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龙图腾网获悉税友软件集团股份有限公司申请的专利一种应用于会计科目的数据预测方法、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：CN117313827B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202311336998.8，技术领域涉及：G06N3/094；该发明授权一种应用于会计科目的数据预测方法、装置、设备及介质是由刘子星;毕艳辉;丁乐;王伟;徐煌设计研发完成，并于2023-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于会计科目的数据预测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种应用于会计科目的数据预测方法、装置、设备及介质，涉及人工智能领域，包括：获取待预测数据，对待预测数据进行清洗，基于预设的模型预测输入数据的格式以及清洗后数据确定输入数据；将输入数据输入基于DiceLoss的目标模型中进行预测，获取第一预测标签及第一预测概率；将输入数据输入基于BERT‑Attack对抗训练策略的目标模型中进行预测，获取第二预测标签及第二预测概率；将输入数据输入基于多轮欠采样的目标模型中进行预测，获取第三预测标签及第三预测概率；判断各预测标签是否相同，根据判断结果输出相应的目标预测标签以及目标预测概率。由此，本申请能够有效解决训练模型样本标签分布不均衡的情况。

本发明授权一种应用于会计科目的数据预测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种应用于会计科目的数据预测方法，其特征在于，包括： 获取与会计科目对应的待预测数据，对所述待预测数据进行清洗，获取清洗后数据，并基于预设的模型预测输入数据的格式以及所述清洗后数据确定输入数据； 将所述输入数据输入预先训练好的基于DiceLoss的第一目标模型中进行预测，获取与所述输入数据对应的第一预测标签以及第一预测概率； 将所述输入数据输入预先训练好的基于BERT-Attack对抗训练策略的第二目标模型中进行预测，获取与所述输入数据对应的第二预测标签以及第二预测概率； 将所述输入数据输入预先训练好的基于多轮欠采样的第三目标模型中进行预测，获取与所述输入数据对应的第三预测标签以及第三预测概率； 判断各预测标签是否相同，根据判断结果输出相应的目标预测标签以及目标预测概率； 所述获取与会计科目对应的待预测数据之前，还包括： 获取所述会计科目对应的目标数据，确定所述目标数据中的原始科目名称以及原始科目代码，并对所述原始科目名称以及所述原始科目代码中的特殊符号、标点符号以及空格进行清洗处理，以得到相应的清洗后科目代码以及清洗后科目名称； 将所述清洗后科目代码以及所述清洗后科目名称对应的标签值中出现频率最高的标签值确定为目标标签值； 将所述目标数据中出现频率最高的科目类型确定为目标科目类型，并将所述目标数据中出现频率最高的科目方向确定为目标科目方向； 基于所述清洗后科目代码、所述清洗后科目名称、所述目标科目类型以及所述目标科目方向确定模型训练数据； 利用所述模型训练数据对预设的会计科目标准化模型进行训练，获取目标模型； 所述利用所述模型训练数据对预设的会计科目标准化模型进行训练，获取目标模型，包括： 基于DiceLoss利用所述模型训练数据对所述预设的会计科目标准化模型进行训练，确定若干轮训练分别对应的各第一验证集准确率中的最高第一验证集准确率，基于所述最高第一验证集准确率对应的模型确定基于DiceLoss的第一目标模型； 基于BERT-Attack对抗训练策略利用所述模型训练数据对所述预设的会计科目标准化模型进行训练，确定若干轮训练分别对应的各第二验证集准确率中的最高第二验证集准确率，基于所述最高第二验证集准确率对应的模型确定基于BERT-Attack对抗训练策略的第二目标模型； 基于多轮欠采样的方法利用所述模型训练数据对所述预设的会计科目标准化模型进行训练，确定若干轮训练分别对应的各第三验证集准确率中的最高第三验证集准确率，基于所述最高第三验证集准确率对应的模型确定基于多轮欠采样的第三目标模型； 所述根据判断结果输出相应的目标预测标签以及目标预测概率，包括： 若各所述预测标签均相同，则将所述第一预测概率、所述第二预测概率以及所述第三预测概率进行累加，将相应的累加后预测概率确定为所述目标预测概率，并输出所述预测标签以及所述目标预测概率； 否则，从所述第一预测概率、所述第二预测概率以及所述第三预测概率中选取最大预测概率，将所述最大预测概率确定为所述目标预测概率，并输出所述目标预测概率以及所述最大预测概率对应的目标预测标签。

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