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龙图腾网获悉中国工商银行股份有限公司申请的专利逻辑编排预测模型训练方法、逻辑编排方法和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：CN116757269B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202310715015.5，技术领域涉及：G06N3/09；该发明授权逻辑编排预测模型训练方法、逻辑编排方法和装置是由王立林;杨丹;朱毅文;张丹枫设计研发完成，并于2023-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本逻辑编排预测模型训练方法、逻辑编排方法和装置在说明书摘要公布了：本申请涉及一种逻辑编排预测模型训练方法、逻辑编排方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，涉及计算机技术领域，可用于金融科技领域或其他相关领域。该方法包括：针对低代码平台中的每个样本逻辑，构建样本逻辑的语法树；基于语法树，确定样本逻辑的逻辑序列向量；对逻辑序列向量进行滑窗处理，得到样本逻辑的至少一个逻辑序列子向量；将逻辑序列子向量在逻辑序列向量中的下一个向量元素对应的组件，确认为逻辑序列子向量的目标组件；以逻辑序列子向量为输入信息，以逻辑序列子向量的目标组件为监督信息，对待训练的逻辑编排预测模型进行训练，得到训练完成的逻辑编排预测模型。采用本方法，能够提高低代码平台中的逻辑编排效率。

本发明授权逻辑编排预测模型训练方法、逻辑编排方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种逻辑编排预测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括： 针对低代码平台中的每个样本逻辑，构建所述样本逻辑的语法树；所述语法树中的各个节点对应组成所述样本逻辑的各个变量，所述变量为组件的实例化对象； 基于所述语法树，确定所述样本逻辑的逻辑序列向量；所述逻辑序列向量中的一个向量元素对应组成所述样本逻辑的一个变量； 对所述逻辑序列向量进行滑窗处理，得到所述样本逻辑的至少一个逻辑序列子向量； 将所述逻辑序列子向量在所述逻辑序列向量中的下一个向量元素对应的组件，确认为所述逻辑序列子向量的目标组件； 以所述逻辑序列子向量为输入信息，以所述逻辑序列子向量的目标组件为监督信息，对待训练的逻辑编排预测模型进行训练，得到训练完成的逻辑编排预测模型； 其中，所述待训练的逻辑编排预测模型为带有注意力机制网络的长短期记忆人工神经网络模型； 所述待训练的逻辑编排预测模型中的注意力机制网络，通过以下方式得到：获取所述低代码平台中组成每个样本逻辑的各个变量的上下文特征向量；基于所述各个变量的上下文特征向量，得到所述待训练的逻辑编排预测模型中的注意力机制网络； 所述获取所述低代码平台中组成每个样本逻辑的各个变量的上下文特征向量，包括：针对每个变量，确定所述变量在对应的样本逻辑的语法树中的当前位置；基于所述当前位置，确定所述变量的变量次数特征和变量距离特征；所述变量次数特征用于表征在所述语法树中，在所述当前位置之前出现所述变量的次数；所述变量距离特征用于表征在所述语法树中，所述当前位置与出现所述变量的上一个位置之间的距离；基于所述变量的变量次数特征和变量距离特征，得到所述变量的上下文特征向量。

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