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龍圖騰網恭喜平安科技(深圳)有限公司申請的專利情感預測模型的預訓練優化方法、裝置、設備及介質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：CN115457982B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06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：202211082543.3，技術領域涉及：G10L25/63；該發明授權情感預測模型的預訓練優化方法、裝置、設備及介質是由張之勇;王健宗設計研發完成，并于2022-09-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本情感預測模型的預訓練優化方法、裝置、設備及介質在說明書摘要公布了：本申請適用于人工智能技術領域，尤其涉及一種情感預測模型的預訓練優化方法、裝置、設備及介質。該方法使用無監督情感預測模型提取句級語音的幀級特征，將句級語音的句級情感標簽作為幀級特征的情感類別，對所有情感類別的幀級特征進行聚類，得到N個聚類中心點，將屬于同一情感類別的所有幀級特征的均值作為錨點，得到M個錨點，計算所有聚類中心點分別與每個錨點的距離，根據聚類中心點和錨點對幀級特征賦予偽標簽，以訓練集中所有幀數據的偽標簽為依據，對自監督情感預測模型進行訓練，通過聚類進一步加強低維特征與情感信息的相關性，再將聚類分布作為情感偽標簽，并以此進行訓練，從而提高模型對情感信息的預測準確性。

本發明授權情感預測模型的預訓練優化方法、裝置、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種情感預測模型的預訓練優化方法，其特征在于，所述預訓練優化方法包括：針對訓練集中任一句級語音，使用無監督情感預測模型提取所述句級語音中每一幀數據對應的幀級特征，將所述句級語音的句級情感標簽作為所述幀級特征的情感類別，得到所述訓練集中所有幀數據的幀級特征對應的情感類別，所述訓練集中句級語音均標注有句級情感標簽；對所有情感類別的幀級特征進行聚類，得到N個聚類中心點，N為大于零的整數；將屬于同一情感類別的所有幀級特征的均值作為錨點，得到M個錨點，計算所有聚類中心點分別與每個錨點的距離，M為大于零的整數；針對任一聚類中心點，確定與所述聚類中心點的距離最近的錨點為目標錨點，在所述目標錨點滿足預設條件時，將所述目標錨點對應的句級情感標簽作為所述聚類中心點內所有幀級特征的偽標簽，得到所述訓練集中所有幀數據的偽標簽；以所述訓練集中所有幀數據的偽標簽為依據，使用所述訓練集對自監督情感預測模型進行訓練，得到預訓練好的自監督情感預測模型，所述無監督情感預測模型和所述自監督情感預測模型均具有時間步長對齊的特征編碼器。

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平安科技(深圳)有限公司，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市福田區福田街道福安社區益田路5033號平安金融中心23樓；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”。