选后的数据划分为不同的训练子集； 通过所述不同的训练子集对意图识别模型进行训练，得到最终训练好的意图识别模型，其中，通过所述不同的训练子集对意图识别模型进行训练包括： 从困惑度最小的一个训练子集开始，逐个将其他的训练子集合并到当前训练集中，对模型进行多次训练，直到模型收敛为止，最终得到训练好的意图识别模型，其中，训练完一个周期后对意图识别模型在验证集上的Loss进行校验，当验证集上的Loss对比上一个周期的Loss没有提升时，将困惑度第二小的训练子集合并到当前的训练数据集中，开启新的一轮训练，如此往复，逐个将其他的训练子集合并到当前训练集中，使得模型收敛为止，最终得到训练好的意图识别模型。

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