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龍圖騰網(wǎng)恭喜螞蟻區(qū)塊鏈科技(上海)有限公司申請(qǐng)的專利詞袋處理模型的訓(xùn)練方法及裝置、詞袋處理方法及裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114969327B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210447095.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/35；該發(fā)明授權(quán)詞袋處理模型的訓(xùn)練方法及裝置、詞袋處理方法及裝置是由姚武冠楠設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-04-26向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本詞袋處理模型的訓(xùn)練方法及裝置、詞袋處理方法及裝置在說明書摘要公布了：本公開實(shí)施例提供一種詞袋處理模型的訓(xùn)練方法及裝置、詞袋處理方法及裝置，所述詞袋處理模型包括后驗(yàn)分布模型，所述后驗(yàn)分布模型包括第一詞袋、第一標(biāo)簽、第一隱變量和第二隱變量；所述第一隱變量為所述第一詞袋的特征遮罩，所述第二隱變量為所述第一標(biāo)簽的特征遮罩；基于期望最大化EM框架對(duì)所述詞袋處理模型進(jìn)行訓(xùn)練，所述方法包括：在E步，基于變分推斷的更新規(guī)則，采用不動(dòng)點(diǎn)迭代的方式優(yōu)化所述后驗(yàn)分布模型，并計(jì)算所述第一隱變量和所述第二隱變量的期望；在M步，根據(jù)所述第一隱變量和所述第二隱變量的期望似然函數(shù)進(jìn)行極大似然估計(jì)。

本發(fā)明授權(quán)詞袋處理模型的訓(xùn)練方法及裝置、詞袋處理方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種詞袋處理模型的訓(xùn)練方法，所述詞袋處理模型包括后驗(yàn)分布模型，所述后驗(yàn)分布模型包括第一詞袋、第一標(biāo)簽、第一隱變量和第二隱變量；所述第一隱變量為所述第一詞袋的特征遮罩，所述第二隱變量為所述第一標(biāo)簽的特征遮罩；基于期望最大化EM框架對(duì)所述詞袋處理模型進(jìn)行訓(xùn)練，所述方法包括：在E步，基于變分推斷的更新規(guī)則，采用不動(dòng)點(diǎn)迭代的方式優(yōu)化所述后驗(yàn)分布模型，并計(jì)算所述第一隱變量和所述第二隱變量的期望；在M步，根據(jù)所述第一隱變量和所述第二隱變量的期望似然函數(shù)進(jìn)行極大似然估計(jì)。

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