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龍圖騰網(wǎng)獲悉網(wǎng)麒科技(北京)有限責(zé)任公司申請(qǐng)的專利基于大數(shù)據(jù)處理的數(shù)字大腦模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)清洗方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120316417B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510813165.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/10；該發(fā)明授權(quán)基于大數(shù)據(jù)處理的數(shù)字大腦模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)清洗方法是由張興旺;趙敏;曲慧娟;胡帥設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-18向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于大數(shù)據(jù)處理的數(shù)字大腦模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)清洗方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)涉及自然語(yǔ)言處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及基于大數(shù)據(jù)處理的數(shù)字大腦模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)清洗方法，該方法包括：構(gòu)建違禁詞詞表；通過(guò)分詞工具對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞，獲取每條語(yǔ)句的詞語(yǔ)集合；基于違禁詞詞表隨機(jī)生成源文本，分別構(gòu)建詞語(yǔ)級(jí)別、語(yǔ)句級(jí)別的匹配矩陣；針對(duì)不同級(jí)別的匹配矩陣，利用不同類型的注意力機(jī)制提取不同交互級(jí)別的文本特征，得到文本匹配模型；基于匹配結(jié)果對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。本申請(qǐng)旨在有效解決傳統(tǒng)詞向量匹配在處理供應(yīng)鏈中各個(gè)環(huán)節(jié)和不同主題的文本數(shù)據(jù)清洗時(shí)面臨的挑戰(zhàn)，提升數(shù)字大腦模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的清洗效果。

本發(fā)明授權(quán)基于大數(shù)據(jù)處理的數(shù)字大腦模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)清洗方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.基于大數(shù)據(jù)處理的數(shù)字大腦模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)清洗方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： 從采購(gòu)供應(yīng)鏈的整個(gè)流程中獲取若干條文本數(shù)據(jù)，獲取每個(gè)文本數(shù)據(jù)中每條語(yǔ)句的詞語(yǔ)集合； 根據(jù)違禁詞表中的違禁詞、以及所有語(yǔ)句分詞得到的詞語(yǔ)對(duì)應(yīng)詞向量之間的相似程度，構(gòu)建詞語(yǔ)級(jí)別的匹配矩陣； 基于文本生成手段生成至少包含一個(gè)違禁詞的句子，將每個(gè)生成的句子作為一個(gè)源文本；對(duì)所有違禁詞的詞向量進(jìn)行聚類，得到若干類違禁詞；基于每一類違禁詞對(duì)應(yīng)的每個(gè)源文本，利用對(duì)比學(xué)習(xí)模型得到相應(yīng)的特征向量； 對(duì)每條語(yǔ)句進(jìn)行編碼投影得到深度特征，分析其與每個(gè)源文本對(duì)應(yīng)特征向量之間的相似程度，得到每條語(yǔ)句與每個(gè)源文本之間的共性語(yǔ)義相似參數(shù)；提取每個(gè)源文本中的每個(gè)違禁詞與其相鄰詞語(yǔ)的共現(xiàn)概率以及位置情況，確認(rèn)每個(gè)違禁詞的每個(gè)相鄰詞語(yǔ)的詞權(quán)重，結(jié)合每個(gè)源文本與每條語(yǔ)句的詞語(yǔ)集合中所有詞向量的分布相似度，確定每個(gè)源文本與每條語(yǔ)句的匹配基準(zhǔn)值； 獲取每條語(yǔ)句與每個(gè)源文本中的違禁詞所屬類別中的所有源文本之間的共性語(yǔ)義相似參數(shù)的整體分布，結(jié)合所述匹配基準(zhǔn)值，得到每條語(yǔ)句與每個(gè)源文本之間的修正相似度，確認(rèn)句子級(jí)別的匹配矩陣； 針對(duì)不同級(jí)別的匹配矩陣，利用不同類型的注意力機(jī)制提取不同交互級(jí)別的文本特征，得到文本匹配模型； 基于文本匹配模型的匹配結(jié)果對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。

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