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龙图腾网获悉深圳壹账通智能科技有限公司申请的专利一种样本筛选方法、系统及神经网络模型训练方法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：CN114154570B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202111445742.1，技术领域涉及：G06F18/2113；该发明授权一种样本筛选方法、系统及神经网络模型训练方法是由陈家豪;蒋宏达;徐亮设计研发完成，并于2021-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种样本筛选方法、系统及神经网络模型训练方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，提供一种样本筛选方法、系统及神经网络模型训练方法，通过计算未标注样本集和标注样本集之间的距离，并根据距离进行排序，得到排序结果；通过提取未标注样本集的表征参数，得到对应的活跃值；基于排序结果和活跃值，从未标注样本集中选择部分样本进行标注，得到新的标注样本集；本发明在选择与训练任务相关的样本的同时，还保持了对无关数据的低采样率，并避免了采集到与训练任务无关的离群点，从而保证了采样到有价值的样本，由此在神经网络模型的训练过程中，避免了与任务毫无关联的样本对训练结果的影响，进而提高了神经网络模型的识别精度。

本发明授权一种样本筛选方法、系统及神经网络模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种样本筛选方法，其特征在于，包括： 构建第一训练集，所述第一训练集包括未标注样本集和标注样本集； 分别对所述未标注样本集和所述标注样本集进行聚类分析，得到第一聚类群和第二聚类群，根据所述第一聚类群和所述第二聚类群，计算所述未标注样本集和所述标注样本集之间的距离，并按照从小到大的顺序进行排序，得到排序结果； 将所述未标注样本集输入预训练的语言识别模型中，通过激活函数提取对应的表征参数，计算各表征参数的活跃值； 根据所述排序结果和所述活跃值，从所述未标注样本集中选择部分样本进行标注，并将标注后的样本加入所述标注样本集中，形成新的标注样本集； 组合所述未标注样本集中剩余的样本、所述新的标注样本集，形成筛选后的第一训练集； 以及，所述根据所述排序结果，从所述未标注样本集中选择部分样本进行标注的步骤包括： 按照排序结果，选择多个位置区间； 为每个位置区间分配采样率，其中，排序靠前的位置区间的采样率大于排序靠后的位置区间的采样率； 根据采样率，提取各位置区间对应的来自第一聚类群的聚类，对提取的各聚类中的所有样本进行标注。

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