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龙图腾网获悉焦点科技股份有限公司申请的专利一种基于半监督学习的询盘异常检测方法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：CN115905928B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202211664899.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于半监督学习的询盘异常检测方法是由张爱民;房鹏展设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于半监督学习的询盘异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于半监督学习的询盘异常检测方法，1准备用于外贸询盘检测训练与测试的数据，所述数据包括正常询盘数据、垃圾询盘数据；2数据预处理，步骤包括噪词形变换、样本扩充；3加载Bert‑Large模型，提取文本的Embedding；4设定生成器与判别器模型架构：定义生成器Generator、判别器Discriminator模型结构和损失函数；5加载Generator、Discriminator模型，利用正常询盘向量数据，训练模型；就能测试模型的准确率。

本发明授权一种基于半监督学习的询盘异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于半监督学习的询盘异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤一：准备用于外贸询盘检测训练与测试的数据，所述数据包括正常询盘数据、垃圾询盘数据；步骤一中，从已有询盘数据中基于询盘主题Object、询盘内容Content，处理成文本标签对Object+Content,Label的形式，并且区分好正常询盘数据与垃圾询盘数据集； 步骤二：数据预处理，包括词形变换、样本扩充； 步骤三：加载Bert-Large模型，提取文本的SequenceEmbedding；其中Bert-large模型，是一个24层Encoder的Transformer结构； 步骤四：设定生成器与判别器模型架构：定义生成器Generator、判别器Discriminator模型结构和损失函数；其中生成器模型包括两个特征编码器Encoder，一个特征解码器Decoder，其中Encoder的作用在于对特征进行降维，而Decoder的作用在于对特征的生成；而判别器模型就是一个多层的DNN二分类模型，其倒数第二层的输出维度为256维，用于计算步骤三提取的句子特征向量SequenceEmbedding和生成器生成的句向量SyntheticEmbedding的均方误差； 步骤五：加载Generator、Discriminator模型，利用正常询盘的SequenceEmbedding数据，训练模型； 步骤六：将测试集的sequenceembedding输入到训练好的Generator、Discriminator模型，判断是否为垃圾询盘。

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