深圳市欢太科技有限公司樊乘源获国家专利权
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龙图腾网获悉深圳市欢太科技有限公司申请的专利模型训练方法、信息抽取方法及装置、电子设备、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：CN114297409B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202111676300.8，技术领域涉及：G06F16/36；该发明授权模型训练方法、信息抽取方法及装置、电子设备、介质是由樊乘源;刘海锋设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。
本模型训练方法、信息抽取方法及装置、电子设备、介质在说明书摘要公布了：本公开实施例是关于一种模型训练方法、信息抽取方法及装置、电子设备、存储介质，涉及计算机技术领域，该模型训练方法包括：获取训练语料，并确定所述训练语料对应的三元组，以将所述三元组确定为训练数据；根据所述训练数据训练多个神经网络模型，并通过所述多个神经网络模型对所述训练数据进行类型预测得到预测三元组；对所述预测三元组的权重进行调整，并根据调整权重后的预测三元组更新训练数据；根据更新后的训练数据对神经网络模型的模型参数进行调整，获取信息抽取模型。本公开的技术方案能够提高标注的精准度以及模型的准确性。
本发明授权模型训练方法、信息抽取方法及装置、电子设备、介质在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 获取训练语料，并确定所述训练语料对应的三元组，以将所述三元组确定为训练数据； 根据所述训练数据得到多个训练数据子集，将所述多个训练数据子集中的一个训练数据子集作为验证集，将剩余训练数据子集作为训练集，以每个神经网络模型在验证集上分数值最高为模型训练目标，训练多个神经网络模型，并通过所述多个神经网络模型对所述训练数据进行类型预测得到预测三元组； 对所述预测三元组的权重进行调整，并根据调整权重后的预测三元组更新训练数据； 根据更新后的训练数据对神经网络模型的模型参数进行调整，获取信息抽取模型； 其中，通过所述多个神经网络模型对所述训练数据进行类型预测得到预测三元组，包括： 通过所述多个神经网络模型对所述训练数据进行预测，得到多个目标三元组的多个得分； 对所述目标三元组的多个得分进行平均处理获取每个目标三元组的目标得分，并根据所述目标得分确定所述预测三元组，预测三元组包括候选三元组以及待剔除三元组。
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