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龙图腾网获悉腾讯医疗健康(深圳)有限公司申请的专利症状信息确定方法、装置、电子设备及存储介质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：CN115358385B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202210921408.7，技术领域涉及：G06N3/084；该发明授权症状信息确定方法、装置、电子设备及存储介质是由张世伟设计研发完成，并于2022-08-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本症状信息确定方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及症状信息确定方法、装置、电子设备及存储介质。上述方法包括获取待处理的对象描述信息；以对象描述信息为输入，利用目标症状识别网络得到对应的目标症状信息，目标症状识别网络是通过多个样本对进行机器学习训练、并在训练过程中调整预设网络的参数而获得的，每一样本对指示成对的对象描述信息样本和症状信息样本，训练过程包括学习第一类相关度和第二类相关度，第一类相关度表征样本对中的两个异类样本间的相关度，第二类相关度表征来自不同样本对的两个异类样本间的相关度。本申请提高了症状识别的准确度和效率。本申请实施例可应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景。

本发明授权症状信息确定方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种症状信息确定方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待处理的对象描述信息； 以所述对象描述信息为输入，利用目标症状识别网络得到对应的目标症状信息，所述目标症状识别网络是通过多个样本对进行机器学习训练、并在训练过程中调整预设网络的参数而获得的，每一所述样本对指示成对的对象描述信息样本和症状信息样本，所述训练过程包括学习第一类相关度和第二类相关度，所述第一类相关度表征所述样本对中的两个异类样本间的相关度，所述第二类相关度表征来自不同样本对的两个异类样本间的相关度； 其中，所述目标症状识别网络通过多轮训练得到，每一轮的训练任务包括第一任务和第二任务，所述第一任务为用于学习所述第一类相关度、所述第二类相关度的任务，所述第二任务为用于学习目标负样本对间的第三类相关度的任务，所述目标负样本对通过下述方法确定：将指定样本输入候选症状识别网络，得到多个候选异类样本分别对应的匹配概率，所述指定样本指示本轮样本对集合涉及的任意一个样本，所述候选症状识别网络指示完成所述第一任务的网络，所述多个候选异类样本均不是所述指定样本所属样本对中的异类样本；基于所述多个候选异类样本分别对应的匹配概率，将匹配概率大于第一概率阈值的样本确定为目标候选异类样本；基于所述目标候选异类样本和所述指定样本得到所述目标负样本对。

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