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龙图腾网获悉恒生电子股份有限公司申请的专利模型训练、智能客服问题聚类方法及相关装置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：CN115391509B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202211030076.X，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权模型训练、智能客服问题聚类方法及相关装置是由邱霞霞;廖智霖;娄东方;高峰;林金曙;陈哲设计研发完成，并于2022-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型训练、智能客服问题聚类方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，提供了一种模型训练、智能客服问题聚类方法及相关装置，所述方法包括：将训练集输入聚类特征表示模型，得到每个训练数据的特征向量，训练集包括有标签的训练数据和无标签的训练数据；对每个特征向量进行聚类，得到聚类簇和每个聚类簇对应的簇标签；当聚类簇不满足聚类条件时，根据标签集和或每个簇标签，对每个簇标签进行迭代优化，标签集包括训练集中每个有标签的训练数据的真实标签；基于训练数据及优化后的簇标签，对聚类特征表示模型进行训练，得到训练后的聚类特征表示模型。本发明利用真实标签对初始簇标签进行调整，再利用调整后的簇标签进行模型训练，使训练出的聚类特征表示模型的聚类效果更好。

本发明授权模型训练、智能客服问题聚类方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 将训练集输入聚类特征表示模型，得到每个训练数据的特征向量，所述训练集包括有标签的训练数据和无标签的训练数据，所述训练数据为文本形式的问题； 对每个所述特征向量进行聚类，得到聚类簇和每个所述聚类簇对应的簇标签； 当所述聚类簇不满足聚类条件时，根据标签集和或每个所述簇标签，对每个所述簇标签进行迭代优化，所述标签集包括所述训练集中每个有标签的训练数据的真实标签； 基于所述训练数据及优化后的簇标签，对所述聚类特征表示模型进行训练，得到训练后的聚类特征表示模型； 根据所述标签集和或每个所述簇标签，对每个所述簇标签进行迭代优化的步骤，还包括： 将前次迭代的簇标签作为参考标签，将当前迭代的簇标签作为待对齐标签； 当本次优化非首次迭代进行的优化时，根据所有所述参考标签与所有所述待对齐标签之间的一一映射关系，将所述训练数据的待对齐标签更新为与所述待对齐标签对应的参考标签，得到所述训练数据的优化后的簇标签，其中，所述当前迭代的簇标签中有标签的训练数据的簇标签具体为：根据所述有标签的训练数据的真实标签，修改与所述有标签的训练数据对应的簇标签后得到的优化后的簇标签。

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