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龙图腾网获悉苏州元脑智能科技有限公司申请的专利业务数据模型的训练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：CN120372298B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510857961.2，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权业务数据模型的训练方法是由陈曦;王青设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本业务数据模型的训练方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种业务数据模型的训练方法，涉及数据合规技术领域。该方法包括先获取安全数据集和业务数据集，并基于安全数据集和业务数据集，得到数据过滤模型，该数据过滤模型用于获取输入数据的评判分数。然后将业务数据集输入至数据过滤模型，得到业务数据集中的各个业务数据的评判分数，并根据评判分数，得到微调数据集，最后基于微调数据集训练第一文本生成模型，得到业务数据模型。采用本技术方案，能够保证该模型在使用过程中的合规性，进而使得该模型所输出的文本在保证准确率的情况下是合规的且与业务相关的。

本发明授权业务数据模型的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种业务数据模型的训练方法，其特征在于，包括： 获取安全数据集和业务数据集，并获取辅助模型；其中，所述安全数据集为合规的金融数据或者合规的医疗数据；所述安全数据集的数据类型为文本；所述安全数据集中的数据的合规性满足第一预设条件；所述第一预设条件是数据的合规性的数值大于安全阈值；所述业务数据集为金融数据或者医疗数据；所述业务数据集的数据类型为文本；所述业务数据集中的数据的合规性未知； 所述辅助模型为基于其他安全数据集训练后的模型；所述辅助模型由长度归一化的负对数似然函数和所述业务数据集中数据i的权重系数确定的；其中，所述长度归一化的负对数似然函数是根据所述业务数据集中数据i的输入文本与输出文本确定的；所述辅助模型的输入为所述业务数据集中数据i的输入文本；所述辅助模型的输出为所述业务数据集中数据i的输出文本；所述辅助模型用于加速模型迭代的速度； 基于所述安全数据集、所述业务数据集、所述辅助模型和第一文本生成模型，得到数据过滤模型；所述数据过滤模型用于获取输入数据的评判分数；所述评判分数用于表征所述数据过滤模型的所述输入数据的合规性和业务相关性； 将所述业务数据集输入至所述数据过滤模型，得到所述业务数据集中的各个业务数据的评判分数，并根据所述评判分数，得到微调数据集； 基于所述微调数据集训练所述第一文本生成模型，得到业务数据模型。

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