恭喜攜程旅游信息技術(上海)有限公司王嘉欣獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜攜程旅游信息技術(上海)有限公司申請的專利用戶意圖識別模型的生成方法、用戶意圖識別方法和設備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：CN113988267B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-10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：202111295501.3，技術領域涉及：G06N3/045；該發明授權用戶意圖識別模型的生成方法、用戶意圖識別方法和設備是由王嘉欣;吳鵬;李健設計研發完成，并于2021-11-03向國家知識產權局提交的專利申請。
本用戶意圖識別模型的生成方法、用戶意圖識別方法和設備在說明書摘要公布了：本發明涉及人工智能技術領域，提供一種用戶意圖識別模型的生成方法、用戶意圖識別方法和設備。生成方法包括：基于逐層知識蒸餾訓練包含多層編碼網絡的教師模型，獲得目標教師模型的每層編碼網絡的輸出Logits；基于包含多層卷積網絡的學生模型，根據包含學生模型的輸出結果與訓練數據的真實標簽之間的交叉熵損失、及各層卷積網絡的輸出結果與各層編碼網絡的輸出Logits之間的交叉熵損失的目標損失函數，進行可微神經網絡結構搜索，獲得目標學生模型；根據目標學生模型的輸出結果與真實標簽之間的交叉熵損失，對目標學生模型進行微調，獲得用戶意圖識別模型。本發明通過知識蒸餾、可微搜索和微調，自動獲得用戶意圖識別模型，減少模型參數量和硬件資源消耗。
本發明授權用戶意圖識別模型的生成方法、用戶意圖識別方法和設備在權利要求書中公布了：1.一種用戶意圖識別模型的生成方法，其特征在于，包括：基于逐層知識蒸餾訓練包含多層編碼網絡的教師模型，獲得目標教師模型的每層編碼網絡的輸出Logits；基于包含多層卷積網絡的學生模型，根據包含所述學生模型的輸出結果與訓練數據的真實標簽之間的交叉熵損失、及各層所述卷積網絡的輸出結果與各層所述編碼網絡的輸出Logits之間的交叉熵損失的目標損失函數，進行可微神經網絡結構搜索，獲得目標學生模型；根據所述目標學生模型的輸出結果與所述真實標簽之間的交叉熵損失，對所述目標學生模型進行微調，獲得用戶意圖識別模型。
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攜程旅游信息技術(上海)有限公司，其通訊地址為：201203 上海市浦東新區自由貿易試驗區碧波路518號302室；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”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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