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龙图腾网获悉广州华多网络科技有限公司申请的专利属性类别的表示方法、装置、终端设备和存储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：CN114970765B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202210724709.0，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权属性类别的表示方法、装置、终端设备和存储介质是由葛莉设计研发完成，并于2022-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本属性类别的表示方法、装置、终端设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种属性类别的表示方法、装置、终端设备和存储介质，获取待识别的属性类别数据，待识别的属性类型数据包括至少一个属性类别；从预先配置的属性类别编码表中查找出每一个属性类别的编码；将每一个属性类别的编码输入至预先建立的词向量表，以得到每一个属性类别的表示向量；词向量表是从词向量嵌入模型学习得到的，而词向量嵌入模型是采用经掩码处理的属性类别编码序列样本，并基于自注意力机制方法来对Embedding模块进行预先训练的。该方法采用预习建立的词向量表可以快速且有效的将输入的属性类别的编码转化成向量；且转化输出的向量是低维稠密的，能大大减少向量运算与存储空间。

本发明授权属性类别的表示方法、装置、终端设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种属性类别的表示方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待识别的属性类别数据，其中待识别的属性类别数据包括至少一个属性类别；所述待识别的属性类型数据是任意需要进行向量表示的属性类别形成的数据，对于不同的领域、对象或应用场景，待识别的属性类别数据是不同的，当待识别的对象为服装时，所述属性类别数据包括材质、颜色、风格； 从预先配置的属性类别编码表中查找出每一个所述属性类别的编码； 从预先建立的词向量表查找出每一个所述属性类别的表示向量；其中，所述词向量表是从词向量嵌入模型学习得到的，而词向量嵌入模型是采用经掩码处理的属性类别编码序列样本，并基于自注意力机制方法来对Embedding模块进行训练的； 所述词向量嵌入模型的训练方法，包括： 获取属性类别编码序列样本； 从所述属性类别编码序列样本的属性类别编码序列中随机选择一个或多个属性类别编码进行掩码处理，以得到掩码属性类别编码序列样本； 将所述掩码属性类别编码序列样本输入至Embedding模块，以对应输出属性类别向量； 将所述属性类别向量输入至自注意力模块，以得到注意力向量； 将所述注意力向量输入至分类器，得到属性类别编码的概率； 基于所述属性类别编码的概率来对Embedding模块的参数进行调整，直至收敛，以得到所述词向量嵌入模型； 所述获取属性类别编码序列样本，包括： 获取属性类别数据样本；其中，属性类别数据样本包括多个属性类别数据，每一个所述属性类别数据包括多个属性，每一个属性包括多个类别； 对各所述属性类别数据中的每一个属性类别进行编码； 对属性类别编码后的各属性类别数据进行拆分，以形成等长的多个属性类别编码序列； 根据多个所述属性类别编码序列形成所述属性类别编码序列样本。

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