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龍圖騰網恭喜國網智能電網研究院有限公司;國家電網有限公司;國網遼寧省電力有限公司;國網遼寧省電力有限公司信息通信分公司申請的專利一種基于標簽分布學習的敏感數據智能識別方法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：CN113962302B 。

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：202111223201.4，技術領域涉及：G06F18/22；該發明授權一種基于標簽分布學習的敏感數據智能識別方法是由張濤;石聰聰;于鵬飛設計研發完成，并于2021-10-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于標簽分布學習的敏感數據智能識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于標簽分布學習的敏感數據智能識別方法，該方法包括：獲取多個已知結果的訓練樣本；根據標簽分布學習算法以及所述訓練樣本生成訓練樣本的標簽分布集合；根據所述標簽分布集合確定預設神經網絡的參數，得到神經網絡模型；根據多個已知結果的訓練樣本對所述神經網絡模型進行迭代訓練，得到敏感數據識別模型。本發明實施例提供的訓練基于標簽分布學習的敏感數據識別模型的方法，通過標簽分布算法以及預設參數，建立神經網絡模型，能夠使用多個標簽對被檢測數據概率化描述。通過利用訓練樣本對神經網絡模型進行訓練，能夠將被檢測數據文檔與多個敏感數據相關的標簽相對應，將文檔數據轉化為了數學模型，便于機器識別。

本發明授權一種基于標簽分布學習的敏感數據智能識別方法在權利要求書中公布了：1.一種訓練基于標簽分布學習的敏感數據識別模型的方法，其特征在于，包括：獲取多個已知結果的訓練樣本；已知結果的訓練樣本為已經標注數據敏感性之后的文檔數據，即訓練樣本的敏感性結果是已知的；根據標簽分布學習算法以及所述訓練樣本生成訓練樣本的標簽分布集合；利用標簽分布學習算法，計算預設標簽與訓練樣本之間相關度，通過每一個預設標簽與訓練樣本之間相關度的概率化分布集合來描述訓練樣本，該概率化分布集合即所述標簽分布集合；根據所述標簽分布集合確定預設神經網絡的參數，得到神經網絡模型；根據多個已知結果的訓練樣本對所述神經網絡模型進行迭代訓練，得到敏感數據識別模型；根據所述標簽分布集合確定預設神經網絡的參數，得到神經網絡模型，包括：根據所述標簽分布集合確定預設神經網絡的提取特征參數；根據交叉熵損失確定預設神經網絡的損失函數；所述損失函數通過如下公式表示： 其中，Loss表示損失函數，表示第i個樣本數據對第m個標簽的分布值，表示第i個樣本數據屬于第m個標簽的預測概率，N表示樣本數量,q代表標簽數量；根據所述提取特征參數、所述損失函數、近似度參數以及預設近似度閾值確定神經網絡模型；根據標簽分布學習算法以及所述訓練樣本生成訓練樣本的標簽分布集合，包括：獲取文檔詞匯集合；計算詞匯與標簽之間的相關度；計算詞匯與樣本之間的相關度；生成訓練樣本的標簽分布集合；所述生成訓練樣本的標簽分布集合包括：計算樣本標簽相關度參數；所述樣本標簽相關度參數為所述詞匯標簽相關度與所述詞匯樣本相關度的乘積；所述樣本標簽相關度參數通過如下公式表示： 其中，ILRi,m是第i個樣本與第m個標簽的相關度；計算標簽分布集合；所述標簽分布集合為單個詞匯樣本標簽相關度參數占所有詞匯樣本標簽相關度參數；所述訓練樣本的標簽分布集合通過如下公式表示： 其中，Di為第i個樣本的標簽分布集合，q為標簽的數量。

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國網智能電網研究院有限公司;國家電網有限公司;國網遼寧省電力有限公司;國網遼寧省電力有限公司信息通信分公司，其通訊地址為：102209 北京市昌平區未來科技城濱河大道18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”。