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龍圖騰網獲悉騰訊科技(深圳)有限公司申請的專利一種標簽配置方法、裝置、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：CN113392317B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202110019037.9，技術領域涉及：G06F16/9535；該發明授權一種標簽配置方法、裝置、設備及存儲介質是由葉振旭;楊偉東;岑杰鵬;曹圣明;王珩;陳宇;車翔;徐孩設計研發完成，并于2021-01-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種標簽配置方法、裝置、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請實施例公開了一種人工智能領域的標簽配置方法、裝置、設備及存儲介質，其中該方法包括：獲取待配置標簽的目標資源；通過特征提取模型，對目標資源的目標參考數據進行特征提取處理，得到目標參考數據對應的特征向量；通過標簽分類模型，根據目標參考數據對應的特征向量，確定目標資源所屬于各候選分類標簽的概率，標簽分類模型與特征提取模型互相獨立；根據目標資源所屬于各候選分類標簽的概率，確定目標資源對應的目標分類標簽。該方法可以使用大規模的訓練樣本對所使用的模型進行訓練，并且所耗費的迭代訓練時間較短，能夠滿足網絡平臺的實際應用需求。

本發明授權一種標簽配置方法、裝置、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種標簽配置方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取待配置標簽的目標資源；所述目標資源為目標視頻資源； 通過特征提取模型，對所述目標資源的目標參考數據進行特征提取處理，得到所述目標參考數據對應的特征向量；所述目標參考數據包括以下至少一種：所述目標視頻資源中的多個目標視頻幀、所述目標視頻資源中的目標音頻、所述目標視頻資源的目標參考文本； 通過標簽分類模型，根據所述目標參考數據對應的特征向量，確定所述目標資源所屬于各候選分類標簽的概率；所述標簽分類模型與所述特征提取模型互相獨立； 根據所述目標資源所屬于各候選分類標簽的概率，確定所述目標資源對應的目標分類標簽； 通過以下方式訓練所述標簽分類模型： 獲取訓練資源及其對應的標注分類標簽； 通過所述特征提取模型，提取所述訓練資源的訓練參考數據對應的第一特征向量；通過待訓練的基礎標簽分類模型，根據所述第一特征向量確定所述訓練資源所屬于各所述候選分類標簽的第一預測概率；根據所述第一預測概率和所述標注分類標簽確定第一損失函數；所述候選分類標簽包括全局分類標簽和局部分類標簽；所述全局分類標簽是組合不同層級的所述局部分類標簽得到的； 在所述第一特征向量上添加擾動向量，得到所述訓練參考數據對應的第二特征向量；通過所述基礎標簽分類模型，根據所述第二特征向量確定所述訓練資源所屬于各所述候選分類標簽的第二預測概率；根據所述第二預測概率和所述標注分類標簽確定第二損失函數； 根據所述第一損失函數和所述第二損失函數，確定目標損失函數；基于所述目標損失函數，對所述基礎標簽分類模型進行訓練。

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