成都美尔贝科技股份有限公司廖宇康获国家专利权
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龙图腾网获悉成都美尔贝科技股份有限公司申请的专利一种主题识别模型训练方法、会话主题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：CN115357713B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202210942412.1，技术领域涉及：G06F16/353；该发明授权一种主题识别模型训练方法、会话主题识别方法及装置是由廖宇康;杨彪;王枫;李平章;龚连胜;张杰;杜在乾设计研发完成，并于2022-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种主题识别模型训练方法、会话主题识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种主题识别模型训练方法、会话主题识别方法及装置，该训练方法包括：获取当前会话语料和历史会话语料并分别输入至语义表征模型中，获得语义表征模型输出的当前语义表征向量和历史语义表征向量；将当前语义表征向量和历史语义表征向量进行拼接得到拼接向量；将拼接向量输入到第一分类器中获得输出的主题识别预测概率；将拼接向量输入到第二分类器中获得输出的主题切换判断预测概率；构建主题识别预测概率的第一损失函数；构建主题切换判断预测概率的第二损失函数；对第一损失函数和第二损失函数进行优化，直至该模型训练成功。本申请采用多任务训练的方式进行模型训练，从而有效提升主题识别模型和主题判断模型的准确率。
本发明授权一种主题识别模型训练方法、会话主题识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种主题识别模型训练方法，其特征在于，包括： 获取当前会话语料和历史会话语料； 分别将所述当前会话语料和所述历史会话语料输入至语义表征模型中，获得所述语义表征模型输出的所述当前会话语料对应的当前语义表征向量和所述历史会话语料对应的历史语义表征向量； 将所述当前语义表征向量和所述历史语义表征向量进行拼接，得到拼接向量； 将所述拼接向量输入到第一分类器中，获得所述第一分类器输出的主题识别预测概率； 将所述拼接向量输入到第二分类器中，获得所述第二分类器输出的主题切换判断预测概率； 基于交叉熵损失函数构建所述主题识别预测概率的第一损失函数； 基于二元交叉函数构建所述主题切换判断预测概率的第二损失函数； 对所述第一损失函数和第二损失函数进行优化，直至所述语义表征模型、第一分类器和第二分类器训练成功。
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