中国科学技术大学;招商银行股份有限公司张兰获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学技术大学;招商银行股份有限公司申请的专利一种主动学习过程中的学习样本的选择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：CN119399584B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411445451.6，技术领域涉及：G06V10/778；该发明授权一种主动学习过程中的学习样本的选择方法是由张兰;宋淼荟;刘奕君;郑桂东;文俊杰;李金龙设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种主动学习过程中的学习样本的选择方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种主动学习过程中的学习样本的选择方法，包括：采用预训练模型对原始数据进行一次性特征嵌入，并通过微型神经网络进行迭代样本数据的选择；基于所述迭代样本数据，基于所述微型神经网络及样本池化过程进行多轮迭代选择处理过程，实现学习样本的选择。本发明的实现使得使用轻量级神经网络便可以直接预测样本的信息丰富程度，同时还可以根据历史的信息丰富程度衡量结果缩小每一轮样本信息丰富度衡量的候选样本，从而解决当未标注数据量庞大时存在的数据选择耗时久的问题，以实现使用较少的标注时间预算得到高正确率的任务模型。
本发明授权一种主动学习过程中的学习样本的选择方法在权利要求书中公布了：1.一种主动学习过程中的学习样本的选择方法，其特征在于，包括： 采用预训练的自然语言处理模型获取文本输入的嵌入，并在嵌入后连接四个全连接层进行信息性的预测；且作为基准，还采用一个以原始文件作为输入的预测模型，其同样也使用所述四个全连接层；之后，通过微型神经网络进行迭代样本数据的选择； 基于所述迭代样本数据、所述微型神经网络及样本池化过程进行多轮迭代选择处理过程，实现学习样本的选择； 其中，基于所述微型神经网络能够进行样本数据的信息度量，以及获得各轮迭代处理后的样本数据的信息丰富程度，所述样本池化过程为：通过比较相邻两轮样本数据的信息丰富程度确定对比衡量结果，若所述相邻两轮样本数据的信息丰富程度变化大，则所述对比衡量结果越大，反之，则越小；并基于所述对比衡量结果从大到小在所述样本数据中基于样本丢弃率选择获得缩小处理后的样本数据，其中，通过所述样本丢弃率可以确定在总的当前样本数据中选择保留的样本数据量。
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