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龍圖騰網恭喜京東城市(北京)數字科技有限公司申請的專利全局預處理模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲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：CN114492406B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-27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：202210090185.4，技術領域涉及：G06F40/279；該發明授權全局預處理模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質是由杜師帥;王若蘭;張鈞波;鄭宇設計研發完成，并于2022-01-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本全局預處理模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請實施例提供全局預處理模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質，通過獲得第一訓練數據集，并利用第一訓練數據集中的語料訓練數據對原始預處理模型進行訓練，得到第一局部預處理模型；其中，第一訓練數據集中包括來自第一物流地址數據源的語料訓練數據；獲取第二終端發送的第二局部預處理模型的模型參數；其中，第二局部預處理模型是第二終端利用第二物流地址數據源的語料訓練數據對原始預處理模型進行訓練得到的模型；最后，利用第二局部預處理模型的模型參數對第一局部預處理模型進行參數聚合加權處理，得到全局預處理模型。本方案中利用了聯邦訓練的模型訓練方式得到準確性較佳、普適性更強的全局與訓練模型。

本發明授權全局預處理模型的訓練方法、裝置、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種全局預處理模型的訓練方法，其特征在于，包括：第一終端獲得第一訓練數據集，并利用所述第一訓練數據集中的語料訓練數據對原始預處理模型進行訓練，得到第一局部預處理模型；其中，所述第一訓練數據集中包括來自第一物流地址數據源的語料訓練數據；獲取第二終端發送的第二局部預處理模型的模型參數；其中，所述第二局部預處理模型是所述第二終端利用第二訓練數據集對所述原始預處理模型進行訓練得到的模型，所述第二訓練數據集中包括來自第二物流地址數據源的語料訓練數據；所述第一終端利用所述第二局部預處理模型的模型參數對所述第一局部預處理模型進行參數聚合加權處理，得到全局預處理模型；所述訓練方法還包括：所述第一終端獲得第一增量訓練數據集，并利用所述第一增量訓練數據集對當前的全局預處理模型進行增量訓練，得到增量后的第一全局預處理模型；其中，所述第一增量訓練數據集中包括有第一語料增量訓練數據，所述第一語料增量訓練數據是對所述第一訓練數據集中的語料訓練數據進行數據增量處理所得到的數據；確定增量前的全局預處理模型在每個神經元節點上的參數取值，和增量后的第一全局預處理模型在每個神經元節點上的參數取值之間的差值；根據所述每個神經元節點上的參數取值之間的差值以及增量訓練后的全局預處理模型的神經元節點分布進行壓縮處理，得到所述增量后的第一全局預處理模型的模型參數；將所述增量訓練后的第一全局預處理模型的模型參數發送至所述第二終端，以供所述第二終端對根據所述增量后的第一全局預處理模型的模型參數對第二終端中的當前的全局預處理模型進行參數聚合加權處理，得到增量后的第一全局預處理模型。

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