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龙图腾网获悉元保科创(北京)科技有限公司申请的专利保险领域大模型的训练数据确定方法、装置、设备及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：CN119226519B 。

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：202411731999.7，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权保险领域大模型的训练数据确定方法、装置、设备及介质是由陈维尧;范乙琛;金雯;王波;方锐设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本保险领域大模型的训练数据确定方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种保险领域大模型的训练数据确定方法、装置、设备及介质，涉及数据处理技术领域，该方法包括：获取至少一个保险领域文本数据和至少一个通用文本数据；通用文本数据是包含保险领域文本数据和除保险领域文本数据之外的其他领域的文本数据；对保险领域文本数据和通用文本数据进行过滤处理，得到第一训练数据；对第一训练数据进行聚类处理，得到第二训练数据；基于第二训练数据，确定目标训练数据；目标训练数据用于训练保险领域大模型。本发明通过获取广泛的数据，对数据进行一系列处理，缓解模大模型“记忆遗失”，提高大模型的泛化能力。

本发明授权保险领域大模型的训练数据确定方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种保险领域大模型的训练数据确定方法，其特征在于，包括： 获取至少一个保险领域文本数据和至少一个通用文本数据；所述通用文本数据是包含所述保险领域文本数据和除所述保险领域文本数据之外的其他领域的文本数据； 对所述保险领域文本数据和所述通用文本数据进行过滤处理，得到第一训练数据； 将所述第一训练数据中的每个文本数据转换成向量数据； 分别对所述向量数据进行正则化处理和降维处理，得到处理后的向量数据； 在所述处理后的向量数据中随机选择K个向量数据作为初始聚类中心；所述K为大于等于1的整数； 计算除所述初始聚类中心的每个向量数据与各所述初始聚类中心之间的距离； 基于所述距离，对所述向量数据进行聚类处理，得到K个第一聚类结果；所述第一聚类结果用于表征所述初始聚类中心包含的文本数据； 判断每个第一聚类结果中的文本数据与对应的初始聚类中心的距离，在最大距离大于距离阈值时，计算所述每个第一聚类结果中文本数据的平均值，将最接近平均值的文本数据作为第二聚类中心，重新确定每个第二聚类中心包含的文本数据，直到每个聚类结果中的聚类中心与文本数据之间的最大距离小于或等于距离阈值，得到K个第一聚类结果； 基于所述K个第一聚类结果和所述初始聚类中心，确定各所述文本数据对应的聚类类别； 利用分类模型确定所述第一训练数据中的每个文本数据对应的分类类别； 判断所述聚类类别与所述分类类别是否相同，得到目标聚类结果； 基于所述目标聚类结果，删除所述聚类类别与所述分类类别不相同的文本数据，得到第二训练数据； 生成模型根据原始数据中包括的用户的年龄与监控状况及推荐的保险的策略，生成不同年龄、不同监控状态所对应的投保数据； 所述生成模型根据用户的投保情况、病情状况以及最后的如何理赔策略生成不同投保、不同病情状态所对应的理赔数据； 基于所述第二训练数据、所述投保数据和所述理赔数据，确定目标训练数据，所述目标训练数据用于训练保险领域大模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人元保科创(北京)科技有限公司，其通讯地址为：100020 北京市朝阳区北辰西路8号院2号楼1至14层101内10层1110、1111、1112、1119、1120、1121、1122、1123、1125、1126、1127、1128、1129、1130、1131、1132、1133、1135、1136、1137、1138、1139号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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