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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一种标签配置方法、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：CN113392317B 。

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：202110019037.9，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种标签配置方法、装置、设备及存储介质是由叶振旭;杨伟东;岑杰鹏;曹圣明;王珩;陈宇;车翔;徐孩设计研发完成，并于2021-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种标签配置方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种人工智能领域的标签配置方法、装置、设备及存储介质，其中该方法包括：获取待配置标签的目标资源；通过特征提取模型，对目标资源的目标参考数据进行特征提取处理，得到目标参考数据对应的特征向量；通过标签分类模型，根据目标参考数据对应的特征向量，确定目标资源所属于各候选分类标签的概率，标签分类模型与特征提取模型互相独立；根据目标资源所属于各候选分类标签的概率，确定目标资源对应的目标分类标签。该方法可以使用大规模的训练样本对所使用的模型进行训练，并且所耗费的迭代训练时间较短，能够满足网络平台的实际应用需求。

本发明授权一种标签配置方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种标签配置方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待配置标签的目标资源；所述目标资源为目标视频资源； 通过特征提取模型，对所述目标资源的目标参考数据进行特征提取处理，得到所述目标参考数据对应的特征向量；所述目标参考数据包括以下至少一种：所述目标视频资源中的多个目标视频帧、所述目标视频资源中的目标音频、所述目标视频资源的目标参考文本； 通过标签分类模型，根据所述目标参考数据对应的特征向量，确定所述目标资源所属于各候选分类标签的概率；所述标签分类模型与所述特征提取模型互相独立； 根据所述目标资源所属于各候选分类标签的概率，确定所述目标资源对应的目标分类标签； 通过以下方式训练所述标签分类模型： 获取训练资源及其对应的标注分类标签； 通过所述特征提取模型，提取所述训练资源的训练参考数据对应的第一特征向量；通过待训练的基础标签分类模型，根据所述第一特征向量确定所述训练资源所属于各所述候选分类标签的第一预测概率；根据所述第一预测概率和所述标注分类标签确定第一损失函数；所述候选分类标签包括全局分类标签和局部分类标签；所述全局分类标签是组合不同层级的所述局部分类标签得到的； 在所述第一特征向量上添加扰动向量，得到所述训练参考数据对应的第二特征向量；通过所述基础标签分类模型，根据所述第二特征向量确定所述训练资源所属于各所述候选分类标签的第二预测概率；根据所述第二预测概率和所述标注分类标签确定第二损失函数； 根据所述第一损失函数和所述第二损失函数，确定目标损失函数；基于所述目标损失函数，对所述基础标签分类模型进行训练。

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