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龙图腾网获悉国际商业机器公司申请的专利机器学习处理中的跨域结构化映射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：CN114764638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202111381967.5，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权机器学习处理中的跨域结构化映射是由Y·J·昂格;E·K·巴特勒;R·安格尔;G·H·弗洛雷斯;A·梅加赫德;N·拉姆钱达尼设计研发完成，并于2021-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本机器学习处理中的跨域结构化映射在说明书摘要公布了：本公开涉及机器学习处理中的跨域结构化映射。一种使用执行来使不相似数据的两个或更多个语料库相关的计算设备的方法，包括从不相似数据的两个或更多个语料库中的每个接收输入数据。计算设备计算输入数据中的每个到两个或更多个编码器‑解码器模型中的传递。计算设备还从两个或更多个编码器‑解码器模型中的每个获得用于每个不同知识域的身份映射的预测。计算设备附加地计算分布距离度量作为来自两个或更多个编码器‑解码器模型中的每个的低维嵌入向量表示中的每个的输出。计算设备还基于来自两个或更多个编码器‑解码器模型中的每个的预测以及分布距离度量中的每个来计算一函数。计算设备另外更新所述两个或更多个编码器‑解码器模型。

本发明授权机器学习处理中的跨域结构化映射在权利要求书中公布了：1.一种使用执行来使不相似数据的两个或更多个域语料库相关的计算设备的方法，所述方法包括： 从不相似数据的两个或更多个域语料库中的每个接收输入数据； 由所述计算设备计算所述输入数据中的每个的传递； 基于所述输入数据中的每个的传递，训练两个或更多个编码器-解码器模型； 由所述计算设备从所述两个或更多个编码器-解码器模型中的每个编码器-解码器模型获得用于每个不同知识域的身份映射的预测； 由所述计算设备从来自所述两个或更多个编码器-解码器模型中的每个编码器-解码器模型的每个低维嵌入向量表示计算分布距离度量作为输出； 由所述计算设备基于来自所述两个或更多个编码器-解码器模型中的每个编码器-解码器模型的所述预测中的每个和所述分布距离度量来计算联合损失函数； 由所述计算设备基于所述联合损失函数的结果来更新所述两个或更多个编码器-解码器模型的所述训练，其中所述训练包括利用反向传播以便最小化重构损失； 利用ε参数确定球半径以确定域内关系的单纯复形表示以执行跨域间关系的映射；以及 利用更新的所述两个或更多个编码器-解码器模型和所述球半径确定将所述两个或更多个编码器-解码器模型的不相似数据相关的跨域结构化映射。

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