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龙图腾网获悉鱼快创领智能科技(南京)有限公司申请的专利基于Transformer模型和对比学习的商用车细分市场识别方法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：CN121479474B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202610023980.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于Transformer模型和对比学习的商用车细分市场识别方法是由张中磊;孟健;金志宇;刘子扬;杨诺;李越;蒋帅;李强设计研发完成，并于2026-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Transformer模型和对比学习的商用车细分市场识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于Transformer模型和对比学习的商用车细分市场识别方法，包括如下步骤：S1：获取车辆信息并拼装为统一的句式；S2：根据细分市场类型对句式进行分类，得到数据集合；S3：基于数据集合构建输入结构；S4：构建神经网络模型并进行训练；S5：输出车辆所属的细分市场类型；本方法直接从商用车车联网系统提取车辆信息冰拼接为统一句式，替代人工致电采集、无需客服参与沟通，消除电话无法接通、司机配合度低等问题，提高信息采集速度，节省人力成本和时间成本；将车辆信息按固定格式拼装为统一句式，避免人工采集的记录差异；通过整体模型输出概率分布，选取最高概率作为识别结果，避免人工判断的主观性误差。

本发明授权基于Transformer模型和对比学习的商用车细分市场识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer模型和对比学习的商用车细分市场识别方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：获取车辆信息并拼装为统一的句式； S11：筛选已标记细分市场类型的车辆； S12：获取车辆信息并进行拼装； S2：根据细分市场类型对句式进行分类，得到数据集合； S3：基于数据集合构建输入结构； 对于步骤S2中得到的数据集合，构成对应的输入结构，每个输入结构包含一个原句式origin、正例entailment、反例contradiction； 所述原句式为每个数据集合原有的句式；所述正例为与原句式在同一数据集合中的句式；所述反例为与原句式不在同一数据集合中的句式； 记每种细分市场类型所能构成的输入结构的数量为； ； 其中，为每种细分市场类型的原句式origin的数量，即此细分市场类型的数据集合中的元素总数，大于等于2；-1为每个原句式对应的正例entailment的数量；M-为每个句式对应的反例contradiction的数量，M为步骤S2中所有数据集合的元素总数； 将8个相加，得到W个输入结构； S4：构建神经网络模型并进行训练； S41：将输入结构中的句式转化为token序列； 将输入结构中包含的句式逐一转化为token序列； 通过tokenizer工具将步骤S3得到的输入结构中的原句式origin、正例entailment、反例contradiction逐一转化为固定长度的token序列； S42：构建神经网络模型并训练； 使用Transformer模型的Encoder部分构建神经网络模型； 设定批次大小为V，将步骤S3得到的W个输入结构按照按批次大小V划分为多个批次；依次使用各个批次的输入结构对神经网络模型进行训练，每轮训练完所有批次后，打乱W个输入结构顺序重新划分批次，重复迭代更新神经网络模型参数直至神经网络模型的损失值loss降至预设阈值； 依次将每轮所有批次输入结构包含的token序列输入到神经网络模型，输出对应的Embedding向量； 每个输入结构中原句式的token序列输出的Embedding向量为、正例entailment的token序列输出的Embedding向量为、反例contradiction的token序列输出的Embedding向量为； 用、、三个向量作对比学习，对应代入到以下公式中，得到单个批次的损失值loss； ； 其中，s函数为向量距离计算函数、e为自然对数； 神经网络模型初始化参数梯度为0，以计算出的损失值loss为起点反向推导其对输出的Embedding向量及神经网络模型参数的梯度，通过SGD优化器，结合梯度的方向和预设的学习率调整神经网络模型参数，迭代遍历本轮所有批次，完成后打乱样本重新分批次；多轮重复上述流程，直至loss降至预设阈值，完成训练； S5：输出车辆所属的细分市场类型； S51：基于训练完成的神经网络模型构建分类器并训练； S52：判定车辆所属的细分市场类型。

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