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龙图腾网获悉浙江大华技术股份有限公司申请的专利基于知识蒸馏的文本处理方法及装置、设备和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：CN116050516B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202211652750.8，技术领域涉及：G06N5/02；该发明授权基于知识蒸馏的文本处理方法及装置、设备和介质是由陈瑶;林聚财;沈芳婷;殷俊设计研发完成，并于2022-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于知识蒸馏的文本处理方法及装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于知识蒸馏的文本处理方法及装置、设备和介质，基于知识蒸馏的文本处理方法包括：获取自然语言文本，并获取文本处理模型，文本处理模型作为学生模型对若干教师模型进行知识蒸馏得到，蒸馏损失基于教师模型的第一权重对教师模型与学生模型在样本文本上的序列标注差异进行加权得到，特征损失基于教师模型的第二权重对教师模型与学生模型在对应网络层上的输出结果差异进行加权得到；并基于文本处理模型对自然语言文本进行处理，至少得到自然语言文本的序列标注结果。上述方案，能够提高文本处理模型的可靠性和鲁棒性的基础上，进一步提高自然语言文本处理的准确性，特别是在处理任务包含序列标注时的准确性。

本发明授权基于知识蒸馏的文本处理方法及装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于知识蒸馏的文本处理方法，其特征在于，包括： 获取自然语言文本，并获取文本处理模型；其中，所述文本处理模型作为学生模型对若干教师模型进行知识蒸馏得到，在所述知识蒸馏过程中，所述学生模型基于训练损失调整网络参数，且所述训练损失包括蒸馏损失、特征损失中至少一者，所述蒸馏损失基于所述教师模型的第一权重对所述教师模型与所述学生模型在样本文本上的序列标注差异进行加权得到，所述特征损失基于所述教师模型的第二权重对所述教师模型与所述学生模型在对应网络层上的输出结果差异进行加权得到；所述序列标注差异包括第一标注差异、第二标注差异中至少一者，其中，所述第一标注差异基于所述教师模型预测的目标标注序列在所述学生模型的第一预测分值得到，且所述目标标注序列基于所述教师模型输出的各个预测标注序列的第二预测分值筛选得到，所述第二标注差异基于所述教师模型与所述学生模型在所述样本文本各个字符的预测概率分布得到； 所述第一标注差异的度量步骤包括： 按照所述第二预测分值由高到低的顺序，将所述教师模型输出的各个预测标注序列进行排序； 选择位于预设序位之前的预测标注序列，作为所述目标标注序列； 基于所述目标标注序列在所述学生模型的第一预测分值进行平均，得到所述第一标注差异，或者，基于所述目标标注序列对所述学生模型的贡献度和在所述学生模型的第一预测分值进行加权，得到所述第一标注差异； 其中，所述目标标注序列对所述学生模型的贡献度与所述目标标注序列的第二预测分值正相关。 基于所述文本处理模型对所述自然语言文本进行处理，至少得到所述自然语言文本的序列标注结果。

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