螞蟻區塊鏈科技(上海)有限公司姚武冠楠獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉螞蟻區塊鏈科技(上海)有限公司申請的專利詞袋處理模型的訓練方法及裝置、詞袋處理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：CN114969327B 。
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：202210447095.6，技術領域涉及：G06F16/35；該發明授權詞袋處理模型的訓練方法及裝置、詞袋處理方法及裝置是由姚武冠楠設計研發完成，并于2022-04-26向國家知識產權局提交的專利申請。
本詞袋處理模型的訓練方法及裝置、詞袋處理方法及裝置在說明書摘要公布了：本公開實施例提供一種詞袋處理模型的訓練方法及裝置、詞袋處理方法及裝置，所述詞袋處理模型包括后驗分布模型，所述后驗分布模型包括第一詞袋、第一標簽、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簽的特征遮罩；基于期望最大化EM框架對所述詞袋處理模型進行訓練，所述方法包括：在E步，基于變分推斷的更新規則，采用不動點迭代的方式優化所述后驗分布模型，并計算所述第一隱變量和所述第二隱變量的期望；在M步，根據所述第一隱變量和所述第二隱變量的期望似然函數進行極大似然估計。
本發明授權詞袋處理模型的訓練方法及裝置、詞袋處理方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種詞袋處理模型的訓練方法，所述詞袋處理模型包括后驗分布模型，所述后驗分布模型包括第一詞袋、第一標簽、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簽的特征遮罩；基于期望最大化EM框架對所述詞袋處理模型進行訓練，所述方法包括：在E步，基于變分推斷的更新規則，采用不動點迭代的方式優化所述后驗分布模型，并計算所述第一隱變量和所述第二隱變量的期望；在M步，根據所述第一隱變量和所述第二隱變量的期望似然函數進行極大似然估計。
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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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