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龍圖騰網恭喜騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利異常文本檢測模型訓練方法、異常文本檢測方法及裝置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：CN115269830B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13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：202210590192.0，技術領域涉及：G06F16/35；該發明授權異常文本檢測模型訓練方法、異常文本檢測方法及裝置是由劉全赟設計研發完成，并于2022-05-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本異常文本檢測模型訓練方法、異常文本檢測方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請提供一種異常文本檢測模型訓練方法、異常文本檢測方法及裝置，本申請實施例可應用于云技術、人工智能、智慧交通、輔助駕駛等場景，方法包括：獲取包括訓練文本和訓練文本的分類標簽的訓練樣本集，訓練文本中用于表示時間的字符被替換為預設字符，產生時間在第一時間之前的訓練文本的分類標簽為第一分類標簽，產生時間在第一時間之后的訓練文本的分類標簽為第二分類標簽，第一時間在當前時間之前，在任一次訓練過程中，以訓練文本為文本分類模型的輸入，輸出訓練文本的分類預測概率，根據訓練文本的分類預測概率與訓練文本的分類標簽，對文本分類模型的參數進行調整，直到滿足停止訓練條件，將得到的文本分類模型輸出為異常文本檢測模型。

本發明授權異常文本檢測模型訓練方法、異常文本檢測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種異常文本檢測模型訓練方法，其特征在于，包括：獲取訓練樣本集，所述訓練樣本集包括訓練文本和所述訓練文本的分類標簽，所述訓練文本中用于表示時間的字符被替換為預設字符，其中，產生時間在第一時間之前的訓練文本的分類標簽為第一分類標簽，產生時間在所述第一時間之后的訓練文本的分類標簽為第二分類標簽，所述第一時間在當前時間之前；其中，所述獲取訓練樣本集，包括：確定所述第一時間；獲取當前時間之前的歷史文本數據，所述歷史文本數據包括文本信息和所述文本信息的產生時間；將所述文本信息中用于表示時間的字符替換為所述預設字符，以使得所述訓練文本中不包含時間信息，得到所述訓練文本；根據所述訓練文本的產生時間和所述第一時間確定所述訓練文本的分類標簽；根據所述訓練樣本集進行文本分類模型訓練，在任一次訓練過程中，以所述訓練文本為文本分類模型的輸入，輸出所述訓練文本的分類預測概率；根據所述訓練文本的分類預測概率與所述訓練文本的分類標簽，對所述文本分類模型的參數進行調整，直到滿足停止訓練條件；將滿足所述停止訓練條件所確定的文本分類模型輸出為異常文本檢測模型，所述異常文本檢測模型用于通過訓練文本的語義信息，從當前時間之前產生的待檢測文本集中檢測出所述第一時間至當前時間內的異常文本，所述異常文本為所述待檢測文本集中在所述第一時間之前未出現過的文本；其中，所述文本分類模型用于：提取所述訓練文本的語義信息；將所述語義信息轉化為向量；將所述向量使用全連接層轉化為標量；使用激活函數對所述標量進行轉換，得到所述訓練文本的分類預測概率。

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