合肥工业大学孙少波获国家专利权
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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利新闻信息处理方法、装置、电子设备及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：CN120523923B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511032899.X，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权新闻信息处理方法、装置、电子设备及存储介质是由孙少波;高隽;高欣健;潘晓明;潘沛锋设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本新闻信息处理方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种新闻信息处理方法、装置、电子设备及存储介质，属于新闻推荐技术领域，包括：获取输入信息，所述输入信息包括候选新闻信息；将输入信息输入预训练语言模型，得到预训练语言模型输出的推荐任务的推荐结果和属性分类任务的分类结果；其中，预训练语言模型的损失函数综合推荐任务的损失函数和属性分类任务的损失函数。本发明的预训练语言模型采用多任务学习策略，同时处理多个任务，考虑到了候选新闻信息的属性，利用不同任务间的关联信息增强了预训练语言模型在各个任务上的性能，提高了预训练语言模型的泛化能力，实现了任务间的协同优化，可以使预训练语言模型得到的推荐结果和分类结果更加精准。
本发明授权新闻信息处理方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种新闻信息处理方法，其特征在于，包括： 获取输入信息，所述输入信息包括候选新闻信息； 将所述输入信息输入预训练语言模型，得到所述预训练语言模型输出的推荐任务的推荐结果和属性分类任务的分类结果；所述属性分类任务包括情感分析任务、主题分类任务和流行度预测任务； 所述流行度预测任务包括计算流行度，流行度的计算公式为： ； 代表自然常数，代表从新闻发布到现在的时间间隔，代表新闻的点击率； 其中，所述推荐任务与所述流行度预测任务、所述主题分类任务、所述情感分析任务在知识结构上具有相似性，并且它们的数据集能够相互补充，所述推荐任务和所述属性分类任务是采用多任务学习策略来优化的；所述预训练语言模型的损失函数综合所述推荐任务的损失函数和所述属性分类任务的损失函数，所述预训练语言模型的损失函数为所述推荐任务的损失函数、所述情感分析任务的损失函数、所述主题分类任务的损失函数以及所述流行度预测任务的损失函数之和。
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