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龙图腾网获悉北京有限元科技有限公司申请的专利一种基于提示学习的数据处理方法、装置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：CN115906800B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202210210427.9，技术领域涉及：G06F40/205；该发明授权一种基于提示学习的数据处理方法、装置及存储介质是由张永兴;蒋宁;权佳成设计研发完成，并于2022-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于提示学习的数据处理方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于提示学习的数据处理方法、装置及存储介质，可以从未标注的第一语料中进行样本抽取，以获取样本语料；对所述样本语料中的每个样本进行标注，以获取经过标注的第二语料；利用所述第二语料进行基于提示学习和集成学习的模型训练，以获取数据分类模型；利用所述数据分类模型对未标注的目标数据进行分类，获取分类结果，以根据所述分类结果实现对所述目标数据的清洗。本发明的方法能够用于数据去噪，能够解决小样本统计泛化能力较低的问题，使得应用任务场景更加多元化；通过使用预训练模型库中的预训练模型降低了预训练模型适用门槛，节约了硬件成本；能够推动NLP领域的发展应用。

本发明授权一种基于提示学习的数据处理方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于提示学习的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括： 从未标注的第一语料中进行样本抽取，以获取样本语料； 对所述样本语料中的每个样本进行标注，以获取经过标注的第二语料； 利用所述第二语料进行基于提示学习和集成学习的模型训练，以获取数据分类模型； 利用所述数据分类模型对未标注的目标数据进行分类，获取分类结果，以根据所述分类结果实现对所述目标数据的清洗； 其中，所述利用所述第二语料进行基于提示学习和集成学习的模型训练，以获取数据分类模型，包括： 获取多个预训练模型和多个prompt模板； 根据每个prompt模板需求的数据格式对所述第二语料进行格式转换，以获取训练数据； 冻结预训练模型，基于所述训练数据进行基于提示学习和集成学习的模型训练，获取所述数据分类模型； 其中，所述方法还包括： 在冻结预训练模型的前提下，对所述训练数据中预设标识内的内容进行掩码处理； 其中，所述基于所述训练数据进行基于提示学习和集成学习的模型训练，获取所述数据分类模型，包括： 通过预训练模型去预测经过掩码处理的内容以训练获得多个prompt模型，并在多个prompt模型作为弱分类器的前提下，采用bagging方法构建强分类器，以获取所述数据分类模型。

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