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龙图腾网获悉北京嘀嘀无限科技发展有限公司申请的专利网约车的纠纷责任认定方法、装置和计算机可读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：CN111833074B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202010008977.3，技术领域涉及：G06Q30/016；该发明授权网约车的纠纷责任认定方法、装置和计算机可读存储介质是由匡峰;郄小虎;刘章勋设计研发完成，并于2020-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本网约车的纠纷责任认定方法、装置和计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了网约车的纠纷责任认定方法、装置和计算机可读存储介质。所述网约车的纠纷责任认定方法包括以下步骤：建立纠纷责任认定的神经网络模型，将订单维度信息、司机维度信息和乘客维度信息输入所述神经网络模型，以进行纠纷责任认定。本发明能够提高网约车纠纷责任认定的效率和准确性。

本发明授权网约车的纠纷责任认定方法、装置和计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种网约车的纠纷责任认定方法，其特征在于，包括以下步骤： 建立纠纷责任认定的神经网络模型； 将订单维度信息、司机维度信息和乘客维度信息输入所述神经网络模型，执行预测任务，确定责任归属方，所述责任归属方包括司机、乘客或网约车平台，包括： 分别提取所述订单维度信息、所述司机维度信息和所述乘客维度信息的文本特征和表格特征，作为输入层信息； 对所述输入层信息进行编码，以获得编码层信息；编码层为对序列文本特征和司机乘客历史序列行为进行的编码； 将所述编码层信息转换为向量，以获得表示层信息；表示层输出所述向量； 使用所述表示层信息，执行预测任务，确定所述责任归属方，包括通过联系层将所有预测任务的所述表示层信息进行合并，使用激活函数，对合并后的所述表示层信息进行处理，以将所述表示层信息映射到0至1的区间内，并执行所述预测任务，以获得所述责任归属方； 其中，所述预测任务包括：投诉原因预测任务、判责事实预测任务和严重程度预测任务、责任归属预测任务；在执行任一所述预测任务时，使用任一所述预测任务的预测结果输出作为另任一所述预测任务的特征输入，并直接通过所述联系层进行合并，以使得任一所述预测任务与另任一所述预测任务相互关联，包括； 所述投诉原因预测任务的预测结果输出作为所述判责事实预测任务和所述严重程度预测任务、所述责任归属预测任务的特征输入； 所述判责事实预测任务的预测结果输出作为所述严重程度预测任务、所述责任归属预测任务的特征输入； 使用所述责任归属预测任务的预测结果输出作为所述严重程度预测任务的特征输入； 所述建立纠纷责任认定的神经网络模型的步骤包括：基于用户反馈数据，对所述投诉原因预测任务进行单独训练，以及基于用户反馈数据，对所述判责事实预测任务、所述责任归属预测任务和所述严重程度预测任务进行同步训练；所述同步训练时，使用人工专家判责的标注数据，学习上层的参数，使用线性加权的方式计算所述神经网络模型的损失；其中，不同所述预测任务的权重相等。

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