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龙图腾网获悉杭州网易云音乐科技有限公司申请的专利创作能力信息计算、训练方法、装置、介质、设备及平台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：CN114565034B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202210171943.5，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权创作能力信息计算、训练方法、装置、介质、设备及平台是由吕旸;肖强;李勇设计研发完成，并于2022-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本创作能力信息计算、训练方法、装置、介质、设备及平台在说明书摘要公布了：本公开说明书中提供的创作能力信息计算、训练方法、装置、介质、设备及平台，基于预设特征类型所对应特征维度，从创作者数据提取特征数据；所述特征数据输入到创作能力评价模型，以获得精确的创作者的创作能力评价结果并显示。一方面，通过创作能力评价模型精确根据输入的特征向量以获得创作能力评价结果，相比于人工打分有效提升效率；另一方面，利于平台基于创作能力评价结果更加合理地向各创作者分配平台资源，提升评价效率；再一方面，通过将创作能力评价结果显示，方便创作者以令其明了自身创作水平，有利于促进创作者的创作能力提升。

本发明授权创作能力信息计算、训练方法、装置、介质、设备及平台在权利要求书中公布了：1.一种创作能力信息计算方法，其特征在于，包括： 获取待评价创作者的创作者数据； 基于所述创作者数据提取在各预设特征类型所对应特征维度上的特征数据； 将所述特征数据输入创作能力评价模型，以获取并显示创作能力评价结果； 其中，所述创作能力评价模型基于深度神经网络模型实现；所述深度神经网络模型包括： 用于接收所述特征数据的输入层、隐藏层及用于基于本层的参数及隐藏层输出结果计算模型输出结果，并基于所述模型输出结果以获取并显示创作能力评价结果的输出层； 所述隐藏层包括：浅层特征表示层、显式特征交叉层以及隐式特征交叉层； 所述浅层特征表示层基于所述特征数据中对应于各所述预设特征类型的特征数据片段映射得到各特征表示结果；基于每个所述特征表示结果、以及特征表示结果之间的交叉结果，得到浅层表示结果； 所述显式特征交叉层基于所述浅层表示结果中分别对应不同预设特征类型的部分结果之间的交叉，以得到显式交叉结果；以及，所述隐式特征交叉层基于所述显式交叉结果计算得到隐式交叉结果以作为所述隐藏层输出结果。

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