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龙图腾网获悉北京政务科技有限公司申请的专利一种轻量级工单业务类型识别模型训练方法、识别方法及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：CN120670952B 。

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：202510778509.7，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种轻量级工单业务类型识别模型训练方法、识别方法及装置是由袁璐;张金星;程博颖;沈军;李莉;姚杰;刘家和设计研发完成，并于2025-06-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轻量级工单业务类型识别模型训练方法、识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种轻量级工单业务类型识别模型训练方法、识别方法及装置，通过对工单样本数据进行清洗和文本增强扩充样本数量，在对工单样本数据的文本内容进行词嵌入的基础上，还对产生日期和产生时间进行向量化，以挖掘工单分类结果与产生时间的关系。对线性全连接层主导的大规模参数教师模型进行训练后，基于知识蒸馏的方式训练长短期记忆网络和注意力网络主导的学生模型，在参数更新过程中结合预测结果的硬损失、学生模型与教师模型预测分布差异的蒸馏损失和中间特征对齐损失，在获得轻量化工单业务分类识别模型的基础上保证模型识别精度，节约算力资源减少对硬件能力的需求。

本发明授权一种轻量级工单业务类型识别模型训练方法、识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种轻量级工单业务类型识别模型训练方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 对多个工单样本数据进行数据清洗，所述工单样本数据包括时间信息和文本内容； 针对所述工单样本数据采用文本增强的方式进行样本扩充，并添加工单类型作为分类任务的标签构建训练样本集；所述工单类型包括政务工单和非政务工单； 将所述训练样本集中所述工单样本数据的所述文本内容通过预设的词嵌入模型处理得到第一嵌入向量，根据所述时间信息中的产生日期查表取出标记是否属于工作日的第二嵌入向量，根据所述时间信息中的产生时间查表取出标记形成时段的第三嵌入向量；将所述第一嵌入向量、所述第二嵌入向量和所述第三嵌入向量连接为整体嵌入向量； 采用所述训练样本集对线性全连接层主导的教师模型进行训练，所述教师模型以所述整体嵌入向量为输入并输出所述分类任务的第一预测值，基于所述第一预测值与所述标签的偏差构建第一分类损失，并结合时间约束损失对所述教师模型进行参数更新；所述时间约束损失的计算式为： ； 其中，表示所述时间约束损失，表示所述第三嵌入向量，为Frobenius范数，为用于约束相邻产生时间对应所述第三嵌入向量的相似性； ； 采用所述训练样本集对长短期记忆网络和注意力网络主导的学生模型进行训练，所述学生模型以所述整体嵌入向量为输入并输出所述分类任务的第二预测值，基于所述第二预测值与所述标签的偏差构建第二分类损失，并结合所述学生模型与更新后所述教师模型预测分布差异的蒸馏损失及中间特征对齐损失对所述学生模型进行参数更新，得到工单业务类型识别模型。

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