買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網恭喜中國人民解放軍國防科技大學申請的專利一種面向事件檢測數據長尾問題的模型損失優化方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119647522B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510176391.0，技術領域涉及：G06N3/0455；該發明授權一種面向事件檢測數據長尾問題的模型損失優化方法及系統是由譚立君;胡艷麗;孫英杰;李凌寒;王浩源;譚真;曾維新;趙翔;張鑫;蔡飛設計研發完成，并于2025-02-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種面向事件檢測數據長尾問題的模型損失優化方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種面向事件檢測數據長尾問題的模型損失優化方法及系統。其中，方法包括獲取基礎模型，所述基礎模型為BERT?BiLSTM?CRF模型；構建所述基礎模型的優化損失函數；將所述優化損失函數作為所述基礎模型的訓練參數，對所述基礎模型進行訓練，獲得訓練后的模型；利用訓練后的模型對輸入的數據進行事件檢測。本發明提供的方案采用優化損失函數進行模型訓練，能夠顯著提升模型在長尾數據集上的性能，展示模型在處理數據不平衡問題上的有效性。

本發明授權一種面向事件檢測數據長尾問題的模型損失優化方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種面向事件檢測數據長尾問題的模型損失優化方法，其特征在于，所述方法包括：獲取基礎模型，所述基礎模型為BERT-BiLSTM-CRF模型；構建所述基礎模型的優化損失函數；將所述優化損失函數作為所述基礎模型的訓練參數，對所述基礎模型進行訓練，獲得訓練后的模型；利用訓練后的模型對輸入的數據進行事件檢測；其中，所述基礎模型的優化損失函數為： 其中，表示基礎模型的優化損失函數，表示BERT-BiLSTM-CRF模型的原有損失函數，表示用于緩解事件類別長尾分布的損失函數，其計算式為： 其中，表示總事件類別數，表示真實標簽序列中的第i個值，，表示響應值序列中的第j個值的歸一化計算，表示響應值序列中的第k個值的歸一化計算，表示事件類別k的權重； 表示用于緩解有類別標注數據稀疏的損失函數，其計算式為： 其中，表示權重因子，表示調節因子，表示概率預測分布中第j個值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國人民解放軍國防科技大學，其通訊地址為：410073 湖南省長沙市開福區德雅路109號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。