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龙图腾网获悉北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司申请的专利对话文本标签识别模型训练方法、对话文本标签识别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：CN115392230B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202210830878.2，技术领域涉及：G06F40/279；该发明授权对话文本标签识别模型训练方法、对话文本标签识别方法是由周孝青;宫礼星;李家东;黄英凡;赵嘉文;李勇;包勇军;颜伟鹏设计研发完成，并于2022-07-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本对话文本标签识别模型训练方法、对话文本标签识别方法在说明书摘要公布了：本公开的实施例公开了对话文本标签识别模型训练方法与对话文本标签识别方法。该方法的一具体实施方式包括：获取目标领域的标注对话文本组，其中，标注对话文本组中的标注对话文本包括对话信息序列；对于标注对话文本组中的每个标注对话文本，根据标注对话文本包括的对话信息序列对应的各个对话角色，对标注对话文本包括的对话信息序列进行标识处理，以生成标识后的标注对话文本作为标注对话样本；基于所生成的各个标注对话样本，对预训练对话文本标签识别模型进行训练，得到训练后的预训练对话文本标签识别模型作为对话文本标签识别模型。该实施方式与人工智能有关，提升了标签预测结果的准确性。

本发明授权对话文本标签识别模型训练方法、对话文本标签识别方法在权利要求书中公布了：1.一种对话文本标签识别模型训练方法，包括： 获取目标领域的标注对话文本组，其中，所述标注对话文本组中的标注对话文本包括对话信息序列； 对于所述标注对话文本组中的每个标注对话文本，根据所述标注对话文本包括的对话信息序列对应的各个对话角色，对所述标注对话文本包括的对话信息序列进行标识处理，以生成标识后的标注对话文本作为标注对话样本，其中，所述标注对话样本包括对话样本和对应所述对话样本的对话标签，其中，对话标签是表征对话文本意图的标签； 基于所生成的各个标注对话样本，对预训练对话文本标签识别模型进行训练，得到训练后的预训练对话文本标签识别模型作为对话文本标签识别模型，其中，所述预训练对话文本标签识别模型是指通过未标注的对话文本进行自监督训练的神经网络模型，所述预训练对话文本标签识别模型包括：编码网络、第一映射模型、第二映射模型、第三映射模型与第四映射模型，所述编码网络包括：第一编码网络、第二编码网络、第三编码网络与第四编码网络，包括： 从所述各个标注对话样本中选择标注对话样本，其中，所述标注对话样本包括对话样本和对应所述对话样本的对话标签； 将第一标识添加至所述对话样本的起始位置，以及将第二标识添加至所述对话样本的末尾位置； 对添加完成的对话样本进行位置编码处理，以生成对话样本向量； 将所述对话样本向量输入至所述预训练对话文本标签识别模型中，得到对话文本标签识别结果，包括： 将所述对话样本向量输入至所述第一编码网络，得到第一编码对话文本样本向量； 将所述第一编码对话文本样本向量输入至所述第一映射模型中，得到第一对话文本标签识别结果，其中，所述第一对话文本标签识别结果表示一级意图； 将所述第一编码对话文本样本向量输入至所述第二编码网络，得到第二编码对话文本样本向量； 将所述第二编码对话文本样本向量输入至所述第二映射模型中，得到第二对话文本标签识别结果，其中，所述第二对话文本标签识别结果表示二级意图； 将所述第二编码对话文本样本向量输入至所述第三编码网络，得到第三编码对话文本样本向量； 将所述第三编码对话文本样本向量输入至所述第三映射模型中，得到第三对话文本标签识别结果，其中，所述第三对话文本标签识别结果表示三级意图； 将所述第三编码对话文本样本向量输入至所述第四编码网络，得到第四编码对话文本样本向量； 将所述第四编码对话文本样本向量输入至所述第四映射模型中，得到第四对话文本标签识别结果，其中，所述第四对话文本标签识别结果表示：一级意图、二级意图和三级意图； 将所述第一对话文本标签识别结果、所述第二对话文本标签识别结果、所述第三对话文本标签识别结果与所述第四对话文本标签识别结果组合为对话文本标签识别结果。

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