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龍圖騰網獲悉北京百度網訊科技有限公司申請的專利樣本數據篩選方法、模型訓練方法、裝置及電子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：CN114861820B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202210592557.3，技術領域涉及：G06F18/214；該發明授權樣本數據篩選方法、模型訓練方法、裝置及電子設備是由李曉敏;王寶暉;劉麗;陽鋒設計研發完成，并于2022-05-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本樣本數據篩選方法、模型訓練方法、裝置及電子設備在說明書摘要公布了：本公開提供了一種樣本數據篩選方法、模型訓練方法、裝置及電子設備，涉及人工智能技術領域，尤其涉及人工智能中的深度學習和智能搜索技術領域，具體實現方案包括：從樣本池中獲取第一樣本數據，所述第一樣本數據攜帶有第一標注信息；將所述第一樣本數據輸入至N個信息標注模型中進行信息標注，輸出N個第二標注信息，所述N個信息標注模型為預先訓練的用于對所述第一樣本數據進行信息標注的N個不同的網絡模型，N為正整數；將所述第一標注信息與每一個第二標注信息進行匹配；在所述N個第二標注信息中與所述第一標注信息匹配成功的個數小于或者等于第一閾值的情況下，將所述第一樣本數據確定為第一目標樣本數據。

本發明授權樣本數據篩選方法、模型訓練方法、裝置及電子設備在權利要求書中公布了：1.一種樣本數據篩選方法，包括： 從樣本池中獲取第一樣本數據，所述第一樣本數據攜帶有第一標注信息； 將所述第一樣本數據輸入至N個信息標注模型中進行信息標注，輸出N個第二標注信息，所述N個信息標注模型為預先訓練的用于對所述第一樣本數據進行信息標注的N個不同的網絡模型，N為正整數； 將所述第一標注信息與每一個第二標注信息進行匹配； 在所述N個第二標注信息中與所述第一標注信息匹配成功的個數小于或者等于第一閾值的情況下，將所述第一樣本數據確定為第一目標樣本數據； 其中，所述N個信息標注模型為采用與所述第一樣本數據屬于同源數據的樣本數據進行訓練得到的模型，所述同源數據指的是：與所述第一樣本數據屬于同一個說話人的數據或者屬于同一場景下的數據； 還包括： 獲取待驗收樣本集，其中，所述待驗收樣本集中包括K個攜帶有標注信息的第三樣本數據，K為正整數； 從所述待驗收樣本集中抽取H個第三樣本數據，H為小于K的正整數； 在H個第三樣本數據的標注信息符合預設條件的情況下，將所述待驗收樣本集包括的K個第三樣本數據保存至所述樣本池中； 還包括： 從待標注樣本數據中獲取J個目標待標注樣本數據； 對所述J個目標待標注樣本數據進行標注； 在所述J個目標待標注樣本數據的標注信息正確的個數大于或等于第四閾值的情況下，對所述待標注樣本數據進行標注，以得到所述待驗收樣本集。

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