阿里巴巴集团控股有限公司张奇获国家专利权
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龙图腾网获悉阿里巴巴集团控股有限公司申请的专利网络模型训练方法、样本关系类别获取方法、电子设备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：CN114722887B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202110008841.7，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权网络模型训练方法、样本关系类别获取方法、电子设备是由张奇;孙晋权;王宇设计研发完成，并于2021-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本网络模型训练方法、样本关系类别获取方法、电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种网络模型训练方法、样本关系类别获取方法、电子设备。其中，该方法包括：获取监督数据集，其中，上述监督数据集包括：多个待训练样本；按照上述多个待训练样本的样本关系类别，对上述监督数据集进行聚类处理，得到多个簇；利用上述多个簇对初始网络模型进行迭代训练，得到目标网络模型，其中，上述初始网络模型和上述目标网络模型用于抽取监督关系。本发明解决了现有技术中的关系抽取网络模型对复杂样本的学习能力较低，存在抑制多样性样本学习的技术问题。
本发明授权网络模型训练方法、样本关系类别获取方法、电子设备在权利要求书中公布了：1.一种网络模型训练方法，其特征在于，包括： 获取非结构化文本；判断所述非结构化文本的句子中是否包含关联知识库的三元组内至少一个实体；当所述句子中包含所述三元组内两个实体时，将所述句子标注为样本关系类别的正样本；当所述句子中包含所述三元组的一个实体并且所述句子中还包含一个与所述三元组内另一个实体类别相同的其它实体时，将所述句子标注为所述样本关系类别的负样本；将标注的正样本和标注的负样本确定为监督数据集，其中，所述监督数据集包括：多个待训练样本； 基于所述监督数据集和损失函数对初始网络模型进行预训练，其中，所述损失函数基于每个待训练样本对应的实值向量、每个样本关系类别对应簇的向量表示和所述每个样本关系类别而确定； 按照所述多个待训练样本的样本关系类别，对所述监督数据集进行聚类处理，得到多个簇； 利用所述多个簇对预训练后的初始网络模型进行迭代训练，得到目标网络模型，其中，所述预训练后的初始网络模型和所述目标网络模型用于抽取监督关系。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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