腾讯科技(深圳)有限公司郭超获国家专利权
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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利工单质检模型的训练方法、装置、设备及存储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：CN114281932B 。
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：202111068408.9，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权工单质检模型的训练方法、装置、设备及存储介质是由郭超;杨念民;雷植程;童丽霞;吴俊江;曾江海;陈岁迪设计研发完成，并于2021-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本工单质检模型的训练方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种工单质检模型的训练方法、装置、设备及存储介质，属于自然语言处理领域。该方法包括：获取样本工单数据和所述样本工单数据的分类标签；将所述样本工单数据的特征表示输入工单质检模型，得到模型预测概率和预测置信度；计算模型预测概率修正后得到的修正预测概率；计算所述修正预测概率与所述样本工单数据的分类标签之间的模型预测误差；基于所述模型预测误差对所述工单质检模型进行后向误差传播训练，得到所述工单质检模型。本申请增加了置信度预测网络，通过预测置信度描述模型预测概率的可信程度，并对模型预测概率进行修正，降低了分类标签的标注情况对工单质检模型的影响，提高了工单质检模型进行工单质检的稳定性。
本发明授权工单质检模型的训练方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种工单质检模型的训练方法，其特征在于，所述工单质检模型包括特征提取网络、质检预测网络和置信度预测网络，所述方法包括： 获取样本工单数据和所述样本工单数据的分类标签，所述分类标签用于表示所述样本工单数据是否为异常工单数据； 将所述样本工单数据的特征表示输入所述特征提取网络，得到所述样本工单数据的特征表示的隐层表示； 将所述隐层表示输入所述质检预测网络，得到模型预测概率；以及将所述隐层表示输入所述置信度预测网络，得到预测置信度，所述预测置信度用于描述预测得出的所述模型预测概率的可信程度； 采用所述模型预测概率和所述预测置信度和所述样本工单数据的分类标签，计算修正预测概率； 计算所述修正预测概率与所述样本工单数据的分类标签之间的模型预测误差； 基于所述模型预测误差对所述工单质检模型进行后向误差传播训练，以得到训练后的所述工单质检模型。
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