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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分类预测模型的训练方法、分类预测方法、装置和设备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：CN114757247B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202011576746.9，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权分类预测模型的训练方法、分类预测方法、装置和设备是由杨奕凡;文瑞;陈曦设计研发完成，并于2020-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本分类预测模型的训练方法、分类预测方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种分类预测模型的训练方法、分类预测方法、装置和设备，属于计算机技术领域。分类预测模型的训练方法包括：通过第二样本集对第一编码子模型进行训练获得第二编码子模型；通过第二编码子模型对映射样本集进行编码所获得的第一向量，及第一编码子模型对映射样本集进行编码所获得的第二向量，训练第一映射子模型；通过第二编码子模型将第二样本集编码为第四向量；通过第一映射子模型将第四向量映射为第五向量；通过第五向量对第一分类子模型进行训练获得第二分类子模型；通过第二编码子模型、第一映射子模型和第二分类子模型构建第二分类预测模型。本方案能够提高所训练的分类预测模型的准确性，进而提高分类预测的准确性。

本发明授权分类预测模型的训练方法、分类预测方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种分类预测模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取通过第一样本集进行训练所获得的第一分类预测模型，所述第一分类预测模型包括第一编码子模型和第一分类子模型； 通过第二样本集对所述第一编码子模型进行训练，获得第二编码子模型，所述第二样本集与所述第一样本集从多媒体资料中提取得到，且所述第一样本集与所述第二样本集的来源不同，所述多媒体资料包括文本、视频、图片或音频中的至少一种数据； 通过所述第二编码子模型对映射样本集进行编码，获得第一向量； 通过所述第一向量和第二向量训练第一映射子模型，所述第二向量通过所述第一编码子模型对所述映射样本集进行编码获得，所述第二向量与第三向量的差值小于损失阈值，所述第三向量通过所述第一映射子模型对所述第一向量进行映射获得； 通过所述第二编码子模型将所述第二样本集编码为第四向量； 通过所述第一映射子模型将所述第四向量映射为第五向量； 通过所述第五向量对所述第一分类子模型进行训练，获得第二分类子模型； 通过所述第二编码子模型、所述第一映射子模型和所述第二分类子模型构建第二分类预测模型，所述第二分类预测模型用于对待进行结果预测的目标数据进行分类预测。

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